10 美元訓練機器人!麻省理工學院發布低成本感測器手套,物體識別率可達 76%

【為什麼我們要挑選這篇文章】在機器人的發展上,「抓握」是個關鍵的課題。不同於一般的機械手臂,只要設定一定的抓握力道和模式就好,如果要讓機器人有更廣泛、靈活的應用,就必須讓它掌握人類的抓握方式。

麻省理工學院近期發布感測器手套,能讓機器人學習物品抓握,而且精準度高達 76%。更重要的是,它的成本只要 10 美元,讓企業可以用台幣 300 元的感測手套,發展尖端的物聯網、機器人科技。(責任編輯:郭家宏)

科學期刊《Nature》近期發表一份研究,由麻省理工學院與人工智慧實驗室共同發布的感測器手套,能讓機器人識別並掌握物品,進行如同人類手掌般的觸覺反饋。

研究人員透過感測器手套與多種物品進行互動,並將數據紀錄下來,提供給深度學習網路做為學習素材。實驗發現,感測器系統對於物品的識別精準率達到 76%,同時可以估算 60 公克內的多數物品。

感測器系統精準率達 76%,助於機械工具與人機互動發展

感測器手套的基本原理,在於透過對手套施加壓力所產生的電阻變化,進而產生數據。研究人員表示,此研究有助於未來推動機械工具發展,甚至達到進一步的人機互動。

相較於人類能以適當的力度掌握物品,機器人向來較難獲得精準的觸覺反饋。儘管如此,近年來在數據及計算領域發展的幫助下,更精準的觸覺反饋已不是問題,使用柔性材料製作的感測器手套,其貼合人手的設計,已能夠獲得高清晰度的觸覺數據。

成本僅 10 美元,具有商業化優勢

在研究成本部分,先前發布類似的感測器手套造價高達數千美元,且只依靠 50 個感測器蒐集數據,相較之下,此版本的手套成本僅 10 美元(約新台幣 315 元),同時佈滿 548 個傳感器與 64 個導電電極,較低的成本意味著該產品未來在擴展與商業化上有更多的優勢。

談到應用前景,研究者李昀燭表示,感測器手套能夠記錄人類進行複雜任務時的觸覺反饋,透過機器學習幫助機器人完成類似的任務,甚至能將感測器面積擴大,幫助機器人與人類進行更精細的互動,也有助於設計更貼合人類需求的產品,具有潛在發展空間。

(本文經合作夥伴 鉅亨網 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈MIT 發布感測器手套 物體識別率近 8 成 〉。首圖來源:鉅亨網

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