文/陈根
触觉感应 , 即通过触摸进行感测 。 最简单的触觉传感器类型使用以行和列排列的简单触摸传感器阵列 。 这些通常称为矩阵传感器 。 每个单独的传感器与物体接触时都会被激活 。 通过检测哪些传感器处于活动状态(数字)或输出信号的大小(模拟) , 可以确定组件的印记 。
目前已实现机械 , 光学和电子触觉传感器 。 现在 , 通过使用相机来创建系统训练的现有数据集 , 麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员创造了一种新的触觉感应地毯 , 能够在不需要摄像头的情况下估计人类的姿势 。
具体来说 , 该地毯由商用压敏薄膜和导电线制成 , 有超过 9000 个传感器 , 每个传感器通过人的脚、四肢、躯干和地毯之间的物理接触 , 将人的压力转换为电信号 。 该系统专门针对同步的触觉和视觉数据进行了训练 , 例如视频和某人做俯卧撑的相应热图 。
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随后 , AI模型将视觉数据作为地面实况 , 并利用人在地毯上的压力来创建各种3D人体姿势 , 进而生成一个人在地毯上做某个动作的图像或视频 。 最后 , 该系统通过预测的人体关键点和地面实况关键点之间的距离来推断人体姿势 。
【地毯|陈根:全新触觉感应地毯,向改善自驱动医疗家居进发】据研究人员介绍 , 一个人坐在地毯上 , 无论做怎样的动作 , 团队的深度神经网络系统都能仅根据地毯上的触觉信息 , 识别并判断出来 。 并且 , 地毯对于特定动作的分析 , 准确率可达到97% 。
研究人员认为 , 这些互动的信息可以帮助了解人们的运动 , 而以前对这个问题的研究则使用了单一的RGB摄像头、可穿戴的全向摄像头和标准的现成网络摄像头 。 但是 , 使用摄像头的系统不可避免面临摄像头被遮挡或隐私问题的挑战 。
也就是说 , 此次开发的触觉感应地毯 , 不仅可记录人体动作的功能 , 还可以有效地解决摄像头监控所带来的个人隐私问题 。 此外 , AI地毯本身成本低且可扩展 , 这就意味着将来有很大的可能投入应用 。
该项目的研究人员表示 , 这是向改善自驱动的个性化医疗、智能家居和游戏迈出的一步 。 毕竟该系统的应用展现了极具潜力的计算机化运动方案的能力 , 例如 , 如果用户踏上地毯并开始做俯卧撑 , 就会显示某人做俯卧撑的视频 。 这可以帮助单独训练的人了解正确的形式和技术 , 以防止在运动中受伤 。
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