MIT开发出可测物体重量的触觉手套

近日，美国麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT-CSAIL）的研究人员开发出一种低成本、可伸缩的触觉手套STAG，用户通过佩戴该手套，不仅能掂出手上的东西有多重，还能通过触觉识别出是什么物体。

STAG配有548个微小传感器，几乎遍布整个手掌，同时覆盖有一张可根据外在压力改变电阻的导电聚合物，导电线穿过导电聚合物薄膜中的洞，从指尖一直到掌根，这些线连接手套和外部电路，形成一个个压力传感器，从而将压力数据转换为触觉地图，即手上各个点变大变小的视频。

当佩戴该手套的用户以各种方式和物体进行交互时，比如抓握、举起、放下或感受一样物体，这些传感器就会捕捉压力信号，并记录每个点的压力。随之，神经网络会处理这些信号，以学习与该物体相关的压力——信号模式，并形成数据集。然后，该手套利用收集到的数据集对物体进行分类，并通过触觉来预测它们的重量，整个过程无需视觉输入。

据悉，研究人员利用STAG与26个常见物体（汽水罐、剪刀、网球、勺子、钢笔等）进行交互，并基于触觉图像收集了一个数据集（包含13.5万个视频帧），神经网络使用这些视频帧预测物体的类别和重量，并感知人类的抓握。基于该数据集，该手套预测物体类别的准确率可达76%，而且能够准确预测大部分60g以内物体的重量。

为了识别物体的类别，研究人员设计了一个卷积神经网络（CNN），将特定的压力模式与特定物体联系起来。这个技巧需要从不同类型的抓握中选择视频帧，以获取物体的全貌。

STAG能够生成高分辨率的数据，且成本仅需10美元。该技术可以帮助机器人识别和操纵物体，也可以用于假肢设计。

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