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让机械人做事并禁止易：科学家通常要么明确地对它们进行编程，要么让他们了解人类如何通过语言进行交流 。
可是，如果我们能够使用手势和脑波更直观地控制机械人呢?
由麻省理工学院盘算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员带动组建的新系统旨在实现这一目标，使用户能够立即纠正机械人的过失，只需要大脑信号和手指轻弹 。
基于团队已往的事情重点是简单的二元选择运动，新事情将规模扩展到多项任务，为人类事情者如何治理机械人团队开辟了新的可能性 。
通过监测大脑运动，系统可以实时检测一个人在机械人完成任务时是否注意到过失 。使用丈量肌肉运动的界面，该人然后可以进行手势转动并选择正确的选项供机械人执行 。
该团队演示了一个任务，其中机械人将电钻移动到模拟平面主体上的三个可能目标之一 。重要的是，他们标明该系统适用于以前从未见过的人，这意味着组织可以在真实情况中安排它，而无需在用户上进行训练 。
“这项将EEG和EMG反响结合起来的事情使得自然的人机交互能够实现比我们在仅使用EEG反响之前能够做的更广泛的应用程序，”卖力监管事情的CSAIL主管Daniela Rus说 。“通过包括肌肉反响，我们可以使用手势在空间上指挥机械人，具有更多的细微差别和特异性 。”博士候选人Joseph DelPreto与Rus，前CSAIL博士后Andres F. Salazar-Gomez，前CSAIL研究科学家Stephanie Gil，研究学者Ramin M. Hasani和波士顿大学教授Frank H. Guenther一起撰写了关于该项目的论文的第一作者 。该论文将在下周在匹兹堡举行的机械人：科学与系统(RSS)集会上宣布 。
直观的人机交互
在大大都以前的事情中，当人们训练自己以很是具体但任意的方法“思考”并且系统接受这些信号训练时，系统通常只能识别脑信号 。例如，人类操作员可能必须在训练期间检察对应于差别机械人任务的差别光显示 。
绝不奇怪，这种要领难以让人们可靠地处理，特别是如果他们在需要高度集中的建筑或导航等领域事情 。与此同时，罗斯的团队利用了被称为“过失相关电位”(ErrPs)的大脑信号的力量，研究人员发明，当人们注意到过失时，这些信号自然会爆发 。如果有ErrP，系统会停止，以便用户可以纠正它;如果没有，它继续 。
“这种要领的优点在于，没有须要培训用户以划定的方法思考，”DelPreto说 。“机械适应你，而不是相反 。”关于该项目，该团队使用了来自Rethink Robotics的人形机械人“Baxter” 。在人工监督下，机械人从70%的时间选择正确的目标到凌驾97%的时间 。为了创立该系统，该团队利用脑电图(EEG)的功效进行大脑运动和肌肉运动的肌电图(EMG)，在用户的头皮和前臂上安排一系列电极 。
这两个指标都保存一些个体缺点：EEG信号并不总是可靠地检测到，而EMG信号有时难以映射到比“向左或向右移动”更具体的运动 。然而，合并这两者可以实现更强大的生物传感，并使系统无需培训即可在新用户上事情 。
“通过视察肌肉和大脑的信号，我们可以开始接受一个人的自然姿势以及他们对某些事情是否蜕化的快速判断，”DelPreto说 。“这有助于与机械人进行相同，更像是与他人相同 。”该团队体现他们可以想象该系统有一天对老年人或语言障碍或行动未便的工人有用 。“我们希望挣脱人们必须适应机械限制的世界，”罗斯说 。“像这样的要领标明，开发机械人系统是非�？赡艿�，这是我们更自然，更直观的延伸 。”
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