智能手套赋予机器人触感

智能手套可以识别和测量物体的重量，并获得触觉信息。照片来源:自然

配有传感器的手套可以学习识别单个物体、估计重量和应用触觉反馈。这一策略可能对假肢、机械工具和人机交互的未来设计有所帮助。

人类可以用适当的力量抓住和感觉物体，但是这种感觉反馈在机器人上很难实现。近年来，基于计算机视觉的抓取策略在新型机器学习工具的帮助下取得了很大的进步，但仍然缺乏依赖触觉信息的平台。

在5月30日发表在《自然》杂志上的一篇文章中，麻省理工学院的Subramanian Sundaram和他的同事设计了一种简单而廉价的可伸缩触觉手套，仅花费10美元左右，有548个传感器和64个导电线电极。传感器阵列由张力敏感膜和导线网络组成。电极和薄膜之间的每个重合点对垂直力敏感，并记录通过薄膜的电阻。

研究人员戴上手套，用一只手处理物体，从而记录下大规模的触觉图谱数据集。数据集包含手指区域的空间相关性和对应点，表示人类抓握的触觉特征。

研究人员用手套用一只手与26个物体互动超过5个小时，并录制触觉视频。之后，他们使用记录的数据训练一个深度学习网络来识别这些图片，并发现深度学习网络可以通过保持来识别不同的对象。(冯伟伟)

相关纸质信息:

DOI:10.1038/s 11586-019-1234-z

《中国科学日报》(2019-05-31，第二版国际版)