AI Big Gloves veio: 548 sensores, você pode tocar as coisas com um leve toque

- Jun 03, 2019-


Pesquisadores do Laboratório de Inteligência Artificial desenvolveram uma "luva tátil" com 548 sensores que podem ser usados para identificar objetos, o peso de objetos e muito mais.


tactile glove with 548 sensors


A luva consiste em uma capa de sensor em forma de mão e uma luva de malha comum. Consiste em uma luva simples de malha (amarela) e uma tampa do sensor em forma de mão (preto).


A manga do sensor está disposta em duas camadas de 64 linhas condutoras, 32 nas direções horizontal e vertical, e uma película sensível à tensão (uma película sensível à força vertical) entre as duas linhas condutoras.


Essas linhas interceptam 548 pontos, cada um dos quais é um sensor de pressão. Quando esses pontos são pressionados, a resistência do filme na interseção torna-se menor e a matriz de eletrodos pode ser percebida.


A saída da luva pode ser processada em uma matriz de 32 x 32 pixels em tons de cinza, onde a cor de cada pixel representa a mudança de pressão, preto representa baixa pressão e branco representa alta pressão.


Os pesquisadores registraram o mapa de pressão em sete quadros por segundo. O mapa de pressão coletado pelo sensor durante o uso da luva permite que o modelo de aprendizado de máquina aprenda a identificar o objeto, estimar o peso do objeto e distinguir entre diferentes posturas de mão.


sensor record different hand postures


Para provar que a luva captura as diferentes interações entre a mão e cada objeto, os pesquisadores usaram os dados registrados para o reconhecimento automático de objetos. Eles mostram como um modelo de aprendizagem profunda de última geração aprende a re-identificar 26 tipos de objetos a partir de dados de mapa de pressão coletados, que foi originalmente projetado para classificação de imagem em larga escala.


Usando apenas dados hápticos, o sistema AI reconhece objetos com uma precisão de até 76%. Experimentos também mostraram que um grande número de mapas de pressão e sua resolução espacial são fundamentais para a identificação bem-sucedida de alvos.


Em seguida, o autor usa luvas para pegar objetos e prova que um modelo similar de aprendizagem profunda pode estimar o peso de um objeto desconhecido. Os resultados mostram que a maioria dos objetos com peso inferior a 60 gramas pode ser estimada com precisão.


sensor for hand signal


Um mapa correspondente de seis sensores usando o sinal de gesto de mão decomposto.
O sinal da mão decomposto pela interação dos objetos é usado para extrair conjuntamente a correlação entre o sensor e a mão inteira.


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