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繃緊肌肉就能操控?zé)o人機(jī)！MIT硬核研究：AI讓你的麒麟臂變遙控器

2020-04-30 09:42 性質(zhì)：轉(zhuǎn)載 作者：智東西 來(lái)源：智東西
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論文指出，使用肌電信號(hào)傳感器有幾個(gè)好處：

首先，降低了模型的復(fù)雜性。不需要照相機(jī)等動(dòng)作捕捉設(shè)備，設(shè)備更輕巧；

其次，排除了遮擋、環(huán)境噪音等因素的干擾；

另外，肌肉信號(hào)能夠反映出肉眼觀測(cè)不到的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)（比如關(guān)節(jié)僵硬），有助于提升人機(jī)交互系統(tǒng)的靈活性。

▲“行為控制機(jī)器人（Conduct-a-Bot）”系統(tǒng)

二、用算法理解手勢(shì)含義，實(shí)現(xiàn)即插即用

根據(jù)論文，讓機(jī)器人理解手勢(shì)指令有兩個(gè)好處。首先，相比于連續(xù)運(yùn)動(dòng)，手勢(shì)有助于增加系統(tǒng)的穩(wěn)健性；其次，這種設(shè)計(jì)可以減少需要的電極數(shù)目，降低了模型的復(fù)雜性，增加了可部署性。

研究人員共設(shè)計(jì)了8種手勢(shì)，分別是：手臂僵直、轉(zhuǎn)動(dòng)（分為順時(shí)針轉(zhuǎn)動(dòng)和逆時(shí)針轉(zhuǎn)動(dòng)）、握拳（分為左手、右手、向上、向下）、手腕彎曲和伸展。

對(duì)于大多數(shù)手勢(shì)引起的肌電信號(hào)，研究人員使用自適應(yīng)在線聚類算法（Online clustering for adaptive thresholding）幫助機(jī)器人理解。

最初，所有的觀察結(jié)果都儲(chǔ)存在未知緩沖區(qū)。幾秒鐘后，高斯混合模型（GMMs，Gaussian Mixture Models）會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)流分類，并將其添加到相應(yīng)的滾動(dòng)緩沖區(qū)中。

相比于離線訓(xùn)練方法，自適應(yīng)在線聚類算法不儲(chǔ)存所有的歷史數(shù)據(jù)，不需要大量的校準(zhǔn)、訓(xùn)練過(guò)程，可以做到即插即用。高斯混合模型（GMMs，Gaussian Mixture Models）會(huì)持續(xù)更新，聚類數(shù)據(jù)流并創(chuàng)建自適應(yīng)閾值。這樣，系統(tǒng)就可以適應(yīng)不同用戶的使用習(xí)慣。

對(duì)于那些很難用自適應(yīng)閾值來(lái)描述的手勢(shì)（在上、下、左、右四個(gè)方向上的握拳動(dòng)作），研究人員用一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)幫助系統(tǒng)理解。這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用過(guò)去收集的一些受試者數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

通過(guò)這兩種方法，最終每個(gè)集群的訓(xùn)練池中都包含至少25%的手勢(shì)。使用固定的覆蓋率有助于保持原有的手勢(shì)分類。

三、測(cè)試1200次，分類器識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)97.6%

在測(cè)試階段，研究人員按照這樣的順序給出指令：轉(zhuǎn)動(dòng)，手臂僵直，向上、下、右握拳，向左握拳。分類器優(yōu)先按照最近0.2s內(nèi)檢測(cè)到的手勢(shì)做出反應(yīng)，其次按照根據(jù)肌電信號(hào)預(yù)測(cè)到的運(yùn)動(dòng)意圖做出反應(yīng)。

研究人員安排6名參與者做出1200次命令手勢(shì)，以此評(píng)估分類器的性能和界面效率。根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，分類器對(duì)手勢(shì)動(dòng)作的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到97.6%。

▲分類器分類準(zhǔn)確率

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