“智能手套”有望为机器人增添人类触感 | Nature论文

根据本周《自然》发表的一篇论文Learning the signatures of the human grasp using a scalable tactile glove,一种装配了传感器的手套可以学会识别单个物体、估算重量和应用触觉反馈。这种策略或有助于未来设计假体、机械工具和人机交互。

简易廉价的可伸缩触觉手套。

来源:Subramanian Sundaram

人类能够以适当的力度抓握和感受物体。但是这种感觉反馈很难在机器人身上实现。近年来,基于计算机视觉的抓握策略在新兴机器学习工具的帮助下,取得了长足进步,但是仍缺少依赖于触觉信息的平台。

美国麻省理工学院的Subramanian Sundaram及同事设计了一种简易廉价(10美元)的可伸缩触觉手套,上面布置了548个传感器和64个导电线电极。该传感器阵列由一张力敏薄膜和导电线网络组成。电极与薄膜之间的每一个重合点都对垂直力敏感,并会记录通过薄膜的电阻。作者带上手套单手操控物体,由此记录下了一个大规模的触觉图谱数据集。数据集包含手指区域的空间关联和对应,它们代表了人类抓握的触觉特征。

可伸缩触觉手套(STAG)作为一个平台从人类的抓取动作中学习

来源:Sundaram et al.

作者使用手套,单手与26个物体进行互动,时间超过5个小时,并录下了触觉视频。之后,他们利用记录下来的数据训练一种深度学习网络来识别这些图片,发现该深度学习网络能够通过持握方式鉴定出不同的物体。

nature|doi:10.1038/s41586-019-1234-z

点击“阅读原文”阅读新闻与观点文章

Bridging the gap between artificial vision and touch


扫描二维码阅读论文

Learning the signatures of the human grasp using a scalable tactile glove

相关文章

深度学习图像分析用于检测英国的不平等 | 《科学报告》

自供电,可弯曲的超柔性生物传感器|Nature论文

微信扫一扫 分享到朋友圈
微口订阅号

关注订阅号

社交媒体运营经验交流
流量电商行业动态讨论

热点事件
微口订阅号

关注订阅号

社交媒体运营经验交流
流量电商行业动态讨论

阅读下一篇
微口订阅号

自媒体运营攻略
行业经验交流

关闭

创建藏点

藏点名称
藏点说明
藏点封面
转藏至我的藏点 +新建藏点
    关闭
    确定 取消