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　　研究和復制人類的感官能力，例如視覺、聽覺和觸覺(基于觸摸的知覺)感知，需要依賴于合適數(shù)據(jù)的可用性。通常，數(shù)據(jù)集越大、越豐富，模型就越能模擬這些感官。

　　研究和復制人類的感官能力，例如視覺、聽覺和觸覺(基于觸摸的知覺)感知，需要依賴于合適數(shù)據(jù)的可用性。通常，數(shù)據(jù)集越大、越豐富，模型就越能模擬這些感官。

　　人工視覺和語音系統(tǒng)的進步得益于強大的模型，即所謂的深度學習模型，而無處不在的數(shù)字圖像和語音數(shù)據(jù)庫推動了這一技術的發(fā)展。相比之下，觸覺傳感器的進展則十分有限，這主要是因為難以將電子設備集成到柔性材料中。在《自然》雜志的一篇論文中，Sundaram等人報道了他們使用一種低成本的觸覺手套來解決這個問題。

　　這副手套由一個手形傳感套管組成，該傳感套管連接在針織手套的手掌側，手套上面布置了548個傳感器和64個導電線電極。該傳感器陣列由一張力敏薄膜和導電線網絡組成。電極與薄膜之間的每一個重合點都對垂直力敏感，并會記錄通過薄膜的電阻。

　　在Sundaram和同事的研究中，他們戴著這只手套，在3-5分鐘的單手操作26件日常物品的過程中，記錄了幾段壓力圖的視頻。這個過程產生了一個詳細的壓力圖數(shù)據(jù)庫，這可能是此類數(shù)據(jù)集中最大的數(shù)據(jù)庫之一。研究人員發(fā)現(xiàn)，盡管這種手套的制造成本僅為10美元左右，但這種手套靈活、結實、對微小的壓力變化也很敏感。

　　為了證明手套能夠捕捉到人手與不同物體間的不同互動，Sundaram等人使用記錄的數(shù)據(jù)進行了自動對象識別。他們展示了一個最先進的深度學習模型--最初是為大規(guī)模圖像分類而設計的--可以從收集的壓力圖中進行學習，從而在盲操作過程中重新識別26個物體。大量的壓力圖及其空間分辨率被證明是成功識別物體的關鍵。

　　接下來，作者使用手套來拾起物體，并證明了類似的深度學習模型可以估計未知物體的重量。

　　除了提供了充分研究人類抓取原理的實驗證據(jù)外，這種數(shù)據(jù)驅動的探索還可以提高我們對觸覺功能的理解。深度學習模型極大地提高了我們對視覺對象識別神經機制的認識。在這方面，類似的方法可以應用于大腦觸覺信息處理的解釋。

　　這種靈活的傳感裝置可能有多種用途，例如，在醫(yī)學診斷、個人醫(yī)療健康和運動方面。但它也可能影響到假肢和機械手的發(fā)展。觸覺反饋在控制手的移動和施加力的方面起著至關重要的作用，因此缺乏觸覺反饋使得人類和機器人都很難實現(xiàn)穩(wěn)定的抓握力。

　　我們還知道，為假肢提供觸覺反饋可以幫助減輕對缺失肢體的疼痛的感知，增加對假肢的成為身體一部分的認可，并通過更自然的操作減少控制假肢所涉及的認知壓力。

　　觸覺傳感器可以裝在假肢戴的手套里，或者直接固定在機械部件上。目前，主要的限制是手套所需的高密度傳感器覆蓋的缺點。其中一個缺點是廣泛的連接——盡管作者使用了行和列的設計來合理地限制這種連接。另一個方面是壓力圖的記錄速度，這可能需要進一步借助應用程序。盡管如此，這種手套為機器人的應用提供了令人興奮的前景。

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