作为 MIT CSAIL 与天津大学的合作项目，研究人员将静止的日常物品转化为能够感知并响应人体动作的自感知工具。通过在 3D 打印材料中内嵌导电纤维，实现了传感器与线路的共存。
传统的共材质打印会产生信号混叠，类似同时接收两个电台的信号，导致机器人手套等系统难以分辨用户动作的角度，从而出现错误。
X‑Hinges 软件能够在模型中自动嵌入两种不同材料：一种用于产生最强信号的传感丝材，另一种用于不干扰的线路材料。这样即使在同一件物品上存在多条信号路径，也不会相互干扰。
用户在界面上选择形状、连接方式以及最多三条运动轴（压缩、上下、左右），系统会在需要弯曲的部位（如关节）嵌入传感器，以捕获对应方向的运动数据。例如，构建机器人手指时可以同时记录垂直和横向的弯曲。
利用该工具，研究团队制作了多种演示装置：可调尺寸的手套记录指关节弯曲并实时传输给仿人手；折纸灯感知捏合动作并调节亮度；放置香蕉即可通过触觉数据识别水果；甚至还有卡通鲨鱼形状的摇杆控制器。
相较于以往只能实现单轴运动的方案，X‑Hinges 支持三轴运动并同步记录多方向数据，使得打印件对不同交互方式都有响应能力。
当前的瓶颈在于每次打印后电路布局会有细微差异，导致外观相同的设备读数不一致。为此团队构建了基于计算机视觉的再校准系统，未来计划在打印过程中直接实现信号校准。
研究的长期目标是让驱动机构与感知元件在同一次 3D 打印中共同生成，为具身智能和 AI 代理提供全新物理平台。相关论文将在 11 月的 ACM UIST 会议上发表。
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