麻省理工机器人利用借助肌电图完成踢瓶盖挑战！

麻省理工机器人利用借助肌电图完成踢瓶盖挑战！

你可能已经看过，甚至参加了瓶盖挑战赛。机器人也加入到这项挑战中。在下面这段视频中你可以看到一款名为RoboRaise的机器人是如何跟随人的动作实现“踢瓶盖”的。

这款机器人来自于麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT CSAIL），它并不是专门为“踢瓶盖”活动而创造的，事实上它最大的亮点在于视觉感知能力，能够跟随并“复制”你的动作，有望替代人类在危险环境中进行操作。

MIT CSAIL在7月12日的推文中写道：“机器人刚刚掌握了最新的人类技能：踢瓶盖挑战赛。这款MIT机器人可以通过观察你的二头肌来复制你的运动，更多信息可以访问https://t.co/mAlxLdtrDn”。

团队表示，该机器人所使用的系统主要收集连接到用户二头肌和三头肌的肌电图，通过相应的算法分析人类手臂水平的变化，以及用户可能做出的上下手势，从而实现更精细的电机控制。

显而易见这款机器人有广阔的应用前景，根据麻省理工学院的说法，一个团队已经将该系统用于拾取和组装模拟飞机部件等任务。

DelPreto说他可以设想RoboRaise被用于制造和建筑环境，甚至可以作为房子周围的助手。这里有一些关于RoboRaise的工作原理。有关更深入的详细信息，请查看此麻省理工学院新闻文章。

“该项目建立了现有系统，允许用户通过脑波和手势立即纠正机器人错误，现在可以以更加协作的方式实现连续运动。“我们的目标是开发人机器人互动，让机器人适应人类，而不是相反。通过这种方式，机器人成为了体力劳动的智能工具，“麻省理工学院教授和CSAIL主任Daniela Rus说。

“EMG信号可能很难处理：它们通常非常嘈杂，并且很难根据肌肉活动准确预测肢体的运动方式。即使您可以估计一个人的移动方式，您希望机器人本身的响应方式也可能不清楚。

“RoboRaise通过控制人类来解决这个问题。该团队的系统使用无创的体上传感器，可在您紧张或放松肌肉时检测神经元的发射。使用可穿戴设备还可以解决遮挡或环境噪声问题，这可能使涉及视觉或语音的任务复杂化。

“RoboRaise的算法然后处理二头肌活动以估计人的手臂如何移动，这样机器人可以大致模仿它，并且人可以稍微张紧或放松他们的手臂来上下移动机器人。如果用户需要机器人远离他们自己的位置移动或保持姿势一段时间，他们可以向上或向下手势以获得更好的控制; 神经网络可以根据二头肌和肱三头肌活动随时检测这些手势。

“新用户可以非常快速地开始使用系统，校准最少。戴上传感器后，他们只需要松紧手臂几次，然后将重量提升到几个高度。检测手势的神经网络仅接受来自先前用户的数据的训练。“