AI Big Gloves kamen: 548 Sensoren, mit denen man Dinge leicht anfassen kann

- Jun 03, 2019-


Forscher des Artificial Intelligence Laboratory haben einen "Tasthandschuh" mit 548 Sensoren entwickelt, mit dem sich Objekte, das Gewicht von Objekten und mehr identifizieren lassen.


tactile glove with 548 sensors


Der Handschuh besteht aus einer handgeformten Sensorhülle und einem gewöhnlichen Strickhandschuh. Es besteht aus einem einfachen Strickhandschuh (gelb) und einer handgeformten Sensorhülle (schwarz).


Die Sensorhülse ist in zwei Schichten von 64 Leiterbahnen 32 in horizontaler und vertikaler Richtung und einem spannungsempfindlichen Film (einem Film, der gegenüber vertikaler Kraft empfindlich ist) zwischen den beiden Leiterbahnen angeordnet.


Diese Linien kreuzen 548 Punkte, von denen jeder ein Drucksensor ist. Wenn diese Punkte gedrückt werden, wird der Widerstand des Films am Schnittpunkt kleiner und das Elektrodenarray kann wahrgenommen werden.


Die Ausgabe des Handschuhs kann in ein 32 x 32-Array von Graustufenpixeln verarbeitet werden, wobei die Farbe jedes Pixels eine Druckänderung darstellt, Schwarz einen niedrigen Druck darstellt und Weiß einen hohen Druck darstellt.


Die Forscher zeichneten die Druckkarte mit sieben Bildern pro Sekunde auf. Die vom Sensor während der Verwendung des Handschuhs erfasste Druckkarte ermöglicht es dem maschinellen Lernmodell, zu lernen, das Objekt zu identifizieren, das Gewicht des Objekts zu schätzen und zwischen verschiedenen Handhaltungen zu unterscheiden.


sensor record different hand postures


Um zu beweisen, dass der Handschuh die unterschiedlichen Wechselwirkungen zwischen der Hand und jedem Objekt erfasst, verwendeten die Forscher die aufgezeichneten Daten zur automatischen Objekterkennung. Sie zeigen, wie ein Deep-Learning-Modell auf dem neuesten Stand der Technik 26 Arten von Objekten anhand der gesammelten Druckkartendaten identifiziert, die ursprünglich für die Klassifizierung von Bildern in großem Maßstab entwickelt wurden.


Das AI-System erkennt Objekte nur mit haptischen Daten mit einer Genauigkeit von bis zu 76%. Experimente haben auch gezeigt, dass eine große Anzahl von Druckkarten und ihre räumliche Auflösung der Schlüssel zur erfolgreichen Identifizierung von Zielen sind.


Als nächstes benutzt der Autor Handschuhe, um Objekte aufzunehmen und beweist, dass ein ähnliches Deep-Learning-Modell das Gewicht eines unbekannten Objekts abschätzen kann. Die Ergebnisse zeigen, dass die meisten Objekte mit einem Gewicht von weniger als 60 Gramm genau geschätzt werden können.


sensor for hand signal


Eine entsprechende Karte von sechs Sensoren, die das zerlegte Handzeichensignal verwenden.
Das aus der Wechselwirkung der Objekte zerlegte Handsignal wird verwendet, um gemeinsam die Korrelation zwischen dem Sensor und der vollen Hand zu extrahieren.


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