首尔大学和韩国科学技术院(KAIST)的研究人员利用机器学习算法和感官硬件，开发出了可以帮助残疾人使用双手的柔软可穿戴手机器人。
韩国科学技术院的Sungho Jo教授和首尔大学的Kyu-Jin Cho教授在韩国首尔的软体机器人研究中心(SRRC)合作开发了这款机器人。该可穿戴设备根据用户行为预测抓取/释放意图，使失去手部活动能力的脊髓损伤(SCI)患者能够拾取和放置物体。
该方法基于一种机器学习算法，该算法利用第一人称视角摄像头预测用户对可穿戴手式机器人的意图，报告SNU．
本研究中使用的机器学习模型被称为基于自我中心视角的视觉意图检测网络(VIDEO-Net)。它基于这样一个假设，即用户意图可以通过用户手臂行为和手-对象交互的集合来推断。
VIDEO-Net由空间子网络和时间子网络组成，时间子网络用于识别用户手臂行为，空间子网络用于识别手-物交互。
“这项技术旨在利用安装在眼镜上的第一人称视角摄像头来预测用户的意图，特别是对目标物体的抓取和释放意图。(像谷歌Glass这样的东西将来可以使用)。VIDEO-Net是一种基于深度学习的算法，可以根据用户手臂的行为和手与物体的交互来预测摄像头的用户意图。通过视觉，环境和人体运动数据被捕获，用于训练机器学习算法，”Kyu-Jin Cho教授说。
“我们没有使用生物信号，这通常用于残疾人的意图检测，而是使用一个简单的摄像头来发现用户的意图。不管这个人是否试图抓住。这是可行的，因为目标用户可以移动他们的手臂，但不能移动他们的手。我们可以通过观察手臂的运动以及与物体和手的距离来预测用户的抓取意图，并使用机器学习来解释观察结果。”
研究人员说，手部活动能力丧失的人，如脊髓损伤、中风、脑瘫或任何其他损伤的人，都可以从这项技术中受益。
