請(qǐng)你閉上眼睛，試著抓一個(gè)你身旁的物體，你會(huì)發(fā)現(xiàn)你并不難猜出你抓的東西是什么。在觸、握、提過程中所獲得的信息使人們能快速推測(cè)物體是什么。
然而同樣的事情對(duì)于機(jī)器人來說并不容易。機(jī)器人目前仍然難以操縱實(shí)際物體。它們的最大問題在于缺乏數(shù)據(jù)——顯然機(jī)器人的手并沒有像普通人的手那樣頻繁的握、提盡可能多的物體。
“人類能夠很好的識(shí)別和操縱物體是因?yàn)槲覀兙哂杏|覺反饋。當(dāng)我們觸摸物體時(shí)，我們能在范圍內(nèi)感知并意識(shí)到它們是什么。機(jī)器人沒有那么豐富的反饋信息”，機(jī)器人研究者、前MIT畢業(yè)生Subramanian Sundaram解釋說。
“我們總想讓機(jī)器人做人類能做的事情，比如洗碗或者其他家務(wù)活。如果你想讓機(jī)器人做這些事，它們必須得非常擅長(zhǎng)于操縱物體才行”，他補(bǔ)充道。
在上周發(fā)表于Nature的一篇論文中，Sundaram和他在MIT的同事展示了如何給機(jī)器人“幫把手”——他們利用一種價(jià)值15美元、被稱為STAG(Scalable tactile glove，變尺度觸覺手套)的手套構(gòu)建了一個(gè)龐大的物體交互數(shù)據(jù)庫。
這種編織手套上裝有548個(gè)微小的傳感器，覆蓋了幾乎整個(gè)手掌。手套由人佩戴，當(dāng)人在觸、提、握、放一系列物體時(shí)，這些傳感器就將上述過程中的壓力信息記錄下來。
MIT的研究者們選取了26個(gè)日常物體來生成數(shù)據(jù)集，包括易拉罐、剪刀、網(wǎng)球、勺子、筆和馬克杯等。
僅僅利用這一數(shù)據(jù)集，他們提出的系統(tǒng)可以以76%的準(zhǔn)確率預(yù)測(cè)物體的類別。這一系統(tǒng)還可估測(cè)大部分物體的重量(誤差在60g左右)。
“抓取”問題所在
這種手套與電路板之間通過線路連接，將壓力數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為“觸覺映射”——一種簡(jiǎn)潔的點(diǎn)狀視頻圖像，這些點(diǎn)畫在一個(gè)手的圖像上，每個(gè)點(diǎn)可以變大變小。點(diǎn)越大，則該點(diǎn)受到的壓力也越大。
利用135000幀上述視頻圖像，一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(通常用于圖像分類任務(wù)的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))被訓(xùn)練用來將每種壓力特征與特定的物體關(guān)聯(lián)在一起，并用其僅通過觸摸物體來預(yù)測(cè)物體的重量，而不引入任何視覺輸入。
這些研究者想讓他們的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬“人類通過幾種不同方式握持物體從而識(shí)別物體”的這一過程。他們?cè)O(shè)計(jì)使用視頻中選擇8個(gè)最不相似的半隨機(jī)幀來進(jìn)行訓(xùn)練，例如從邊緣、底部或手柄處握持一個(gè)馬克杯。
“我們希望最大化幀與幀之間的差異，從而給我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盡可能最好的輸入信息”，MIT研究者Petr Kellnhofer說。
“單個(gè)集群中的所有視頻幀都應(yīng)該具有類似的特征，這些特征代表了抓取物體的相似方式。從多個(gè)集群中采樣模擬了人類交互式地嘗試在探索一個(gè)物體的過程中尋找到不同的抓取方式的過程”，他解釋道。
這些研究者還利用這一數(shù)據(jù)集來分析在操縱物體的過程中手的不同區(qū)域之間是如何交互的。舉例來說，當(dāng)某人使用食指的中間關(guān)節(jié)時(shí)，他們很少使用拇指。但食指和中指的指尖總是會(huì)與拇指一同使用。
Sundaram說，“我們第一次定量展示了如果我使用了我的手的某一部分，那么我同時(shí)使用手的另一部分的可能性”。
希望這項(xiàng)工作能夠幫助義肢制造商選擇放置壓力傳感器的最優(yōu)位置，使義肢更適合與日常物體進(jìn)行交互。
Sundaram說，“通過人工模擬機(jī)械性刺激感受器網(wǎng)絡(luò)，深入理解人類抓取的觸覺特征，可以有助于未來的義肢、機(jī)器人抓取工具以及人-機(jī)交互的新設(shè)計(jì)”。
本文譯自 COMPUTERWORLD，由譯者 荔枝冰糖葫蘆 基于創(chuàng)作共用協(xié)議(BY-NC)發(fā)布。
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