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 麻省理工學院新研究︰繃緊肌肉就能操控無人機,比搖桿更省事!

智工具(群眾號︰zhidxcom)

編 | 董溫淑

智工具 4 月 29 日音訊,克日,麻省理工學院盤算機迷信與野生智能嘗試室(CSAIL)的研討團隊哄騙肌肉傳感器和活動檢測算法,開闢出一個 " 舉動操控機械人" 體系,能經過肌肉收緊來長途遙控無人機。

今朝,搭載這個體系的無人性能夠對于 8 種手勢做出反饋,反映精確率達到 81.6%。

操縱呆板人完成任務或許束縛人類的臨盆力。要達到這一目標,必要呆板人和人之間達到較高的合營度。此前的研討從語音辨認、天然言語處置懲罰、計較機視覺、觸覺、手勢等角度停止了探究。後果表現,語音、觸屏把持無余活絡,已有的傳感器體系也比力粗笨。

麻省理工學院的鑽研職員以為讓呆板人明白人類的非說話指令或許辦理這些題目。據此,他們研收回一款端到端手勢掌握體系。這個零碎用肌電旌旗燈號傳感器接受用戶手勢,用算法判別指令形式,沒有必要舉行煩瑣的數據練習或者校準,配套傳感器的尺寸也比力小。

這項鑽研曾經當選 2020 年人機交互海外會議(ACM/IEEE HRI),這是人機交互範疇最緊張的會議之一。

論文宣布正在盤算機學術網站 ACM Digital Library 上,論文標題為《利用肌肉和行動傳感器完成即插即用手勢掌握(Plug-and-Play Gesture Control Using Muscle and Motion Sensors)》。

論文鏈接︰https://dl.acm.org/doi/10.1145/3319502.3374823

一、用傳感器捕捉肌電旌旗燈號,設置裝備擺設更簡便

肌電旌旗燈號與人體的活動用意相干。憑據之前的研討,肌電旌旗燈號和相干肌肉能源學之間的建模可被用于晉升外骨骼、假肢等幫助呆板人的機能。

本項研討中,鑽研職員實驗使用肌電旌旗燈號傳感器(也稱肌電圖傳感器,EMG),將人類手部活動時的肌電旌旗燈號傳輸給機械人。

用概況肌電電極從介入者的右上臂提取肌電旌旗燈號,正在肱兩頭肌短頭和肱三頭肌長頭上放置 24mm 預涂導電膠的 Covidien 電極。前臂上的裝配包羅肌電圖電極和一個慣性丈量設置裝備擺設(IMU,由一個減速度計和一個陀螺儀組成)。

可衣著式肌電旌旗燈號傳感器會差別化加強網絡到的每對于肌電旌旗燈號。數據網絡體系以 1KHz 的頻次對于肌電旌旗燈號舉行采樣,並經過 USB 把它們傳輸到可視化仿真東西 Simulink R2018b。

▲傳感器捕捉肌電旌旗燈號的歷程

論文指出,應用肌電旌旗燈號傳感器有幾個優點︰

起首,升高了模子的繁雜性。沒有須要拍照機等行動捕捉設置裝備擺設,設置裝備擺設更簡便;

其次,清除了遮擋、情況樂音等成分的煩擾;

另外,肌肉旌旗燈號可以或許反映出肉眼觀察沒有到的活動形態(好比樞紐關頭生硬),有助于提拔人機交互體系的靈敏性。

▲ " 行動節制呆板人(Conduct-a-Bot)" 零碎

兩、用算法懂得手勢寄義,完成即插即用

依據論文,讓呆板人明白手勢指令有兩個利益。起首,比擬于繼續活動,手勢有助于增進體系的妥當性;其次,這類設想或許增加需求的電極數量,低落了模子的龐雜性,增長了可擺設性。

研討職員共計劃了 8 種手勢,辨別是︰手臂僵硬、滾動(分為順時針動彈和逆時針遷移轉變)、握拳(分為左手、右手、向上、向下)、手段曲折和舒展。

對年夜少數手勢惹起的肌電旌旗燈號,鑽研職員利用自順應正在線聚類算法(Online clustering for adaptive thresholding)資助呆板人明白。

最後,全部的調查成效都貯存正在未知緩沖區。幾秒鐘後,高斯混淆模子(GMMs,Gaussian Mixture Models)會對于數據流分類,並將其添加到響應的轉動緩沖區中。

比擬于離線練習措施,自順應正在線聚類算法沒有貯存全部的汗青數據,沒有必要多量的校準、練習進程,能夠做到即插即用。高斯混雜模子(GMMs,Gaussian Mixture Models)會延續更新,聚類數據流並創立自順應閾值。如許,零碎便可以順應差別用戶的利用習氣。

關于那些很難用自順應閾值來形貌的手勢(正在上、下、左、右四個傾向上的握拳舉措),研討職員用一個神經收集來幫手體系明白。這個神經收集用已往搜集的一些受試者數據停止練習。

經過這兩種辦法,終極每一個集群的鍛煉池中都蘊含最少 25% 的手勢。應用流動的籠罩率有助于維持原本的手勢分類。

3、測試 1200 次,分類器辨認精確率達 97.6%

正在測試階段,研討職員依照如許的次序給出指令︰動彈,手臂僵硬,向上、下、右握拳,向左握拳。分類器優先依照近來 0.2s 內檢測到的手勢做出反饋,其次依照按照肌電旌旗燈號猜測到的活動企圖做出反響。

鑽研職員部署 6 名到場者做出 1200 次下令手勢,以此評價分類器的功能和界面效力。憑據統計了局,分類器敵手勢行動的辨認精確率達到 97.6%。

▲分類器分類正確率

憑據肌電旌旗燈號猜測活動企圖方面,分類器關于向上握拳的猜測精確率最高,達到 100%;對于向左握拳的猜測正確率最低,為 80%。

▲分類器猜測精確率

另外,研討職員把這個體系使用于一個Parrot Bebop 2 無人機。該無人機尺寸興許為 35*43cm,重 500g。正在 119 分鐘的航行工夫中,測試職員隨機做出 1535 個號令手勢,無人機正在 81.6% 的情形下做出了精確反響。

結語︰將來機械人或者能辨認更多手勢

麻省理工學院計較機迷信與野生智能試驗室的鑽研團隊計劃出的 " 行動把持呆板人 " 體系有用晉升了人機交互的服從。論文中寫道︰"(我們)提出的辦法正在改良實在場景中的人機合作方面邁出了一步。這類合作愈來愈遍及,會帶來更多效益。"

研討職員暗示將連續研討,努力于使呆板人懂得更多手勢,並實驗提拔傳感器功能,捕捉到更精密的肌電運動。

文章濫觴︰ACM Digital Library,MIT CSAIL

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