MIT的"机器人之路"——人工智能可以通过触摸来识别物体

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多年来，研究人员一直试图教会机器人如何抓住不同的物体而不把它们压碎或摔落。多亏了这种低成本、充满传感器的手套，他们离目标更近了一步。在《Nature》杂志上发表的一篇论文中，麻省理工学院的一组科学家分享了他们如何使用手套来帮助人工智能通过触摸来识别物体。这些信息可以帮助机器人更好地去操纵物体，也可能有助于假肢的设计。

麻省理工学院正在通过配备550个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“触觉地图”并被输入卷积神经网络（CNN）。该网络能对图像进行分类，找出特定的压力模式并将其与特定的物体相匹配。

研究人员从26个常见物体（如饮料罐、剪刀、网球、勺子、钢笔和马克杯）中收集了135,000个视频帧。当他们这样做的时候，传感器收集压力信号数据，这些数据被一个神经网络解释。

用于实验的物品

这个系统仅凭触摸就能预测物体的身份，准确率高达76%，并且能够预测大约60克内的大多数物体的重量。

这些数据也让研究人员能够看到手的不同区域是如何协同工作的。例如，当一个人用食指的中间关节时，他们很少用拇指。这样的信息对帮助机器人处理物品至关重要，它还可以帮助定制假肢，以适应特定的任务和物体。

麻省理工学院的研究人员Subramanian Sundaram表示，"我们一直希望机器人能做人类能做的事情，比如洗碗或做其他家务。""如果你想让机器人做这些事情，它们必须能够很好地操纵物体。"

触觉手套抓起一个咖啡杯产生的交互

这并不是第一个以这种方式进行收集压力数据的手套，但大多数手套都要花费数千美元，而且包含着将近50个传感器。STAG是由商业上可用的材料制成的，生产成本仅为10美元。手套由导电聚合物层压而成，它能改变施加压力的阻力。研究人员通过聚合物上的小孔缝导电线，这些线重叠在一起，形成压力传感器。

此前，麻省理工学院(MIT)的"机器人之路"(RoboRaise)研究肌肉活动，使机器人能够帮助人类举起东西。它还加入了麻省理工学院的其他技术，比如可以用大脑信号和手势控制机器人的技术。当这个团队完善STAG时，它很可能会把手套和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。

来源:麻省理工学院新闻，《Nature》

作者：Christine Fisher