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读取手部动作判断操作,这款黑科技会改变未来人机交互?

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发表于 2018-6-1 15:26:20 | 显示全部楼层 |阅读模式
从打孔卡开始,人机交互方式就开始了漫长而痛苦的进化过程,实际上无论是键盘鼠标还是任何控制器,当想法从我们脑袋中迸发到输入进机器,都需要经过好几个变换过程。
  我们迫切需要一种更直观高效并且摆脱束缚的交互方式,而目前研究的正火热的大概就是语音控制和手势控制了。
  前段时间锤子科技发布了一款工作站设备TNT,而这台设备最大的亮点就是语音输入,不过发布会状况频出,这款号称个人电脑的革命性产品真的能带来生产力的提升吗?从网友疯狂玩梗来看,大家显然是不相信的。
  在有的应用场景或许语音真的很有效,但是显然不会是在做表格、敲代码的时候。语音也似乎没办法在更多复杂的操作方面带来操作效率的提高。
  在VR/AR中更被看好的手势识别也存在着遮挡、追踪范围有限等问题。
  为什么不能直接读取脑电波呢?
  实际上,相关研究(脑电波读取BCI)从四十多年前已经开始了,但是大部分都只能通过冥想这种注意力集中的方式,需要长达几分钟的时间才能让软件了解用户的意图,因为难以从大脑活动中提取数据。
  所以问题的关键就在于:用什么样的方式获取脑电信号。一般来说,BCI系统分为植入式和非植入式。除非有特别的医疗需求,大部分人都不会愿意在自己的脑袋里镶嵌一块芯片。而非植入式BCI就没有这方面的顾虑,佩戴和记录方便,是研究的重点。
  非植入式BCI例如眼电(Electro-oculogram, EOG)、肌电(Electro-myogram, EMG),顾名思义就是根据眼部、肌肉电信号分别获取用户意图,但是可能遇到的问题就是信号模糊,信噪比低。
  CTRL-Labs
  总部位于纽约的创业公司CTRL-Labs已经完成了其母公司Alphabet GV和亚马逊的Alexa Fund等A轮融资2800万美元,用于AR / VR和机器人的下一代神经接口技术。
  CTRL-Labs的创办者Thomas Reardon是一名神经科学家,他在长期的研究中观察到:在生理上,所有人类信息的传递都是通过精细的运动控制来实现的。对舌头和喉咙的运动控制让我们能够讲话,面部表情和身体姿势传达情感和意图。写作是通过手部运动实现的,打字也是来自手指的操作。如果大脑与世界相互作用的一切都涉及到肌肉,为什么不直接将肌肉信号和设备相连接呢?
  当我们需要做某一个动作时,大脑必须给肌肉下达信号,这样我们才能移动手部。如果我们能将这个信号截取下来传递给设备,也就能让机器将我们的手部运动重构,无论是打字,还是划动或是手势。
  之前我们也提到,非植入性BCI存在信号模糊的问题,因为来自脑部的指令太多,需要准确获得某一部分的肌肉信号很困难,所以CTRL-Labs采取的办法是在手臂处测量电脉冲,而不是像传统方式那样测量头皮,这样就能提高保真度。
  在手腕上佩戴手环,测量肌肉电信号,根据截取的信号映射每个手指和关节的位置和运动输入就能借助其重建手部姿态,可以理解为一种不需要摄像头的手势识别方案,该方案还避免了普通追踪方案遮挡、追踪范围等缺陷。
  手环感知用户手臂肌肉的电位变化,获取运动神经正在发送的信号,即便是最终手指没有运动,设备依然能够读取用户的意图,手部运动与否否可以进行操作。
  用户可以在手部不动的情况下完成一系列操作例如在虚拟键盘输入数字等。尽管手机屏幕越做越大,但是在手机键盘上敲字已然是一件很痛苦的事情。如果CTRL-Labs的技术能够推广,就不用再担心误触等影响打字体验的问题。在电脑上操作的时候,直接来自大脑的指令或许会让操作更加丰富和自然。
  之前,研究人员已经能够检测多达25个单独的运动单位。现在Reardon声称已经大大超过了这个数字,录制了大约100个单位,“但我们希望很快就能突破这个数字”
  目前CTRL-Labs还没有公布该系统的发布时间以及售价,但是它提供了一个看上摄像头手势跟踪方案更好的方向,在未来的“读心术”帮助下,懒癌患者再也不用动一根手指,操作电子设备如臂使指。

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