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麻省理工学院的传感器手套帮助AI通过触摸识别物体

研究人员花了数年时间试图教机器人如何抓住不同的物体而不会压碎或掉落它们。由于这种低成本,传感器密封的手套,它们可以更近一步。在“ 自然”杂志上发表的一篇论文中,麻省理工学院的科学家团队分享了他们如何使用手套来帮助AI通过触摸来识别物体。这些信息可以帮助机器人更好地操纵物体,它可能有助于假肢设计。

“可扩展的触觉手套”或STAG是一种简单的针织手套,包含550多个微型传感器。研究人员在处理26种不同物体时穿着STAG,包括汽水罐,剪刀,网球,勺子,笔和杯子。正如他们所做的那样,传感器收集了压力信号数据,这些数据由神经网络解释。该系统仅在触摸时预测了物体的身份,精度高达76%,并且能够预测大约60克内的大多数物体的重量。

数据还使研究人员能够看到手的不同区域如何协同工作。例如,当有人使用食指的中间关节时,他们很少使用拇指。这样的信息对于帮助机器人处理物品至关重要,它可以帮助定制假肢以适应特定的任务和物体。麻省理工学院研究员Subramanian Sundaram说:“我们一直希望机器人能够做人类可以做的事情,比如做菜或其他杂务。” “如果你想让机器人做这些事情,他们必须能够很好地操纵物体。”

这不是第一个以这种方式收集压力数据的手套,但大多数花费数千美元并且包含接近50个传感器。STAG采用市售材料制成,生产成本仅为10美元。手套与导电聚合物层压,改变了对施加压力的抵抗力。研究人员通过聚合物中的孔缝合导电线,并且螺纹重叠,使其成为压力传感器。

紧随麻省理工学院的“RoboRaise”之后,它研究肌肉活动,以便机器人可以帮助人类解除事物。它增加了麻省理工学院的其他技术,例如可以用脑信号和手势控制机器人的技术。由于该团队完善了STAG,它可能会将手套与其他传感器结合起来,让机器人更好地了解他们正在处理的事情。

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