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新型机器人皮肤实现多模触觉感知
科学家开发出一种低成本、耐用且高灵敏度的机器人“皮肤”，可以像手套一样戴在机械手上，使机器人能够以类似人类的方式感知周围环境信息。 该技术能够感知和处理一系列物理输入，使机器人能以更有意义的方式与物理世界互动。 与通常通过嵌入小区域的传感器工作、且需要不同传感器检测不同类型触觉的其他机器人触觉解决方案不同，由这两家机构研究人员开发的这种电子皮肤整体就是一个传感器，使其更接近人类自身的传感系统——人类的皮肤。 研究人员结合物理测试和机器学习技术，帮助机器人皮肤“学习”哪些通路最为关键，从而更高效地感知不同类型的接触。 “为不同类型的触觉配备不同的传感器会导致材料制造复杂，”主要作者表示，“我们希望开发一种解决方案，能够同时检测多种类型的触觉，但只需单一材料。”
11000编辑于 2026-04-22- 来自专栏新智元
触觉从未如此真实！两位南加州大学华人博士革新「触觉感知」算法
- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】最近两位南加州大学华人博士在IEEE Transaction上发表了一篇文章，用偏好驱动的方式为用户定制触感，真实度大大提升，彻底革新了数据驱动的触觉感知算法 当下触觉感知技术主要是通过「数据驱动」的模式来模拟和渲染触感，模型首先记录下用户与真实纹理交互的信号，然后将信号输入到纹理生成部分，并用振动的方式将触感「回放」给用户。 人类对于触觉的感知相当敏感，不同的人对于相同物体的感觉也不同，数据驱动的方式无法从根本上消除从纹理记录到纹理渲染的感知不匹配问题。 最近，南加州大学维特比工程学院的三个博士生提出了一种全新的「偏好驱动」模型框架，利用人类分辨纹理细节的能力对生成的虚拟感知进行调整，最终可以达到相当逼真的触觉感知，论文发表在IEEE Transactions 触觉设备在视频游戏、时装设计和手术模拟中越来越受欢迎，即使在家里，我们也开始看到用户使用与笔记本电脑一样流行的那些触觉设备。 比如第一人称视频游戏加入触觉以后，会极大提升玩家的真实感。
61220编辑于 2022-05-30 - 来自专栏腾讯高校合作
Wiztalk | 魏磊 Part 3 《触觉学科的现状与未来—触觉与数字世界》
触觉学科的现状与未来 Part 3 触觉与数字世界 简介：触觉的内容相信大家已经有所了解，但如何像视觉一样，如视频电话一般应用于数字世界中呢？ 本期徐磊研究员将类比视觉在数字世界的呈现，为我们讲述触觉呈现于数字世界的难度。 内容难度：★★☆（计算机专业或有一定计算机知识储备的大学生） ?
51460发布于 2021-02-02 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
Meta 研发触觉手套助力元宇宙，虚拟世界也可以有触觉
然而，七年来，它一直在致力于开发人机交互的新次元——一种触觉手套，可以再现抓握物体或用手在表面上滑动等感觉。 在简化的层面上，Meta 的触觉原型是一个手套，内衬大约 15 个脊状充气塑料垫，被称为执行器，被布置成贴合佩戴者的手掌、手指的下侧和指尖。 许多公司已经致力于开发可追踪用户手部或提供触觉的可穿戴设备。有些甚至集成了温度感觉。 目前，研究团队正试图弄清楚 VR 触控的真实程度如何。 “触觉手套的一个有趣之处在于，它与试听内容不同，我们无法准确再现现实。”Abrash 说。视觉上最先进的屏幕可以呈现出非常真实的图像，听觉上声波可以捕捉人们说话的特征。 “在我看来，如果触觉手套奏效，你就可以抚摸一只狗，但它会是一只虚拟的狗，而且体验会略有不同，”Abrash 说。“但在情感上、体验上它会感觉很真实。”
63320编辑于 2023-04-14 - 来自专栏腾讯高校合作
Wiztalk | 魏磊 Part 2 《触觉学科的现状与未来—触觉的分类》
触觉学科的现状与未来 Part 2 触觉的分类 简介：触觉作为人体最先最早发展的一种感知，它的两个分类：动觉和压觉又有着什么样的区分呢？ 本期徐磊研究员将继续从人体生理的角度向我们介绍人体的两个触觉的分类：动觉和压觉。 内容难度：★★☆（计算机专业或有一定计算机知识储备的大学生） ?
65030发布于 2021-05-07 - 来自专栏镁客网
拉酷科技龚华超：用智能键盘Nums改变笔记本触控板，用触觉感知改变世界 | 镁客请讲
我们要做的，就是用触觉算法颠覆大众未来的生活。” 从Nums的操作演示看，这款智能键盘不仅取代了传统的数字键盘，还取代了我们日常用的电脑。 最后 “我们不止是做键盘，我们是一家触觉感知技术研发公司。拉酷的愿景，是‘用简约实用的中国原创产品改变世界的未来’。” Nums的底层技术不仅只能用于键盘，甚至可以说，这些技术应用于键盘有些大材小用。 “我们相信，科技和生物进化是相互交织的，也因此，触觉感知技术具有很大的发展潜力。未来，我们的技术可应用于生活的方方面面，让地板、桌面、跑道等都具备触觉感知能力，让未来的世界更为生动。”
94200发布于 2018-05-30 - 来自专栏机器视觉工坊
感知
环境感知了确保无人车对环境的理解和把握，无人驾驶系统的环境感知部分通常需要获取周围环境的大量信息，具体来说包括：障碍物的位置，速度以及可能的行为，可行驶的区域，交通规则等等。 无人车通常是通过融合激光雷达（Lidar），相机（Camera），毫米波雷达（Millimeter Wave Radar）等多种传感器的数据来获取这些信息，本节我们简要地了解一下激光雷达和相机在无人车感知中的应用 对于反射点稀疏的目标（比如说行人），基于点云的分类并不可靠，所以在实践中，我们往往融合激光雷达和相机传感器，利用相机的高分辨率来对目标进行分类，利用Lidar的可靠性对障碍物检测和测距，融合两者的优点完成环境感知
65020发布于 2020-07-28 - 来自专栏VRPinea
科普丨Oculus Touch“缓冲触觉”功能详解
近日，Oculus向其开发人员知识库添加了新的文档，这个文档详细介绍了Oculus SDK的“Buffered Haptics（缓冲触觉）”功能，这种功能能为Touch控制器编程更高级的触觉反馈方式。 Oculus最新的“Buffered Haptics（缓冲触觉）”功能可以让开发人员更加精确地控制触觉反馈。 ? 该SDK支持两种控制器触觉，一种是缓冲，一种是非缓冲。 Oculus建议这两种方法不要同时使用以避免不可预知的触觉行为。 非缓冲触觉更易于概念化和控制，并且相当于以特定频率（160Hz或者320Hz）和振幅（0至255）简单地切换震动。 Oculus SDK提供了一个触觉样本的App，并给出了通过使用缓冲触觉就可以实现一些触觉效果的实例： 1、在每个波周期结束时，平滑的正弦波振动具有“嗡嗡声逐渐减弱”的效果 2、在左右控制器上进行振动平移 根据玩家们在虚拟世界的表现，可能会出现一些有趣的动态触觉。
96430发布于 2018-05-14 - 来自专栏ATYUN订阅号
斯坦福大学开发人造神经系统，为假肢或机器人提供触觉和感知能力
小组成员测试了系统产生反射和触觉的能力。 在一次测试中，他们将人造神经连接到蟑螂腿上，并对他们的触摸传感器施加微小的压力增量。 他们还表明，人造神经可以检测到各种触觉。在一个实验中，人造神经能够区分盲文字母。另一方面，他们在传感器上以不同的方向滚动一个圆柱体，并精确地检测到运动方向。 研究人员说人造神经技术仍处于起步阶段。
62340发布于 2018-07-27 - 来自专栏机器之心
机器人与触觉传感技术的碰撞，一文初探人类与机器人的触觉传感
2.2 感知层（Perception） 触觉感知（Perception）是指通过解释和表达触觉信息来观察物体特性的过程，也是机器人触觉传感中重点关注的研究内容。 由图 2 可知，感知位于传感层之上，为控制层提供有用的、面向任务的信息。与触觉传感器的快速发展相比，对触觉传感器产生信息的理解（触觉感知）发展尚不成熟。 形状感知算法主要包括局部形状感知和全局形状感知两类。局部形状感知类似于人类皮肤的触觉感觉，全局形状感知则是皮肤和动觉共同反馈作用的结果，例如对超出指尖范围的轮廓的感知。 在需要与环境交互来完成的任务中，可以将触觉感知与其他感知方式相结合，以提高任务完成的准确度和鲁棒性。典型的感知融合方式有触觉感知与视觉、动觉线索、力矩和距离感测的结合等等。 为了保持平衡，机器人需要使用触觉感知来估计其支撑的接触位置，以及检测可能导致其失去平衡的障碍物和其他扰动。触觉感知还可用于学习站立时的触觉运动映射。
3.5K50发布于 2020-09-10 - 来自专栏hotarugaliの技术分享
感知机
感知机学习由训练数据集求得模型参数 和 ；感知机预测则根据学 习到的模型对新的输入实例给出其对应的输出类别。 3. 策略 给出了感知机模型的定义后，下一步便是探究这个模型是否能够有效地实现分类目标。为此，我们先给出一个条件假设：数据集的线性可分性，然后基于此此假设验证感知机的有效性。 3.2 感知机的学习策略 假设训练数据集是线性可分的，感知机学习的目标是求得一个能够将训练数据集正实例点和负实例点完全正确分开的分离超平面 ，即确定感知机模型参数 和 。 算法 上述学习策略验证了感知机在线性可分数据集上的有效性，下面就是要给出如何在训练数据集上具体实现感知机学习过程。感知机学习问题有两种形式，一种是最直观的原始形式，一种是原始形式的对偶形式。 算法：感知机学习算法的对偶形式 输入：训练数据集 ，其中 ， ；学 习率 ； 输出： ；感知机模型 。
96520编辑于 2022-04-25 - 来自专栏程序猿DD
复刻逼真触觉，元宇宙中能接吻了...
但体验从虚拟饮水机喝水的触觉，现在可就真能复现了。 当然，也可以感受骑车时，微风从唇上轻拂过。 不论是谁，首先想到的都是用这个技术在VR里复现接吻的甜蜜触觉。研究者也不例外。 这套设备可以让你同时体验大蜘蛛扑脸、黏液从脸上流进嘴里的视觉和触觉。 研究人员目前只能为距离嘴唇最近的物体产生触觉，并不能实现多节点触觉。 好在，用户通常只会把一个物体放到嘴边（例如拿起杯子喝水）。 场景中使用的触觉参数 效果嘛，简而言之就是——大受欢迎！ 也许这个结果并不是那么令人惊讶，毕竟触觉提高了真实感和沉浸感。 尤其是触觉可以提供用户视野之外的VR事件信息，极大增强了用户的体验。 当然，研究人员并没有止步于此。
49320编辑于 2022-05-05 - 来自专栏hotarugaliの技术分享
感知机
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73820编辑于 2022-05-11 - 来自专栏全栈程序员必看
多层感知机实现(单层感知器和多层感知器)
前面利用了softmax来对图像进行分类，也可以使用多层感知机的方法对图像进行分类。 多层感知机从零开始实现方法 多层感知机（ multilayer perceptron ， MLP），在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层（hidden layer）。 因 此，多层感知机中的隐藏层和输出层都是全连接层。 我们将使用多层感知机对图像进行分类。 然后我们实现上一节中多层感知机的计算表达式。
1.5K10编辑于 2022-07-31 - 来自专栏全栈程序员必看
多层感知机理解(多层感知机原理)
一.网络的原理和结构 多层感知器(Muti-Layer Percetron)和卷积网络(Convolutional Neural Network)。 这两种网络都属于前馈型网络(Feedforward network)，其中多层感知器(MLP)是最简单也是最常见的一种神经网络结构，它是所有其他神经网络结构的基础， 好在我对神经网络的了解是从卷积神经网络开始的 ，对基本的原理和模型已经有了了解，所以学习起来相对容易，先看多层感知机的模型： 如何设计一个网络，输入代表像素的值，输出0-9之间的一个正确的数字 先把神经元当做数字
2K50编辑于 2022-07-26 - 来自专栏Python爬虫实战
感知机初探
称为感知机。其中，w和b为感知机模型参数， ? 叫作权值（weigh）或权值向量（weigh vector）， ? 叫作偏置（bias）, ? 表示w和x的内积。sign是符号函数，即 ? 感知机有如下几何解释：线性方程 ? 对应于特征空间 ? 中的一个超平面S，其中w是超平面的法向量，b是超平面的截距。 ，就得到感知机学习的损失函数。 求感知机模型参数w和b，转化为以下损失函数极小化问题解： ? 其中M为误分类点的集合。 代码实现：此部分分为两部分，第一部分为手撸感知机，第二部分为基于skleran来实现感知机。 第一部分：手撸感应机代码 ? 加载需要用的库，其中time用来计算程序运行的时间不必在意。 ? (3)从sklearn.linear_model加载模型，运用训练数据训练感知机模型，得出感知机模型。
48710发布于 2018-08-09 - 来自专栏Michael阿明学习之路
感知机（Perceptron）
感知机（perceptron）是二类分类的线性分类模型 输入：实例的特征向量 输出：实例的类别，取 +1 和 -1 二值 感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型 感知机学习算法具有简单而易于实现的优点，分为原始形式和对偶形式。 预测：对新的输入进行分类 感知机1957年由Rosenblatt（罗森布拉特）提出，是神经网络与支持向量机的基础。 1. 感知机模型 感知机定义： 输入空间： X⊆Rn\mathcal X \subseteq \mathbf R^nX⊆Rn 输出空间： Y={+1,−1}\mathcal Y = \{+1,-1\}Y={+ 当训练集线性不可分时，感知机学习算法不收敛，迭代结果会发生震荡。 基于感知机Perceptron的鸢尾花分类实践 请查阅链接
1.5K20发布于 2020-07-13 - 来自专栏机器之心
看一眼就知手感，北大学神联手朱俊彦让机器人「想象」触感
机器之心报道 参与：shooting、一鸣、杜伟 我们可以通过视觉、听觉和触觉来感知物体，而且这几种感知是可以同时进行且互相感受的。 但你用手去触摸的感知总不会骗人。 不过，虽然触觉让我们可以直接感受物理世界，但眼睛却可以帮助我们立即理解这些触觉信号的全貌，让我们快速获得关于物体的认知。 带有摄像头的机器人可以直接看世界，带有触觉系统的机器人可以直接感知。但具有触觉或视觉的机器人无法互换这些信号。 人类感知世界的方式有很多种，包括视觉、听觉和触觉。在这项研究中，研究人员探索了视觉和触觉之间的跨模态联系。 人类的感知研究表明，该模型可以根据触觉数据生成逼真的视觉图像，反之亦然，即它也可以根据视觉数据生成触觉感知。
71620发布于 2019-06-21 - 来自专栏关忆北.
无感知发布
什么是无感知发布 "无感知发布"是指在软件系统或应用程序进行更新或升级时，尽可能地避免对用户或系统的正常运行产生影响或中断。 这种发布方式通常采用一系列技术和策略，以确保新版本的软件可以平滑地替代旧版本，而不会造成用户的感知或系统的停机时间。 无感知发布技术手段 负载均衡 分布式架构 容器化 有感知发布-蓝绿发布(Blue Green Deployment) 在蓝绿部署中，存在两个完全独立的环境，一个是当前正在运行的稳定版本（蓝环境），另一个是新版本
66030编辑于 2023-10-11 - 来自专栏码力up
二、感知机
因为感知机也是作为神经网络（深度学习）的起源的算法。因此，学习感知机的构造也就是学习通向神经网络和深度学习的一种重要思想。 2.1 感知机是什么 感知机接收多个输入信号，输出一个信号。 那么，要用感知机实现这个异或门的话，应该设定什么样的权重参数呢？ 实际上，用前面介绍的感知机是无法实现这个异或门的。为什么用感知机可以实现与门、或门，却无法实现异或门呢？ 实际上，与门、或门是单层感知机，而异或门是2层感知机。叠加了多层的感知机也称为多层感知机。 2.6 从与非门到计算机 与非门可以使用感知机实现。 也就是说，如果通过组合与非门可以实现计算机的话，那么通过组合感知机也可以表示计算机（感知机的组合可以通过叠加了多层的单层感知机来表示）。 那么，什么构造的感知机才能表示计算机呢？ 使用感知机可以表示与门和或门等逻辑电路。 异或门无法通过单层感知机来表示。 使用2层感知机可以表示异或门。 单层感知机只能表示线性空间，而多层感知机可以表示非线性空间。
21210编辑于 2025-12-18
腾讯云开发者
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