导读：导读 前段时间，瓶盖挑战赛一下子火遍了社交网络，面对着人类花式的开盖风采，来自MIT的机器人Baxter坐不住了，通过对肌肉神经信号的处理，也呈现了一把盖世风采。 作者：风雨抚蕖 编辑：Alley 自从哈萨克斯坦的跆拳道冠军法拉比@杰森斯坦森、成龙发起瓶盖挑...
导读
前段时间，瓶盖挑战赛一下子火遍了社交网络，面对着人类花式的开盖风采，来自MIT的机器人Baxter坐不住了，通过对肌肉神经信号的处理，也呈现了一把“盖世风采”。
作者：风雨抚蕖
编辑：Alley
自从哈萨克斯坦的跆拳道冠军法拉比@杰森斯坦森、成龙发起瓶盖挑战赛以后，整个社交网络都兴起了一股“踢瓶盖”之风。
小编最服气的是来自战斗民族的硬核瓶盖挑战，请各位穿上防爆服观赏
面对着人类的花式“作妖”，机器人界一直保持着沉默，终于来自MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的机器人Baxter打破了平静。
秉承着“人类做啥我做啥”的原则，这款机器人迫不得已用手完成了瓶盖挑战赛。为什么不是脚？因为没有jio……
“迫不得已”只因人机协作
根据小编的了解，机器人一开始是不愿意参加这项挑战的。但是迫于搭载的RoboRaise新系统，机器人Baxter最终还是不得不完成这个任务。
RoboRaise是一款人机协作的新系统，能够读懂人类的“手语”，不用人类输入代码或语言命令进行控制，机器人就能够自己进行调整，达到协作的目的。
使用该系统时，用户需要在肱二头肌和肱三头肌上贴上无创肌电图（EMG）传感器，系统便能够监测在手臂弯曲、用力和放松时肌肉发出的不同的电信号，来判断该移动是向上还是向下。
我们可以看到，机器人能通过研究人员的上下试探，以较快的速度模仿研究人员的动作。
目前机器人能够对70％的手势做出正确反应，抬高误差不超过几英寸，这就实现了我们的“瓶盖挑战”。
从机器人苍白的笑脸里，我们看到了它对自己实力的满意……
脑电波加持，协作更精准
不过研究人员还是不够满意，毕竟那30%的不准确会带来难以估量的后果。
研究人员还研发了一款结合脑波控制系统，该系统同时结合了脑电图（EEG）和肌电图（EMG）。
