穹彻智能-上交大最新Nature子刊速递:解析深度学习驱动的视触觉动态重建方案

本文涉及的产品
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
云解析 DNS,旗舰版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: 上海交大研究团队在Nature子刊发表论文,提出基于深度学习的视触觉动态重建方案,结合高密度可拉伸触觉手套与视觉-触觉联合学习框架,实现手部与物体间力量型交互的实时捕捉和重建。该方案包含1152个触觉感知单元,通过应变干扰抑制方法提高测量准确性,平均重建误差仅1.8厘米。实验结果显示,其在物体重建的准确性和鲁棒性方面优于现有方法,为虚拟现实、远程医疗等领域带来新突破。

在人工智能与人机交互领域,如何实现更自然、更直观的用户界面一直是研究的热点。近日,上海交大的研究团队在Nature子刊上发表了一篇名为"Capturing forceful interaction with deformable objects using a deep learning-powered stretchable tactile array"的论文,提出了一种基于深度学习的视触觉动态重建方案,为这一领域带来了新的突破。

人机交互(HMI)系统作为连接物理世界与数字世界的桥梁,其发展对于推动元宇宙等新兴技术的应用具有重要意义。传统的非力量型界面如手势识别,虽然可以通过IMU、EMG传感器、应变传感器、视频录制和摩擦电传感器等技术进行跟踪,但对于力量型界面如物体交互的捕捉仍存在挑战。而力量型交互的捕捉对于虚拟现实、远程医疗、机器人技术以及大型人工智能模型的训练都具有广泛的应用前景。

为了解决这一问题,研究团队提出了一种名为ViTaM(视觉-触觉记录与跟踪系统)的方案。该方案结合了高密度、可拉伸的触觉手套和深度学习框架,能够实时捕捉和重建手部与物体之间的力量型交互。

  1. 触觉手套设计与制造:研究团队设计并制造了一种高密度、可拉伸的触觉手套,其中包含1152个触觉感知单元,能够覆盖手部与物体接触的多个区域。该手套采用纺织技术制造,确保了良好的可穿戴性和适应性。

  2. 应变干扰抑制方法:为了提高力量测量的准确性,研究团队提出了一种应变干扰抑制方法。该方法通过检测和抑制可拉伸界面上的应变干扰,实现了对力量的准确测量。具体而言,该方法利用了正负应变电阻效应,通过检测正负效应膜的电阻变化来判断是否存在应变干扰,并根据干扰的大小进行相应的校正。

  3. 视觉-触觉联合学习框架:为了实现对物体状态的全面估计,研究团队提出了一种视觉-触觉联合学习框架。该框架通过将视觉信息和触觉信息进行融合,能够重建物体的完整几何形状和接触区域的精细变形。该框架采用两个独立的神经网络分支来分别编码视觉和触觉信息,并利用时序交叉注意力机制来融合时序特征,最终通过预测缠绕数场(WNF)来重建物体的几何形状。

为了验证该方案的有效性,研究团队进行了一系列的实验。实验结果表明,该方案能够实现对物体状态的准确估计,包括对可变形物体如塑料和弹性物体的变形重建,以及对刚性物体的几何重建。具体而言,该方案在24种不同类别的物体上进行了测试,包括可变形物体和刚性物体,平均重建误差仅为1.8厘米。

此外,研究团队还比较了该方案与其他方法的性能,包括纯视觉方法和基于光学触觉传感器的方法。实验结果表明,该方案在物体重建的准确性和鲁棒性方面都表现出了明显的优势。例如,在重建弹性物体时,该方案的重建误差比基于光学触觉传感器的方法低了36%。

该研究的提出,为力量型人机交互的捕捉和重建提供了一种全新的思路和方法。其创新之处在于将可拉伸触觉传感器与深度学习相结合,实现了对物体状态的全面估计。这一成果对于推动虚拟现实、远程医疗、机器人技术等领域的发展具有重要意义。

然而,该研究也存在一些局限性。例如,该方案目前主要关注于手部与物体的交互,对于其他形式的力量型交互如脚部与地面的交互尚未涉及。此外,该方案的实现依赖于高密度的触觉传感器和复杂的深度学习模型,对于实际应用的推广可能存在一定的挑战。

论文链接:https://www.nature.com/articles/s41467-024-53654-y

目录
相关文章
在数字化时代,网络项目的重要性日益凸显。本文从前期准备、方案内容和注意事项三个方面,详细解析了如何撰写一个优质高效的网络项目实施方案,帮助企业和用户实现更好的体验和竞争力
在数字化时代,网络项目的重要性日益凸显。本文从前期准备、方案内容和注意事项三个方面,详细解析了如何撰写一个优质高效的网络项目实施方案,帮助企业和用户实现更好的体验和竞争力。通过具体案例,展示了方案的制定和实施过程,强调了目标明确、技术先进、计划周密、风险可控和预算合理的重要性。
60 5
接口测试新选择:Postman替代方案全解析
在软件开发中,接口测试工具至关重要。Postman长期占据主导地位,但随着国产工具的崛起,越来越多开发者转向更适合中国市场的替代方案——Apifox。它不仅支持中英文切换、完全免费不限人数,还具备强大的可视化操作、自动生成文档和API调试功能,极大简化了开发流程。
机器学习与深度学习:差异解析
机器学习与深度学习作为两大核心技术,各自拥有独特的魅力和应用价值。尽管它们紧密相连,但两者之间存在着显著的区别。本文将从定义、技术、数据需求、应用领域、模型复杂度以及计算资源等多个维度,对机器学习与深度学习进行深入对比,帮助您更好地理解它们之间的差异。
探索深度学习与自然语言处理的前沿技术:Transformer模型的深度解析
探索深度学习与自然语言处理的前沿技术:Transformer模型的深度解析
154 0
高级java面试---spring.factories文件的解析源码API机制
【11月更文挑战第20天】Spring Boot是一个用于快速构建基于Spring框架的应用程序的开源框架。它通过自动配置、起步依赖和内嵌服务器等特性,极大地简化了Spring应用的开发和部署过程。本文将深入探讨Spring Boot的背景历史、业务场景、功能点以及底层原理,并通过Java代码手写模拟Spring Boot的启动过程,特别是spring.factories文件的解析源码API机制。
120 2
【23种设计模式·全精解析 | 创建型模式篇】5种创建型模式的结构概述、实现、优缺点、扩展、使用场景、源码解析
创建型模式的主要关注点是“怎样创建对象?”,它的主要特点是"将对象的创建与使用分离”。这样可以降低系统的耦合度,使用者不需要关注对象的创建细节。创建型模式分为5种:单例模式、工厂方法模式抽象工厂式、原型模式、建造者模式。
【23种设计模式·全精解析 | 创建型模式篇】5种创建型模式的结构概述、实现、优缺点、扩展、使用场景、源码解析
【23种设计模式·全精解析 | 行为型模式篇】11种行为型模式的结构概述、案例实现、优缺点、扩展对比、使用场景、源码解析
行为型模式用于描述程序在运行时复杂的流程控制,即描述多个类或对象之间怎样相互协作共同完成单个对象都无法单独完成的任务,它涉及算法与对象间职责的分配。行为型模式分为类行为模式和对象行为模式,前者采用继承机制来在类间分派行为,后者采用组合或聚合在对象间分配行为。由于组合关系或聚合关系比继承关系耦合度低,满足“合成复用原则”,所以对象行为模式比类行为模式具有更大的灵活性。 行为型模式分为: • 模板方法模式 • 策略模式 • 命令模式 • 职责链模式 • 状态模式 • 观察者模式 • 中介者模式 • 迭代器模式 • 访问者模式 • 备忘录模式 • 解释器模式
【23种设计模式·全精解析 | 行为型模式篇】11种行为型模式的结构概述、案例实现、优缺点、扩展对比、使用场景、源码解析
【23种设计模式·全精解析 | 创建型模式篇】5种创建型模式的结构概述、实现、优缺点、扩展、使用场景、源码解析
结构型模式描述如何将类或对象按某种布局组成更大的结构。它分为类结构型模式和对象结构型模式,前者采用继承机制来组织接口和类,后者釆用组合或聚合来组合对象。由于组合关系或聚合关系比继承关系耦合度低,满足“合成复用原则”,所以对象结构型模式比类结构型模式具有更大的灵活性。 结构型模式分为以下 7 种: • 代理模式 • 适配器模式 • 装饰者模式 • 桥接模式 • 外观模式 • 组合模式 • 享元模式
【23种设计模式·全精解析 | 创建型模式篇】5种创建型模式的结构概述、实现、优缺点、扩展、使用场景、源码解析

推荐镜像

更多
AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等