智能手套采用触摸技术

美国科学家开发了一种“智能手套”，可以记录我们如何抓握物体。这是一个普通的黄色手套，上面装有一种压力敏感材料，他们希望它能帮助制造更好的假肢，以及机器人的触摸敏感手臂。Phil Sansom从发明家Subramanian Sundaram那里听说了这一点。

Subramanian:对于机器人领域来说，理解人类如何抓取物体是一个长期的追求。直到现在，还没有一种定量的方法可以完全理解抓取过程中涉及的触觉信号。

菲尔:为什么?

Subramanian:这是因为很难制造一个传感器或一个套在你的手上而不影响你拿东西的方式。

菲尔-是什么做的?

Subramanian -智能手套是一个袖子，你可以戴在手头上，记录许多不同点的压力。不仅仅是你的手触摸的地方，还有它触摸物体的强度。所以手套的核心基本上是一种力敏感材料，它通过电阻的变化对力做出反应。第一个主要的挑战是弄清楚如何在手指之间放置这些电线。第二个挑战是如何有效地连接这些电极，所以手套里的很多电极都是用导电线做成的。

菲尔:如果我真的想要一个智能手套，我可以在家里自己动手做吗?

Subramanian -没错。你可以花大约10美元做一套。

Phil -这很奇怪，你有这个东西，没有人知道如何制造，你已经设法通过在eBay上购买东西来创造它?

Subramanian:完全正确。

菲尔-我知道你后来用它做了一些很酷的科学研究，你到底做了什么?

Subramanian:我们让一个用户戴上这只手套，然后这个用户与大约26个不同的物体进行互动。拿着这些东西，抓住它们，举起它们，比如杯子和球。其中一个物品是一个球，我们有一支笔，我们有一个勺子，我们有一个猫的石雕，这些通常是我在开始这个项目之前在我的桌子上发现的东西。最后，我们与这些不同的物体进行了大约五个小时的持续互动，所以到最后，我们有超过135,000个触觉框架或压力图，因为我们试图移动这些物体。

菲尔-哦，等等。澄清一下，所有这些横跨手掌的点构成了一张地图，你有135000个这样的点?

Subramanian:没错，完全正确。然后我们把收集到的这些触觉框架分成两批。其中一个用作训练数据，另一个用于测试。训练数据被输入到机器学习算法中，所以我们本质上告诉算法这个触觉模式对应于一个用户拿着一个球。这样我们就可以训练机器学习算法，将这些模式与特定的物体联系起来。然后我们输入我们的测试数据，我们的网络以前从未见过的数据，然后我们让网络预测用户正在与什么物体互动。我们能够证明神经网络确实能够从这些触觉压力图中识别出这些物体。

菲尔:真的吗?它可以看一看手碰到的东西然后找出那个物体是什么?

Subramanian -对，完全正确。

菲尔:这是否意味着我们的大脑知道我们拿的是什么?

Subramanian -是的。我认为从神经科学的研究来看大脑处理触觉信息的方式和大脑看待视觉图像的方式有很多相似之处。

菲尔:这对我们未来设计机器人手的方式有什么启示吗?

Subramanian -没错。这是这项工作最令人兴奋的方面之一。我认为我们在论文中展示的关键结果之一是人类掌握的协作性。手的不同区域聚集在一起进行抓握。假设你是一个假肢设计师，你可以使用我们收集的数据来有效地精确定位这些传感器的位置，把它们放在最有效的地方是什么?