智能手套賦予機器人觸感

一種裝配了感測器的手套可以學會識別單個物體、估算重量和應用觸覺反饋。這種策略或有助於未來設計假體、機械工具和人機交互。

人類能夠以適當的力度抓握和感受物體，但這種感覺反饋很難在機器人身上實現。近年來，基於計算機視覺的抓握策略在新興機器學習工具的幫助下，取得了長足進步，但仍缺少依賴觸覺信息的平台。

在 5 月 30 日發表於《自然》的文章中，美國麻省理工學院的 Subramanian Sundaram 及同事設計了一種簡易廉價的可伸縮觸覺手套，成本僅約 10 美元，並布置了 548 個感測器和 64 個導電線電極。該感測器陣列由一張力敏薄膜和導電線網路組成。電極與薄膜之間的每一個重合點都對垂直力敏感，並會記錄通過薄膜的電阻。

研究人員帶上手套單手操控物體，由此記錄下一個大規模的觸覺圖譜數據集。數據集包含手指區域的空間關聯和對應點，代表了人類抓握的觸覺特徵。

研究人員使用手套，單手與 26 個物體進行互動，時間超過 5 個小時，並錄下觸覺視頻。之後，他們利用記錄下來的數據訓練一種深度學習網路識別這些圖片，發現該深度學習網路能夠通過持握方式鑒定出不同的物體。（馮維維）

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！