麻省理工学院的研究人员汇编了一个庞大的数据集，使人工智能系统能够在戴上装有传感器的手套处理各种物体时，仅通过触摸它们来识别物体。麻省理工学院的研究人员汇编了一个庞大的数据集，使人工智能系统能够在戴上包裹着传感器的手套处理各种物体时，仅通过触摸它们来识别物体。这些信息可以用来帮助机器人识别和操纵物体，并帮助设计假肢。
研究人员开发了一种低成本的针织手套，称为“可伸缩触觉手套”(STAG)，几乎在整只手上配备了大约550个微小的传感器。当人类以各种方式与物体进行交互时，每个传感器都会捕捉到压力信号。神经网络处理与信号“学习”相关的特定对象的压力信号模式的数据集。然后，系统使用这个数据集对物体进行分类，并在没有视觉输入的情况下，通过个人感觉预测它们的重量。
在发表在《自然》期刊上的一篇论文中，研究人员描述了他们使用STAG为26种常见物体汇编的数据集，包括汽水罐、剪刀、网球、勺子、笔和杯子。利用数据集，该系统可以预测物体的身份，准确率高达76%。该系统还可以预测60克左右的大多数物体的正确重量。
如今使用的类似传感器手套价格数千美元，通常只包含约50个传感器，捕捉的信息较少。即使STAG产生了非常高分辨率的数据，它仍然是由商业上可获得的材料制成的，总共大约10美元。
触觉传感系统可以与传统的计算机视觉和基于图像的数据集相结合，使机器人更人性化地理解与物体的交互。
Subramanian Sundaram博士说，“因为我们有触觉反馈，人类可以很好地识别和处理物体。当我们触摸物体时，我们感觉并意识到它们是什么。机器人没有那么多反馈。”18岁，计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)前研究生。“我们一直希望机器人能做人类能做的事情，比如洗碗或者做其他家务。如果机器人要做这些事情，它们必须能够很好地操纵物体。”
研究人员还使用数据集来测量物体交互过程中手部区域之间的协作。比如有人用食指中指的时候，很少用拇指。但是食指和中指的指尖总是对应着拇指的使用。他说，“第一次，我们定量地显示了如果我使用另一只手的一部分，我使用它的可能性有多大。”
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