．MIT 開發低成本感測器手套：使機械手觸摸辨識物體

MIT STAG glove and mug

據麥姆斯咨詢報導，麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室（MIT-CSAIL）的研究人員，近日開發了一種低成本的感測器手套，旨在使人工智慧能夠「弄清楚」，人類如何透過觸摸辨識物體。它被稱為可伸縮的TActile手套（STAG），使用550個微小的壓力感測器，來生成可用於創建改進的機械手的模式。

人類非常善於透過觸摸來弄清楚物體是什麼（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於人類，實際上如何透過觸摸辨識的資訊。

原因在於，如果有足夠大的數據庫，那麼機器學習可以用來進行分析，不僅可以推斷人手如何辨識某物，還可以估計其重量——機器人和義肢難以做到這點。

麻省理工學院正在透過，配備550個壓力感測器的低成本針織手套，收集這些數據。手套連接到電腦，電腦收集數據，壓力測量結果被轉換為影像「觸覺地圖」，並被輸入卷積神經網路（CNN）。該網路能對圖像進行分類，找出特定的壓力模式，並將其與特定的物體相匹配。

該團隊從26個常見物體（如飲料罐、剪刀、網球、勺子、鋼筆和馬克杯）中收集了135000個影像幀。然後，神經網路將半隨機幀，與特定的夾點相匹配，直到建立了一個物體的完整圖片 - 這與人們透過在手中滾動物體，來辨識物體的方式非常相似。透過使用半隨機圖像，可以給網路提供相關的圖像集群，因此不會在無關數據上浪費時間。