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人工智能

MIT 研發感應手套 協助訓練機械手掌握物件

設計機械手的時候,其中一個重要的難題是如何適當地掌握物件,有足夠的力度去避免跌下但又未至於過度用力令物件損傷。最近麻省理工大學(MIT)的研究人員就透過特別的手套,協助訓練人工智能控制機械手。

名爲「Scalable Tactile Glove, STAG」的裝置,是個內置有 550 個小型感應器的手套,研究人員帶上手套之後,會掌握 26 種不同材質的物件,包括汽水罐、剪刀、網球、匙羹等,而感應器就會把壓力數據記錄下來,然後傳送到神經網絡之中分析,系統可以直接從壓力分佈分析物件種類,準確度達到 76%,而物件如果輕於 60 克,則實際重量也可以準確分析出來。

這些數據亦讓研究人員更深入了解手部掌握物件是的用力分佈,對於設計機械手而言是個很重要的資料,尤其是如果要模擬真人掌握的義肢之類,使用這些資料就可以讓操作更接近真人。今次研究另一個重要的進展,就是將從前需要昂貴成本的類似裝置變得可以商用化,以前用作類似用途的手套可能只有 50 個感應器,但成本就高達幾千美元,今次製作的手套擁有超過 10 倍的感應器數量,成本卻只是 10 美元左右。

來源:MIT

Tags :Robotic
Antony Shum

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