9CaKrnK9ErT作者:张阳smart.huanqiu.comarticle人机交互未来新趋势 脑电波手势控制机器人/e3pmh140m/e3pmh2jgm【环球网智能报道 记者 张阳】据国外科技类媒体BGR6月20日报道,从最早的按键到现在的触屏手势识别、眼球追踪、语言识别等最新技术的研发,人们一直在试图改变人机交互的模式,以达到最自然最高效的结果。脑机交互现在正成为现在科技人员研发的新方向。近日,麻省理工(MIT)的研究人员们展示了一套这样的人机交互装置。其结合了“脑电波+ 手势”的方案,让使用者可以不费吹灰之力地与机器人互动。这套方案旨在让机器轻松地关联和解释人类的大脑信号和手部动作。如此一来,人们无需掌握必备的编程技能,即可让机器人执行特定的任务、并直响应人类互动。目前该技术仍处于起步阶段,使用者需要佩戴上一些笨重的装置 —— 这就是当前机器人如何“读取”人类思维和肌肉运动的实现方式。麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)主任 Daniela Rus 表示,“研发进展非常顺利:这套结合了脑电图(EEG)和肌电图(EMG)反馈的方案,实现了比纯 EEG 方案更加自然的人际交互,还能够得到更广泛的应用。”“结合肌肉反馈,我们可以使用手势在空中挥舞下达机器人指令,并且具有更多的细微差别和特异性。”研究团队由博士生 Joseph DelPreto 带领,他们用一台巴克斯特(Baxter)机器人进行了演示。测试期间,该项目还得到了波音公司的部分资助。MIT 指出,机器人可以解读 EEG 和 EMG 触发动作,目标选择正确率在 70~97% 之间。DelPreto 表示:通过观察肌肉和大脑信号,我们可以开始了解一个人在是否出现错误的时候做出的瞬间反应传导到手势上的变化,这有助于让人机交流更接近于人与人之间的沟通。研究团队称,该系统未来可用于范围相当广泛残障人士,或者行动不便的老年人来使用,甚至可以在太空中派上用场。1529551560000环球网版权作品,未经书面授权,严禁转载或镜像,违者将被追究法律责任。责编:张阳环球网152955156000011["9CaKrnK9ClD","9CaKrnK9zYD","9CaKrnK9shA","9CaKrnK9s0d","9CaKrnK9nMi"]//himg2.huanqiucdn.cn/attachment2010/2018/0621/11/29/20180621112935989.jpg{"email":"zhangyang@huanqiu.com","name":"张阳"}
【环球网智能报道 记者 张阳】据国外科技类媒体BGR6月20日报道,从最早的按键到现在的触屏手势识别、眼球追踪、语言识别等最新技术的研发,人们一直在试图改变人机交互的模式,以达到最自然最高效的结果。脑机交互现在正成为现在科技人员研发的新方向。近日,麻省理工(MIT)的研究人员们展示了一套这样的人机交互装置。其结合了“脑电波+ 手势”的方案,让使用者可以不费吹灰之力地与机器人互动。这套方案旨在让机器轻松地关联和解释人类的大脑信号和手部动作。如此一来,人们无需掌握必备的编程技能,即可让机器人执行特定的任务、并直响应人类互动。目前该技术仍处于起步阶段,使用者需要佩戴上一些笨重的装置 —— 这就是当前机器人如何“读取”人类思维和肌肉运动的实现方式。麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)主任 Daniela Rus 表示,“研发进展非常顺利:这套结合了脑电图(EEG)和肌电图(EMG)反馈的方案,实现了比纯 EEG 方案更加自然的人际交互,还能够得到更广泛的应用。”“结合肌肉反馈,我们可以使用手势在空中挥舞下达机器人指令,并且具有更多的细微差别和特异性。”研究团队由博士生 Joseph DelPreto 带领,他们用一台巴克斯特(Baxter)机器人进行了演示。测试期间,该项目还得到了波音公司的部分资助。MIT 指出,机器人可以解读 EEG 和 EMG 触发动作,目标选择正确率在 70~97% 之间。DelPreto 表示:通过观察肌肉和大脑信号,我们可以开始了解一个人在是否出现错误的时候做出的瞬间反应传导到手势上的变化,这有助于让人机交流更接近于人与人之间的沟通。研究团队称,该系统未来可用于范围相当广泛残障人士,或者行动不便的老年人来使用,甚至可以在太空中派上用场。