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『搜狐新闻』麻省理工用“肌肉信号”控制无人机，握紧拳头精准穿过3个小环


4月28日消息：麻省理工学院MIT CSAIL的研究人员开发了一种名为“ Conduct-A-Bot”的控制方法 ， 它利用肌肉传感器和运动检测来实现用更“自然”的办法控制机器人 。 未来 ， 或许有一种比使用摇杆或点击屏幕更为简单便捷的办法来控制机器人和无人机 。
通过传感肌肉信号 ， 无人机精准穿过三个小环
根据视频 ， 操作者在手臂上穿戴传感设备 ， 并通过手臂动作操控无人机 ， 让它通过三个小环 。 根据《MIT News》的描述 ， 这款设备通过肌电图（electromyography）与动作传感来操作无人机 ， 并不是通过视觉识别等技术 。

『搜狐新闻』麻省理工用“肌肉信号”控制无人机，握紧拳头精准穿过3个小环
本文插图
【『搜狐新闻』麻省理工用“肌肉信号”控制无人机，握紧拳头精准穿过3个小环】

操作的时候 ， 用户将设备穿戴在手臂上 ， 让传感器侦测二头肌、三头肌与前臂的肌肉信号 ， 算法能够即时处理肌肉信号并传输给无人机 。 由于用户仅需穿戴传感器 ， 不需再设置其他的设备 ， 因此能降低操控的成本 。
根据测试 ， 在1,500个手臂动作中 ， 无人机可以正确回应82%的动作 ， 精确地穿过环岛；此外 ， 无人机也能正确识别94%的提示手势 。
该设备可让机器人识别非图片、语音信息 ， 提升人机交互的流畅度 ， 而且该系统不需要环境提示 ， 离线校准或每人培训 。 换句话说 ， 任何人都可以开始使用它 。

『搜狐新闻』麻省理工用“肌肉信号”控制无人机，握紧拳头精准穿过3个小环
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研究者Joseph DelPreto表示 ， 通过这款设备 ， 可以让机器人识别非图片、语音的信息 。 根据《MIT News》的描述 ， 仅用图片的话会遗漏一些信息 ， 例如视频中有人举起箱子 ， 但我们很难判断他举箱子的困难度 ， 但如果在手臂上装设肌肉传感器 ， 机器就可以获得更多信息 ， 让力道更精准 。

『搜狐新闻』麻省理工用“肌肉信号”控制无人机，握紧拳头精准穿过3个小环
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由于它让人机交互的过程近似于人人交互 ， 操作更主动 ， 人机交互更流畅 ， 用户仅需要经过少许训练即可操控 。 研究人员的终极目标 ， 就是让这款设备应用于人机交互场景 。 例如通过VR设备操控无人机 ， 用于施工现场的监工 ， 减少作业人员涉入危险的机会；或是研发程序更简便 ， 所需训练更少的协作工具 ， 让操作者能更快上手 ， 企业也更好维护 。 对制造业、建筑业来说 ， 这款技术都是未来运营的福利 。
算法会通过运动和肱二头肌、前臂和肱三头肌的活动来检测手势 。 你可以挥动你的手 ， 握紧你的拳头 ， 甚至绷紧你的手臂来操纵机器人 。 这样一来 ， 只要挥挥手 ， 握紧拳头 ， 甚至绷紧手臂就能操纵机器人 。 换句话说 ， 该系统不需要环境提示、离线校准或个人培训就能使用了 。
当然 ， MIT CSAIL还未准备好将这项技术用户实际应用中 。 根据对Parrot Bebop2 无人机的测试 ， 在 1500 个手势中 ， 有82%可以作出反应 。 接下来 ， 科学家们打算对这项技术进行改进 ， 包括定制或更多连续手势选项 。
来源：十轮网 ， 站长之家#无人机#机器人#传感收藏
该设备可让机器人识别非图片、语音信息 ， 提升人机交互的流畅度 ， 而且该系统不需要环境提示 ， 离线校准或每人培训 。 换句话说 ， 任何人都可以开始使用它 。
研究者Joseph DelPreto表示 ， 通过这款设备 ， 可以让机器人识别非图片、语音的信息 。 根据《MIT News》的描述 ， 仅用图片的话会遗漏一些信息 ， 例如视频中有人举起箱子 ， 但我们很难判断他举箱子的困难度 ， 但如果在手臂上装设肌肉传感器 ， 机器就可以获得更多信息 ， 让力道更精准 。
由于它让人机交互的过程近似于人人交互 ， 操作更主动 ， 人机交互更流畅 ， 用户仅需要经过少许训练即可操控 。 研究人员的终极目标 ， 就是让这款设备应用于人机交互场景 。 例如通过VR设备操控无人机 ， 用于施工现场的监工 ， 减少作业人员涉入危险的机会；或是研发程序更简便 ， 所需训练更少的协作工具 ， 让操作者能更快上手 ， 企业也更好维护 。 对制造业、建筑业来说 ， 这款技术都是未来运营的福利 。


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