對於無人機的新手來說，不同樣式的操縱桿，是需要較長一段時間來適應和變得熟練的。
不過麻省理工的研究人員，已經想到了一種了可利用操作者肌肉訊號，來更加直觀地控制無人機的新方法。
透過配備多個肌電圖感測器，Conduct-A-Bot 系統能夠佩戴在使用者的右臂二頭肌、三頭肌和前臂區域，以讀取使用者的肌肉訊號。
【Joseph DelPretoto 演示肌肉控制並引導無人機穿過鐵環。來自：MIT】
配套感測器能夠檢測肌肉和手臂活動，並將資料中繼到與之硬連線的微處理器上，以便藉助基於機器學習的演算法，來識別不同的手臂動作。
系統已經預先對每個動作進行了程式設計，能夠輕鬆地將使用者的動作轉換為特定的指令，然後無線傳輸給 Parrot Bebop 2 這款四軸飛行器。
【系統還可根據每個使用者獨特的肌電訊號進行微調和自適應。來自：MIT】
預設情況下，繃緊上臂可讓無人機懸停，握緊拳頭意味向前移動，順時針 / 逆時針則會相應地轉動，以及上下左右揮動（水平偏移）。
在最近的測試期間，Bebop 正確地響應了 1500 條命令中的 82% 。相信隨著系統的進一步發展，這一數字還會進一步提升。
【Controlling Drone with Gestures】
研究一作 Joseph DelPreto 稱：“這套系統讓我們向人機無縫協作邁出了重要的一步，使之成為執行日常任務的更有效、更智慧的工具”。
展望未來，這項技術不僅可以相容其它無人機，甚至能夠用於輔助用的機器人，幫助老年人或殘障人士過上更舒適的生活。
對於無人機的新手來說，不同樣式的操縱桿，是需要較長一段時間來適應和變得熟練的。
不過麻省理工的研究人員，已經想到了一種了可利用操作者肌肉訊號，來更加直觀地控制無人機的新方法。
透過配備多個肌電圖感測器，Conduct-A-Bot 系統能夠佩戴在使用者的右臂二頭肌、三頭肌和前臂區域，以讀取使用者的肌肉訊號。
【Joseph DelPretoto 演示肌肉控制並引導無人機穿過鐵環。來自：MIT】
配套感測器能夠檢測肌肉和手臂活動，並將資料中繼到與之硬連線的微處理器上，以便藉助基於機器學習的演算法，來識別不同的手臂動作。
系統已經預先對每個動作進行了程式設計，能夠輕鬆地將使用者的動作轉換為特定的指令，然後無線傳輸給 Parrot Bebop 2 這款四軸飛行器。
【系統還可根據每個使用者獨特的肌電訊號進行微調和自適應。來自：MIT】
預設情況下，繃緊上臂可讓無人機懸停，握緊拳頭意味向前移動，順時針 / 逆時針則會相應地轉動，以及上下左右揮動（水平偏移）。
在最近的測試期間，Bebop 正確地響應了 1500 條命令中的 82% 。相信隨著系統的進一步發展，這一數字還會進一步提升。
【Controlling Drone with Gestures】
研究一作 Joseph DelPreto 稱：“這套系統讓我們向人機無縫協作邁出了重要的一步，使之成為執行日常任務的更有效、更智慧的工具”。
展望未來，這項技術不僅可以相容其它無人機，甚至能夠用於輔助用的機器人，幫助老年人或殘障人士過上更舒適的生活。