無(wú)限手套不只滅霸擁有，不遠(yuǎn)的將來(lái)你也可能會(huì)得到，只是它沒(méi)有6顆寶石，卻有548個(gè)傳感器加持。更吸引人的是，這副手套的材料成本只有10美元，也就是不超過(guò)70元。

5月29日，《自然》發(fā)表的研究描述了一種裝配了傳感器的手套，它可以學(xué)會(huì)識(shí)別單個(gè)物體、估算重量和應(yīng)用觸覺(jué)反饋。

圖 | 觸覺(jué)手套。來(lái)源：MIT News

圖 | 手套掌心，黑色的傳感裝置連接到了黃色針織手套上。來(lái)源：nature 供圖：Subramanian Sundaram。

更軟，更靈敏

人類能夠以適當(dāng)?shù)牧Χ茸ノ蘸透惺芪矬w。但是這種觸覺(jué)反饋很難在機(jī)器人身上實(shí)現(xiàn)。近年來(lái)，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的抓握策略在新興機(jī)器學(xué)習(xí)工具的幫助下，取得了長(zhǎng)足進(jìn)步，但是對(duì)觸覺(jué)這一個(gè)重要感知模態(tài)的使用仍然是欠缺的。

目前已有的類似手套傳感器裝置造價(jià)高達(dá)數(shù)千美元，并且只有50個(gè)傳感器來(lái)收集信息。來(lái)自麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室的Subramanian Sundaram及同事設(shè)計(jì)了一種簡(jiǎn)易廉價(jià)（成本只有10美元）的可伸縮觸覺(jué)手套，上面布置了548個(gè)傳感器和64個(gè)導(dǎo)電線電極。

該傳感器陣列由一張力敏薄膜和導(dǎo)電線網(wǎng)絡(luò)組成。電極與薄膜之間的每一個(gè)重合點(diǎn)都對(duì)垂直力敏感，并會(huì)記錄通過(guò)薄膜的電阻。

研究人員帶上手套單手操控物體，由此記錄下了一個(gè)大規(guī)模的觸覺(jué)圖譜數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集包含手指區(qū)域的空間關(guān)聯(lián)和對(duì)應(yīng)，它們代表了人類抓握的觸覺(jué)特征。

圖 | 手套有548個(gè)傳感器覆蓋，連接到定制的針織手套。來(lái)源：Nature。

圖 | b: 548個(gè)傳感器的分布，壓阻式傳感器陣列通過(guò)層壓簡(jiǎn)單材料制造。c: 每個(gè)傳感器元件通過(guò)顯示電阻的變化來(lái)響應(yīng)壓力。來(lái)源：Nature。

圖 | 抓握萬(wàn)用表來(lái)估計(jì)重量（3倍播放速度）。來(lái)源：研究人員。

研究人員使用手套，單手與26種物體進(jìn)行互動(dòng)，包括汽水罐、剪刀、網(wǎng)球、勺子、筆和杯子等等，時(shí)間超過(guò)5個(gè)小時(shí)，并錄下了觸覺(jué)視頻。之后，他們利用記錄下來(lái)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練一種深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別這些圖片，發(fā)現(xiàn)該深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)能夠通過(guò)持握方式鑒定出不同的物體，還能估計(jì)出物體重量，這些都無(wú)需視覺(jué)輸入。

在這26種物體的試驗(yàn)中，這個(gè)系統(tǒng)識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)76％，還可以估測(cè)60克內(nèi)的大多數(shù)物體的重量。

研究者稱，這種策略或有助于未來(lái)設(shè)計(jì)假體、機(jī)械工具和人機(jī)交互。

科幻不再遙遠(yuǎn)

本文作者之一是麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室（CSAIL）博士生李昀燭，他的專業(yè)領(lǐng)域是計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人技術(shù)，尤其是基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器人動(dòng)力學(xué)建模和多模態(tài)感知。李昀燭全程參與了此次研究，并和Subramanian Sundaram所在的實(shí)驗(yàn)室協(xié)作完成了這項(xiàng)工作。

他接受DeepTech采訪對(duì)此項(xiàng)研究進(jìn)行了解讀。

DeepTech：對(duì)于普通讀者來(lái)說(shuō)，這個(gè)手套很科幻，你們是基于什么考慮來(lái)開(kāi)發(fā)這個(gè)手套的？

李昀燭：人在和周圍環(huán)境進(jìn)行交互的時(shí)候，除了用視覺(jué)，我們還會(huì)用聽(tīng)覺(jué)和觸覺(jué)等多種感官來(lái)感知這個(gè)世界，而其中觸覺(jué)在我們?nèi)粘Ｉ钪泻铜h(huán)境進(jìn)行物理性交互的過(guò)程中尤為重要。

比如伸手到褲兜里拿鑰匙，需要在看不見(jiàn)的情況下對(duì)鑰匙進(jìn)行定位和抓取；或者在揉面團(tuán)的時(shí)候，要判斷面團(tuán)的軟硬，這些任務(wù)僅靠視覺(jué)是很困難的，還需要有來(lái)自觸覺(jué)的反饋。所以我們希望引入像人手一樣的壓力傳感器，去研究人到底是如何利用觸覺(jué)去跟世界進(jìn)行交互的。

現(xiàn)在已有的觸覺(jué)傳感器要么非常小，能感知的區(qū)域有限，要么可能面積比較大，但是傳感器的密度非常稀疏，并且可能很難擴(kuò)展到更大的面積，所以我們希望能做一個(gè)非常密集的且有很強(qiáng)可擴(kuò)展性的手套感知器。

我們開(kāi)發(fā)的這一套傳感器使用的是柔性材料，非常適合去貼合像手這樣自由度比較大的物體。我們帶上這個(gè)手套去跟各種各樣的物體進(jìn)行互動(dòng)，就能得到清晰度很高的觸覺(jué)數(shù)據(jù)集，來(lái)分析人在抓取物體過(guò)程中的一些行為模式。

我們希望在未來(lái)能幫助機(jī)器手做到像人的手指一樣靈活。比如人在抓一個(gè)東西的時(shí)候，我們就得到了人的手指壓力分布數(shù)據(jù)，那么這有助于機(jī)器人更靈活地把物體抓起來(lái)，或者完成某個(gè)相似的任務(wù)。

DeepTech：能不能解讀一下這個(gè)手套的基本原理？為何選擇的傳感器數(shù)目是548個(gè)？

李昀燭： 手套的基本原理比較容易理解。當(dāng)你在對(duì)手套施加壓力的時(shí)候，它的導(dǎo)電性就會(huì)有一定變化，這就變成了數(shù)據(jù)。其中我們分兩層在橫向和縱向分別排布了32條導(dǎo)電線，在兩層電線之間加入了一張對(duì)垂直力敏感的薄膜，當(dāng)壓力變化時(shí)，薄膜的電阻也會(huì)隨之變化，電極陣列就能感知到這種變化。

在實(shí)驗(yàn)室的環(huán)境里，32×32是一個(gè)比較合理的密度，如果做的更密集，導(dǎo)電線在人手大幅度運(yùn)動(dòng)的過(guò)程中就可能接觸發(fā)生短路。再者，因?yàn)槭终菩螤畹牟灰?guī)則，在手掌的區(qū)域內(nèi)只能容納548個(gè)壓力傳感器。在未來(lái)我們可能會(huì)采取其他辦法來(lái)實(shí)現(xiàn)更高的傳感器密度，比如更精細(xì)的排線設(shè)計(jì)。

DeepTech：此項(xiàng)研究的最大突破在哪里？與之前的研究相比，本次研究在方法上和結(jié)果上有哪些突破性收獲？

李昀燭：這項(xiàng)研究的突破在于我們提出了一種新的傳感器的設(shè)計(jì)和制造方法，不需要特別的制作工具，使用的也都是市場(chǎng)上能買到的材料，最后的產(chǎn)品很靈敏，成本很低，并且有很強(qiáng)的可擴(kuò)展性；在軟件方面，我們給出了行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)第一個(gè)包含整個(gè)手掌觸覺(jué)信息的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，這可以幫助我們使用機(jī)器學(xué)習(xí)的算法去定量理解人類的抓取動(dòng)作。

設(shè)計(jì)和制作整個(gè)帶觸覺(jué)的“皮膚”是很有挑戰(zhàn)性的，我們既需要很強(qiáng)的可擴(kuò)展性和長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定工作的能力，還不能去影響人本身的動(dòng)作，之前的研究很難兼得這些要求。

DeepTech：10美元的成本意味著什么？

李昀燭：10美元指的是手套以及傳感器的成本。除了手套以外，我們目前連接傳感器的線路板大約為100美元。低成本就意味著有更多的擴(kuò)展和商業(yè)化的可能性。

DeepTech：能不能描繪一下其應(yīng)用前景？這個(gè)研究的下一步是怎樣的？

李昀燭：這項(xiàng)研究有很多可能的應(yīng)用，比如我們可以記錄人在完成某個(gè)復(fù)雜任務(wù)時(shí)的觸覺(jué)反饋，然后通過(guò)模仿學(xué)習(xí)去幫助機(jī)器人完成類似的任務(wù)；或者我們可以將傳感裝置的面積做得更大，包裹住整個(gè)機(jī)械臂，這可以幫助機(jī)器人更好地和人類進(jìn)行交互；我們也可以把傳感器織成衣服和鞋子，來(lái)分析人在走路、跑步或登山時(shí)的受力分布，有助于設(shè)計(jì)出更好的產(chǎn)品；在交互游戲的設(shè)計(jì)上也會(huì)有很多想象的空間。

來(lái)源：麻省理工中文評(píng)論