0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

Thalmic Labs宣布将停止销售其手势控制臂环Myo

RpXo_ARAlliance 来源:未知 作者:李倩 2018-10-18 11:13 次阅读

加拿大可穿戴设备初创公司Thalmic Labs宣布将停止销售其手势控制臂环Myo,因为他们正在致力于开发一款尚未公开的新产品中。

总部位于安大略省的Thalmic Labs成立于2012年,共获得了1.35亿美元融资,其中大部分资金来自2016年的B轮融资(1.2亿美元),投资者包括亚马逊的Alexa Fund和英特尔投资(Intel Capital)。该公司迄今为止只推出了一款产品——Myo,它主要利用手臂肌肉中的电活动来控制无人机电脑智能手机等设备。借助Myo,Thalmic Labs从零打造了一种全新的传感器,在手势识别领域取得了新的突破,并为150多个国家中成千上万的顾客把科幻小说中的想象化为现实。

这款售价200美元的手势控制臂环有多个用途。比如,它可以帮助截肢者控制假手,而外科医生可以在进行复杂手术的同时导航屏幕。荷兰Trance音乐DJ阿明·范·布伦(Armin van Buuren)曾使用Myo来控制舞台上的灯光效果。

在最后一轮融资时,Thalmic Labs表示其正在研发一些新产品,但他们没有说明这将以其唯一的一款产品为代价。

Thalmic Labs联合创始人Stephen Lake表示:“在我们回顾这段奇妙旅程的同时,我们宣布正式结束Myo的销售。在不久的将来,我们将推出一款与Myo完全不同的新产品,这需要我们投入所有的精力。”

据Lake表示,那些已经购买了Myo的用户将能继续获得客户服务的支持,公司也计划在未来很长一段时间内继续这样做。至于下一款新产品,他只说会“很快”宣布一些东西。但据上个月的一些报道表明,这可能是某种智能眼镜。具体消息,我们还需坐等Thalmic Labs公布。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 传感器
    +关注

    关注

    2551

    文章

    51085

    浏览量

    753445
  • 可穿戴设备
    +关注

    关注

    55

    文章

    3814

    浏览量

    167030

原文标题:行业资讯 || 可穿戴设备公司Thalmic Labs终止手势控制臂环Myo项目

文章出处:【微信号:ARAlliance,微信公众号:AR联盟】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    Silicon Labs携手Eta Compute简化边缘ML开发

    Silicon Labs(芯科科技)与 Eta Compute近期共同宣布建立合作伙伴关系,支持产品开发人员机器学习(ML)高级功能无缝集成到
    的头像 发表于 12-12 10:26 148次阅读

    机械的高效运作,连接器起关键作用

    了众多危险、重复的工作。 机械的工作原理      机械的运动控制是通过控制电机和传动装置来实现的。控制电机的作用是
    的头像 发表于 11-11 18:07 225次阅读

    唯哩多通道肌电精准手势识别,下一代交互系统

    。 方案简介 针对肌电信号检测唯理推出了可穿戴式,肌电采集分析,通过采集前臂肌肉神经电与肢体运动信息进行自然手势识别,使我们能更加直观的操控数字世界。可以敏锐探测肌肉产生的肌电信号,同时融入了9轴运动测量单位,能精确预
    的头像 发表于 10-23 17:37 222次阅读
    唯哩多通道肌电<b class='flag-5'>臂</b><b class='flag-5'>环</b>精准<b class='flag-5'>手势</b>识别,下一代交互系统

    苹果宣布停止签署iOS 17.6版本系统

    苹果今日宣布停止签署iOS 17.6版本系统,并禁止iPhone用户降回该版本。此前,苹果已于8月8日发布iOS 17.6.1更新。   苹果公司习惯于在新版本推出后一两周内停止签署旧版iOS
    的头像 发表于 08-16 16:12 2561次阅读

    多通道肌电精准手势识别,下一代交互系统

    。 方案简介 针对肌电信号检测唯理推出了可穿戴式,肌电采集分析,通过采集前臂肌肉神经电与肢体运动信息进行自然手势识别,使我们能更加直观的操控数字世界。可以敏锐探测肌肉产生的肌电信号,同时融入了9轴运动测量单位,能精确预
    的头像 发表于 07-15 17:41 621次阅读
    多通道肌电<b class='flag-5'>臂</b><b class='flag-5'>环</b>精准<b class='flag-5'>手势</b>识别,下一代交互系统

    基于毫米波雷达的手势识别算法

    不够,即他们无法识别距离相当大的噪声运动超过一米的手势。在本文中,我们利用一种新的数据处理方法和定制的人工卷积神经网络(CNN)设计了一个远程手势识别模型。首先,我们手势分解为多个反
    发表于 06-05 19:09

    小米宣布澎湃OS停止发布开发版

    小米近日公布,旗下的澎湃操作系统迎来重要的策略变化。原有的“开发版”模式停止发布,取而代之的是一种全新的“Beta版”模式。
    的头像 发表于 05-11 10:12 798次阅读

    SK海力士:预计HBM销售额今年有望超过20亿美元!

    SK海力士最近透露,预计HBM销售额今年“占DRAM芯片销售额的两位数百分比”。
    的头像 发表于 04-29 10:50 627次阅读
    SK海力士:预计<b class='flag-5'>其</b>HBM<b class='flag-5'>销售</b>额今年有望超过20亿美元!

    基于FPGA技术的手势识别控制型多功能机械系统

    首先通过图像采集设备来获取手势图像,通过手势建模获取的手势图像用数学模型描述出来,最后根据得到的手势识别所需要的模型参量判别出具体的
    发表于 04-27 11:21 1246次阅读

    Microchip Technology Inc.宣布收购Neuronix AI Labs

    Microchip Technology Inc.(微芯科技公司)宣布收购 Neuronix AI Labs,以进一步增强在现场可编程门阵列(FPGA)上部署高能效人工智能边缘解决方案的能力。
    的头像 发表于 04-17 09:55 572次阅读

    自然语言控制机械:ChatGPT与机器人技术的融合创新(下)

    引言 在我们的上一篇文章中,我们探索了如何ChatGPT集成到myCobot 280机械臂中,实现了一个通过自然语言控制机械的系统。我们详细介绍了项目的动机、使用的关键技术如ChatGPT
    的头像 发表于 04-11 15:54 888次阅读
    自然语言<b class='flag-5'>控制</b>机械<b class='flag-5'>臂</b>:ChatGPT与机器人技术的融合创新(下)

    如何去提升机械的位置控制性能?

    1.背景介绍 机械的位置控制是机械最重要的功能。机械的位置控制精度也是研究者及工程师一直关注的问题。本文梳理下机械
    的头像 发表于 03-05 08:43 955次阅读
    如何去提升机械<b class='flag-5'>臂</b>的位置<b class='flag-5'>控制</b>性能?

    如何去提升机械的位置控制性能

    前馈+三控制 这种策略是在三反馈控制的基础上,加入前馈指令值。 驱动器一般需工作在CSP模式,前馈值的生成方式有两种:控制器还是
    发表于 02-23 10:19 611次阅读
    如何去提升机械<b class='flag-5'>臂</b>的位置<b class='flag-5'>控制</b>性能

    大象机器人六轴协作机械myCobot 320 进行手势识别!

    的灵感源自于我对创新技术的热爱以及对改善人机互动方式的追求。我的目标是开发一个基于手势的机械控制系统,使非专业人士也能轻松操作。为此,我选择了Google的MediaPipe库进行手势
    的头像 发表于 01-31 16:17 784次阅读
    大象机器人六轴协作机械<b class='flag-5'>臂</b>myCobot 320 进行<b class='flag-5'>手势</b>识别!

    使用ChatGPT学习大象机器人六轴协作机械mechArm!

    调试的过程中,出现了一些问题,在识别收拾的时候,它是一直识别,这就意味着如果在1s中内识别了10次的话,会给机械发送10个命令,这样肯定不是我一开始所设想的。我一开始的想法是,当相机识别到手势的时候就会给机械发送一条
    的头像 发表于 01-31 14:39 670次阅读
    使用ChatGPT学习大象机器人六轴协作机械<b class='flag-5'>臂</b>mechArm!