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06-18
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室 (MIT-CSAIL) 的研究人员最近开发了一款低成本传感器手套，旨在使人工智能能够“弄清楚“人类如何通过触摸来识别物体。
它被称为可拉伸触觉手套（STAG），使用微型压力传感器来生成图案，可用于创建改进的机器人手。
人类非常擅长利用触摸来判断物体是什么（例如在黑暗中摸索眼镜或手机）。
工程师希望机器人能够模仿这种能力。
做到这一点的一种方法是收集尽可能多的关于人类如何通过触摸进行实际识别的信息。
原因是，如果有足够大的数据库，机器学习可以用来进行分析，不仅可以推断人手如何识别某物，还可以估计其重量——这是机器人和假肢很难做到的。
麻省理工学院正在通过配备压力传感器的低成本针织手套收集这些数据。
手套连接到计算机，计算机收集数据，压力测量结果被转换为视频“触觉图”并输入卷积神经网络（CNN）。
该网络对图像进行分类，找到特定的压力模式并将其与特定的对象进行匹配。
该团队从饮料罐、剪刀、网球、勺子、钢笔和杯子等 26 个常见物体中收集了 00 个视频帧。
然后，神经网络将半随机帧与特定的夹点进行匹配，直到构建出物体的完整图片——就像人们通过在手中滚动物体来识别物体一样。
通过使用半随机图像，网络会获得相关的图像簇，因此不会在不相关的数据上浪费时间。
“我们希望最大化框架之间的差异，为我们的网络提供最佳输入，”CSAIL 博士后 Petr Kellnhofer 说。
“单个簇中的所有帧都应该具有相似的特征，代表抓取物体的相似方式。
从多个簇中采样可以模拟人类在交互地尝试探索物体时找到不同抓取方式的方式。
”该系统目前识别物体的准确度为 76%，它还帮助研究人员了解手如何抓住和操纵它们。
为了估计重量，研究人员还编制了一个单独的 0 帧数据库，显示物体在掉落之前用手指和拇指拾起的情况。
可以通过测量握住物体时手周围的压力，然后在物体掉落后进行比较来测量重量。
该系统的另一个优点是成本和灵敏度。
类似的传感器手套售价数千美元，但只有 50 个传感器。
另一方面，麻省理工学院的手套是由现成的材料制成的，价格仅为 10 美元。
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