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2019-05-30 14:55 |
麻省理工開發(fā)低成本傳感器手套 通過觸摸識別物體
麻省理工學(xué)院計算機科學(xué)與人工智能實驗室(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別物體。它被稱為可伸縮的TActile手套（STAG），使用550個微小的壓力傳感器來生成可用于創(chuàng)建改進(jìn)的機械手的模式。 ]V?\Qv/.=
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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）。工程師希望機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)于人類實際上如何通過觸摸識別的信息。原因在于，如果有足夠大的數(shù)據(jù)庫，那么機器學(xué)習(xí)可以用來進(jìn)行分析，不僅可以推斷人手如何識別某物，還可以估計其重量 - 機器人和假肢難以做到這點。 }_Jr[iaB
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麻省理工學(xué)院正在通過配備550個壓力傳感器的低成本針織手套收集這些數(shù)據(jù)。手套連接到計算機，計算機收集數(shù)據(jù)，壓力測量結(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。 k~h'`(
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該團(tuán)隊從26個常見物體（如飲料罐、剪刀、網(wǎng)球、勺子、鋼筆和馬克杯）中收集了135,000個視頻幀。然后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將半隨機幀與特定的夾點相匹配，直到建立了一個物體的完整圖片 - 這與人們通過在手中滾動物體來識別物體的方式非常相似。通過使用半隨機圖像，可以給網(wǎng)絡(luò)提供相關(guān)的圖像集群，因此不會在無關(guān)數(shù)據(jù)上浪費時間。 4l560Fb'U
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