美国麻省理工学院的研究者设计了一种简易廉价（10 美元）的可伸缩触觉手套，上面布置了 548 个传感器和 64 个导电线电极。该传感器阵列由一张力敏薄膜和导电线网络组成。电极与薄膜之间的每一个重合点都对垂直力敏感，并会记录通过薄膜的电阻。研究者带上手套单手操控物体，由此记录下了一个大规模的触觉图谱数据集。数据集包含手指区域的空间关联和对应，它们代表了人类抓握的触觉特征。研究者使用手套，单手与 26 个物体进行互动，时间超过 5 个小时，并录下了触觉视频。之后，他们利用记录下来的数据训练一种深度学习网络来识别这些图片，发现该深度学习网络能够通过持握方式鉴定出不同的物体。