近年來，隨著科技的發(fā)展，機(jī)器人正在變得越來越智能。然而在它們對我們的每一個口頭命令作出響應(yīng)之前，還得先實現(xiàn)如何與人類實現(xiàn)“思想”層面的交流。 近日，麻省理工(mit)的研究人員們就展示了一套這樣的人機(jī)交互裝置。其結(jié)合了“腦電+手勢”的方案，讓使用者可以不費(fèi)吹灰之力地與機(jī)器人互動。
麻省理工研制讀心機(jī)器人 采用腦電波加手勢控制
這套方案旨在讓機(jī)器輕松地關(guān)聯(lián)和解釋人類的大腦信號和手部動作。如此一來，人們無需掌握必備的編程技能，即可讓機(jī)器人執(zhí)行特定的任務(wù)、并直響應(yīng)人類互動。
目前該技術(shù)仍處于起步階段，使用者需要佩戴上一些笨重的裝置 —— 這就是當(dāng)前機(jī)器人如何“讀取”人類思維和肌肉運(yùn)動的實現(xiàn)方式。
麻省理工學(xué)院計算機(jī)科學(xué)與人工智能實驗室(csail)主任 daniela rus 表示，研發(fā)進(jìn)展非常順利：
這套結(jié)合了腦電圖(eeg)和肌電圖(emg)反饋的方案，實現(xiàn)了比純 eeg 方案更加自然的人際交互，還能夠得到更廣泛的應(yīng)用。
結(jié)合肌肉反饋，我們可以使用手勢在空中揮舞下達(dá)機(jī)器人指令，并且具有更多的細(xì)微差別和特異性。
研究團(tuán)隊由博士生 joseph delpreto 帶領(lǐng)，他們用一臺來自 rethink robotics 的 baxter 機(jī)器人進(jìn)行了演示。測試期間，該項目還得到了波音公司的部分資助。
mit 指出，機(jī)器人可以解讀 eeg 和 emg 觸發(fā)動作，目標(biāo)選擇正確率在 70~97% 之間。 delpreto 表示：
通過觀察肌肉和大腦信號，我們可以開始了解一個人的自然姿勢、以及他們是否迅速指出了錯誤，這有助于讓人機(jī)交流更接近于人與人之間的溝通。
研究團(tuán)隊稱，該系統(tǒng)未來可用于殘障、移動受限或老年人士使用，甚至可以在太空中派上用場。
(原標(biāo)題;麻省理工研制讀心機(jī)器人 采用腦電波加手勢控制)