麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室（MIT-CSAIL）的研究人員近日開發(fā)了一種低成本的傳感器手套 ， 旨在使人工智能能夠“弄清楚”人類如何通過觸摸識(shí)別物體 。 它被稱為可伸縮的TActile手套（STAG） ， 使用550個(gè)微小的壓力傳感器來生成可用于創(chuàng)建改進(jìn)的機(jī)械手的模式 。
人類非常善于通過觸摸來弄清楚物體是什么（例如在黑暗中摸索眼鏡或手機(jī)） 。 工程師希望機(jī)器人也能效仿這種能力 。 這樣做的一種方法是收集盡可能多的關(guān)于人類實(shí)際上如何通過觸摸識(shí)別的信息 。 原因在于 ， 如果有足夠大的數(shù)據(jù)庫 ， 那么機(jī)器學(xué)習(xí)可以用來進(jìn)行分析 ， 不僅可以推斷人手如何識(shí)別某物 ， 還可以估計(jì)其重量——機(jī)器人和假肢難以做到這點(diǎn) 。
麻省理工學(xué)院正在通過配備550個(gè)壓力傳感器的低成本針織手套收集這些數(shù)據(jù) 。 手套連接到計(jì)算機(jī) ， 計(jì)算機(jī)收集數(shù)據(jù) ， 壓力測(cè)量結(jié)果被轉(zhuǎn)換為視頻“觸覺地圖”并被輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 。 該網(wǎng)絡(luò)能對(duì)圖像進(jìn)行分類 ， 找出特定的壓力模式并將其與特定的物體相匹配 。
【研究者開發(fā)低成本傳感器手套：使機(jī)械手觸摸識(shí)別物體】該團(tuán)隊(duì)從26個(gè)常見物體（如飲料罐、剪刀、網(wǎng)球、勺子、鋼筆和馬克杯）中收集了135000個(gè)視頻幀 。 然后 ， 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將半隨機(jī)幀與特定的夾點(diǎn)相匹配 ， 直到建立了一個(gè)物體的完整圖片 - 這與人們通過在手中滾動(dòng)物體來識(shí)別物體的方式非常相似 。 通過使用半隨機(jī)圖像 ， 可以給網(wǎng)絡(luò)提供相關(guān)的圖像集群 ， 因此不會(huì)在無關(guān)數(shù)據(jù)上浪費(fèi)時(shí)間 。
“我們希望最大化框架之間的差異 ， 為我們的網(wǎng)絡(luò)提供最好的輸入 ， ”CSAIL博士后Petr Kellnhofer說 。 “單個(gè)群集中的所有幀都應(yīng)該具有類似的簽名 ， 這些簽名代表了抓取對(duì)象的類似方式 。 從多個(gè)群集中采樣模擬人類交互式嘗試探索物體時(shí)找到不同的抓取方式 。 ”
該系統(tǒng)目前識(shí)別物體的精確度為76% ， 其還可以幫助研究人員了解手掌握和操縱它們的方式 。 為了估計(jì)重量 ， 研究人員還編制了一個(gè)11600幀的單獨(dú)數(shù)據(jù)庫 ， 顯示在跌落之前用手指和拇指拾取物體 。 通過在物體被保持時(shí)測(cè)量手周圍的壓力 ， 然后在跌落后比較它 ， 可以測(cè)量重量 。
該系統(tǒng)的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是成本和靈敏度 。 類似的傳感器手套價(jià)值數(shù)千美元 ， 卻只有50個(gè)傳感器 。 而麻省理工學(xué)院的手套則采用現(xiàn)成的材料 ， 成本僅為10美元 。
該研究發(fā)表在《自然》雜志上 。
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