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來源：MIT

編譯：朱科錦、yawei

愛因斯坦（Albert Einstein）曾經說過 唯一真正有價值的東西是直覺。 直覺是幫助我們理解意圖和互相交流的最重要因素之一。

但是我們很難教別人如何擁有直覺，更別提訓練機器了。為了改善這一點，麻省理工學院的計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）的團隊提出了一種方法，可以讓我們與機器進行更緊密地協作。實驗室網址：

http://csail.mit.edu/

該系統被稱為 Conduct-A-Bot，它使用來自可穿戴傳感器的人體肌肉信號來引導機器人運動。

麻省理工學院 Stephen A. Schwarzman 計算機學院研究中心副院長，CSAIL 負責人，該系統的論文的合著者 Daniela Rus 教授說： 我們設想的世界中，機器將幫助人們進行智力和體力工作，為了做到這點，機器需要適應人們的需求，而不是反過來人適應機器。

為了實現人機之間的無縫協作，我們把肌電圖和運動傳感器戴在二頭肌，三頭肌和前臂上來測量肌肉信號和運動。然后，算法將處理這些信號來實時檢測手勢，無需離線校準或收集每個用戶的訓練數據。該系統僅使用兩個或三個可穿戴式傳感器，不使用環境里的任何數據，這大大減少了普通用戶與機器人之間互動的障礙。

Conduct-A-Bot 可以被用于各種場景，包括電子設備上的導航菜單或被監督的自動機器人。盡管該團隊可以使用任何商用無人機，但是他們使用了 Parrot Bebop 2 無人機。

通過檢測類似于旋轉的手勢，緊握的拳頭，肌肉收縮的手臂和前臂等動作，Conduct-A-Bot 可以向上 / 下 / 左 / 右以及向前移動無人機，它還可以使無人機旋轉和停止。

如果你對你的朋友比劃了向右的手勢，他們可能會理解為他們應該朝那個方向前進。同樣，如果你向左揮動手，無人機也會向左轉。

在測試中，當無人機被遙控飛過鐵環時，它可以正確響應 1500 多個手勢中的 82％。當不控制無人機時，系統還可以正確識別大約 94％的手勢。

該論文的主要作者 Joseph DelPreto 說： 學會我們的手勢可以幫助機器人來理解我們在日常生活中自然使用更多的非語言交流。這種類型的系統可以讓人機交互更加類似于人與人間的互動，這種情況下，無需經驗或外部傳感器即可讓人們更輕松地開始使用機器人。

這種類型的系統最終可能可以運用到人機協作的一系列程序里，包括遠程探索，輔助型機器人或制造類任務（例如運送物體或舉升材料）。

這些智能工具也在現在社會隔離情況下適用，并有可能開辟出一個新的非接觸式工作領域。例如，你可以想象人類通過控制機器來安全地打掃病房或提供藥物，這樣可以讓我們保持安全距離。

肌肉信號通常可以提供視覺上很難觀察到的關于狀態的信息，例如關節僵硬或疲勞。

例如，如果你觀看某人拿著一個大盒子的視頻，你可能難以猜測需要多少力氣或力量才可以搬動盒子，一臺機器也很難僅憑視覺來猜測這些。而使用肌肉傳感器不僅可以判斷運動，還可以估算執行該物理軌跡所需的力和力矩。

對于當前用于控制機器人的手勢詞匯，檢測到的動作如下：

收縮上臂肌肉以停止機器人運動（類似于在看到問題時短暫的畏縮）：二頭肌和三頭肌肌肉信號；

向左 / 向右 / 向上 / 向下揮動手以橫向或垂直移動機器人：前臂肌肉信號（前臂加速度計指示手的方向）；

握緊拳頭使機器人向前移動：前臂肌肉信號；

順時針 / 逆時針旋轉以旋轉機器人：前臂陀螺儀。

機器學習分類器使用可穿戴式傳感器檢測手勢。無監督分類器處理肌肉和運動數據并實時將其聚類，以學習如何將手勢與其他運動區分開。神經網絡還可以根據前臂肌肉信號預測腕部地彎曲或伸展。

該系統實質上是在每個人做出控制機器人的手勢時根據每個人的信號進行自我校準，從而使普通用戶能更快，更輕松地開始與機器人交互。

未來，研究小組希望測試更多參與者。盡管 Conduct-A-Bot 涵蓋了機器人運動的常見手勢，研究人員仍然希望擴展詞匯表，使其包含更多連續或用戶定義的手勢。最終，他們希望機器人可以從這些交互中學習，以更好地理解任務，并提供更多可預見的協助或增加其自主性。

DelPreto 說：該系統讓我們離人機無縫協作更加近了一步，這些機器人可以成為日常任務中更有效，更智能的工具。隨著此類工作不斷變得越來越容易獲得和普及，產生協同效益的可能性在提高。

相關報道：

http://news.mit.edu/2020/conduct-a-bot-muscle-signals-can-pilot-robot-mit-csail-0427

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網站題目：靠肌肉信號操作無人機鉆鐵環！MIT科學家想讓機器擁有直覺
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