本文摘要:根据英国《自然》杂志30日发表的工程学论文,美国麻省理工学院团队报告开发了组装传感器的人工智能手套,可以自学识别单个物体,估算重量,应用于触觉系统。

根据英国《自然》杂志30日发表的工程学论文,美国麻省理工学院团队报告开发了组装传感器的人工智能手套,可以自学识别单个物体,估算重量,应用于触觉系统。这种成果有助于未来设计假体、机械工具和嵌入系统。人类需要用必要的力量和感觉物体,但这种感觉很难在机器人上构筑系统。

近年来,基于计算机视觉的手部战略在新兴机械学习工具的协助下取得了很大进步,但目前仍缺乏依赖触觉信息的平台。此次,麻省理工学院科学家萨博拉马伊安桑德拉姆及其同事设计了简单廉价的前端触觉手套,只需10美元,手套上配置了548个传感器和64个导电线电极。这种触觉手套相当于由力敏膜和导电线网构成的传感器阵列。电极与薄膜之间的各重合点对横向力弱,不记录通过薄膜的电阻。

研究人员拿着手套单手操作物体,记录了大规模的触觉图像数据集。数据集包括手指区域的空间关联和对应,代表了人类手的触觉特征。

研究团队用于手套,单手与26个物体对话,时间达到5小时,录制了触觉录像。之后,他们利用记录下来的数据训练深度自学网络来识别这些图像,找到这个深度自学网络需要通过把握来检测不同的物体。该技术的未来应用于机器人手术等非常普遍。

该领域迄今为止仅次于的限制之一是机器人缺乏人类外科医生操作者的手感,减少了手术的不确定性和风险性,但通过力触觉反馈机制,手术机器人可以将触觉动态传递给主刀医生和处理器,进一步正确化人工智能医疗。用力拿起鸡蛋,用力过猛的剪刀轰鸣,用力的道路轻轻地摔倒在地上,这种人类出生的能力对机器人来说是很大的挑战。触觉不是一个非常简单的系统,我们可以随意捕捉动作,人群可以应用于各种感觉能力,但对机器人来说,更多的算法变化仍然像盲人一样。目前,深度自学表现了机器人更好的触觉表现,开始将低等数据转换为高等信息,机器人确实可以享受皮肤般的感觉功能。

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