利用機器學習實現用戶意圖檢測

韓國科學技術院和首爾大學的研究團隊提出了一種利用機器學習進行意圖檢測的新方法，可結合環境和肢體的時間和空間信息判斷用戶的運動意圖。

義肢等可穿戴機器人需要識別用戶意圖（如抓握或釋放），使用戶能隨心所欲地操控物體。但現有的可穿戴機器人仍難以準確獲取和識別人的意圖。研究人員提出了利用機器學習實現意圖檢測的方法，將手套、致動器、第一人稱相機以及VIDEO-net視覺意圖檢測網路結合製成可穿戴機器人。其中，用戶佩戴手套，眼鏡上安裝相機，VIDEO-net網路會學習接收到的人眼視覺圖像，推斷出用戶意圖後將信號輸出到致動器驅動手套做出抓取或釋放的動作。與直接檢測用戶命令的意圖檢測方法不同，這種設備通過用戶手臂行為及視覺信息完成意圖檢測，無需校準等其他操作。

這種方法無需使用腦機介面等獲取用戶命令的設備就能準確預測運動意圖，未來可與其他意圖檢測方法結合使用，應用於更複雜的意圖控制。

（藍海星）

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