【摘 要】
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麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的研究人员开发了一种低成本的传感器手套——可伸縮的TActile手套（STAG）。 它使用550个微小的压力传感器生成可用于创建改进的机械手的模式。手套与计算机连接后，计算机收集数据，压力测量结果被转换为视频“触觉地图”，并被输入卷积神经网络。该网络能对图像进行分类，找出特定的压力模式并将其与特定的物体匹配。 目前，该系统识别物体的精确度为76%。
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麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的研究人员开发了一种低成本的传感器手套——可伸縮的TActile手套（STAG）。
它使用550个微小的压力传感器生成可用于创建改进的机械手的模式。手套与计算机连接后，计算机收集数据，压力测量结果被转换为视频“触觉地图”，并被输入卷积神经网络。该网络能对图像进行分类，找出特定的压力模式并将其与特定的物体匹配。
目前，该系统识别物体的精确度为76%。
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