Meta研究分类触摸手势，设计磁性、分布式、柔性三轴力传感器
通过添加剪切力来对触摸手势进行分类
（映维网Nweon 2022年11月09日）触摸手势在交流情感和建立关系方面起着至关重要的作用。力、接触位置和时间特征的高维组合整合，可以在给定的情景中创建社交定义的意义。例如，当你难过时，朋友轻轻一拍你的肩膀可以传达情感支持。
随着远程通信变得越来越普遍，以及元宇宙愿景，人们越来越需要在这种环境中复制上述的互动，因为缺乏这种互动会带来孤独感。另外，不难想象我们未来可以通过触摸来与机器人交互。所以，有必要捕获嵌入在触摸手势中的物理信息，从而识别它是哪种类型的手势。
针对触摸手势分类，社区对多轴分布式触觉阵列的研究产生了多种解决方案，包括压阻、电容和磁性。其中，磁性方法因其大的信噪比和小型三轴传感器的可用性而越来越受欢迎。在名为《Deep Learning Classification of Touch Gestures Using Distributed Normal and Shear Force》的论文中，Meta旗下Reality Labs Research和斯坦福大学的研究人员探索了一种相关的磁性解决方案：一种具有软套管形状的三轴传感器阵列，并通过添加剪切力来对触摸手势进行分类。
具体来说，团队介绍了一种磁性、分布式、柔性的三轴力传感器，而它可以结合剪切力对触摸手势进行分类。研究人员设计并制造了三轴传感器，并通过用户研究收集了触摸手势数据集。其中，参与者向包含传感器的人体模型手臂提供13种不同类型的手势，然后卷积神经网络（CNN）从高维数据中学习有用的时空特征。实验结果表明，添加剪切信息将平均分类精度提高8%；仅使用法向力的精度为66%，而法向力+剪切力的组合精度为74%。
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