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近日，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究团队利用肌肉传感器和运动检测算法，开发出一个“行为控制机器人”系统，能通过肌肉收紧来远程遥控无人机。
目前，搭载这个系统的无人机能够对8种手势做出反应，反应正确率达到81.6%。
论文发表在计算机学术网站ACM Digital Library上，论文题目为《使用肌肉和动作传感器实现即插即用手势控制（Plug-and-Play Gesture Control Using Muscle and Motion Sensors）》。
本项研究中，研究人员尝试利用肌电信号传感器（也称肌电图传感器，EMG），将人类手部运动时的肌电信号传输给机器人。用表面肌电电极从参与者的右上臂提取肌电信号，在肱二头肌短头和肱三头肌长头上放置24mm预涂导电胶的Covidien电极。前臂上的装置包括肌电图电极和一个惯性测量设备（IMU，由一个加速度计和一个陀螺仪组成）。
在測试阶段，研究人员按照这样的顺序给出指令：转动、手臂僵直、向上、向下、右握拳及向左握拳。分类器优先按照最近0.2s内检测到的手势做出反应，其次按照根据肌电信号预测到的运动意图做出反应。
研究人员安排6名参与者做出1200次命令手势，以此评估分类器的性能和界面效率。根据统计结果，分类器对手势动作的识别准确率达到97.6%。
另外，研究人员把这个系统应用于一个Parrot Bebop 2无人机。据悉，该无人机重500g。在119分钟的飞行时间中，测试人员随机做出1535个命令手势，无人机在81.6%的情况下做出了正确反应。
目前，搭载这个系统的无人机能够对8种手势做出反应，反应正确率达到81.6%。
论文发表在计算机学术网站ACM Digital Library上，论文题目为《使用肌肉和动作传感器实现即插即用手势控制（Plug-and-Play Gesture Control Using Muscle and Motion Sensors）》。
本项研究中，研究人员尝试利用肌电信号传感器（也称肌电图传感器，EMG），将人类手部运动时的肌电信号传输给机器人。用表面肌电电极从参与者的右上臂提取肌电信号，在肱二头肌短头和肱三头肌长头上放置24mm预涂导电胶的Covidien电极。前臂上的装置包括肌电图电极和一个惯性测量设备（IMU，由一个加速度计和一个陀螺仪组成）。
在測试阶段，研究人员按照这样的顺序给出指令：转动、手臂僵直、向上、向下、右握拳及向左握拳。分类器优先按照最近0.2s内检测到的手势做出反应，其次按照根据肌电信号预测到的运动意图做出反应。
研究人员安排6名参与者做出1200次命令手势，以此评估分类器的性能和界面效率。根据统计结果，分类器对手势动作的识别准确率达到97.6%。
另外，研究人员把这个系统应用于一个Parrot Bebop 2无人机。据悉，该无人机重500g。在119分钟的飞行时间中，测试人员随机做出1535个命令手势，无人机在81.6%的情况下做出了正确反应。