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RSS订阅原创 Manus数据手套：从人类手部运动到机器人灵巧手实时映射
在RialTo风格的管道中，远程操作的运动数据可以传输到模拟训练中，在模拟中，强化学习和域随机化可以帮助机器人适应照明、纹理和物理动态的变化。随着人工智能的不断发展，人类运动和机器人学习之间的协同作用将塑造下一代更灵巧、适应性更强的机器人，实现与世界自然互动。凭借毫米级的精确度和真实程度，MANUS手套证明了精确的动作捕捉将有巨大的潜力把人类的灵活性和机器的智能连接在一起。这种真实到模拟到真实的循环允许机器人大规模安全训练，弥合模拟与现实之间的差距，并在动态环境中实现可靠的表现。
2025-12-23 16:31:53
356
原创 TESLASUIT运动捕捉系统，基于IMU的运动学测量与步态分析验证应用
踝、膝和髋角的相关系数)。研究人员对12名健康参与者在跑步机上以三种速度(1.0公里/小时、3.0公里/小时和5.0公里/小时)行走时进行了测量，并通过TESLASUIT IMU计算的关节角度与光电系统(Optotrak)测量的关节角度进行了比较。TESLASUIT的运动捕捉功能为运动评估开启了全新的可能性，为人类运动研究、训练和康复提供了更准确、更有效的解决方案。通过对IMU定位的一些修改和对TESLASUIT关节角度计算的持续验证，我们的可穿戴触觉套装可能成为步态分析和康复的一个有价值的工具。
2025-12-22 16:27:20
359
原创 SenseGlove R1外骨骼手套专为机器人遥操作设计
其 1kHz 的高速控制回路，如同一条高效的信息传输通道，能将用户施加在手套上的压力，瞬间且精准地映射到机器人手上。所有这些触觉反馈都是实时发生的，为用户营造出沉浸式的操作体验。它专为实现人形机器人手的无缝控制精心打造，集主动力反馈、精准力控制、毫米级手指跟踪精度以及振动触觉反馈等众多先进一身，为遥操作带来前所未有的触觉感知体验，同时显著增强了机器人的模仿学习能力。SenseGlove R1 触觉手套的强大功能为远程操控人形机器人带来了更多有潜力尝试的方向，同时也为众多行业的实际应用带来了新的可能和突破。
2025-12-19 16:02:10
349
原创 MIT沉浸式实验室如何使用MANUS手套实现远程VR神经外科培训
如果有一天我们可以拥有像Giselle这样的化身，在偏远的地方向人们展示如何做手术和回答问题，而不需要旅行的成本或时间，我认为这将是非常强大的，”沃尔说，目前他已经花费了数年时间在世界各地培训儿童神经外科医生。沃尔和EDUCSIM的项目使3000多英里外的巴西学员能够观察世界级神经外科医生的数字化身并与之互动，在一比一大小的婴儿大脑模型上练习精细的手术。展望未来，结合MANUS手套精确的手部动作捕捉和VR/AR环境可以支持更广泛的应用，如远程手术指导、遥操作机器人、工业技能转移和全球培训工作流等。
2025-12-18 15:58:22
374
原创 MANUS数据手套弥合灵巧手训练中虚拟模拟与现实应用的差距
在这项研究中，MANUS Metagloves Pro在机器人努力建立自主抓握时，通过提供可靠的、人类演示的初始抓握姿态来支持训练过程。通过使用平稳集成到机器人管道中的远程操作演示系统，研究人员能够确保每次试验的稳定开始状态，这实现了有效的机械学习和虚拟模拟到现实应用的转移。为此，机器人必须能够与专为人手设计的工具互动。本文将通过研究论文“通过Sim-to-Real传输，使用灵巧手进行关节式工具的手动操作”中的内容，描述使用Manus数据手套操作灵巧手的技术结果和方法，该案例全部基于作者发现所表述。
2025-12-17 17:28:02
356
原创 OptiTrack为C罗纳尔多迎战机器人守门员挑战提供亚毫米精度光学跟踪
每秒500帧的跟踪速度在我们的正常跟踪范围内，我们的技术是为速度和精度而构建的。精密动作捕捉技术的全球领导者OptiTrack宣布，其旗舰产品PrimeX 120摄像机系统为Mark Rober的最新视频中的高速、高G跟踪提供动力，该视频在葡萄牙拍摄，视频内容为一个能够以10G加速的机器人守门员挑战能否挡住传奇足球运动员克里斯蒂亚诺·罗纳尔多(Cristiano Ronaldo)踢出的高速点球。与传统的传感器系统不同，OptiTrack的光学运动捕捉允许Rober的团队实时计算球的预测路径。
2025-12-16 17:25:29
399
原创 TESLASUIT：通过感官体验重塑未来服装设计
通过soma design、交互设计和舞蹈表演等方法的跨学科组合，该作品展示了新的可批量制作的方法，以帮助设计师将人类运动和感官体验转化并融入到蕴含亲身交互体验的创作过程中。基于身体体验设计的服装创作将会改变时尚设计的流程，在设计师的身体、创作体验和设计物品之间产生创新的美学和情感关系，并在设计师、物品和最终用户之间的关系中建立新的价值和意义。TESLASUIT被用作生成创新形式和触觉材料的重要工具，其扩展了躯体美学的知识范畴，并为交互设计中的亲身体验带来了全新的关键视角。
2025-12-15 17:35:51
156
原创 Varjo XR-4系列的加入让XR训练首次获得德国联邦航空局正式认可
Reiser的首席技术官Martin Keil指出，当视频直通摄像机的质量提高到飞行员可以清楚地阅读整个仪表板和头顶直升机控制面板，同时仍然可以在场景中自然地看到自己的手和身体时，关键的突破就出现了。与传统的训练方法相比，混合现实带来了几个优势，最重要的是它能够用紧凑、经济的系统取代大型、昂贵的训练设备。使用Varjo XR-4设备的直通混合现实，飞行员可以看到自己和副驾驶的手与真实的驾驶舱控制互动，这就像在真实的飞机上一样，创造了自然的情景意识。“从我们的角度来看，这确实是决定性的一步。
2025-12-12 16:54:09
690
原创 灵巧手遥操作：20自由度机械手高保真控制
该系统实现了精确的捏夹、稳定的力量抓握和实时手动操作，为灵巧机器人、遥操作和具体化人工智能研究提供了高质量的演示数据。MANUS数据手套和连杆驱动的ByteDexter灵巧手组合使得该系统能够可靠地复制人手运动，保持协调的手臂控制，执行连续的多步任务，并有效地操纵现实世界中的各种物体。ByteDexter的重定目标功能可以产生更真实跟随人类手指运动的指尖轨迹，从而实现更准确、更稳定的挤压。它支持灵巧的手动操作，包括平滑捏合到抓握的转换，双对象处理，通过推动或控制旋转打开盖子，以及其他协调的多自由度动作。
2025-12-11 17:30:39
506
原创 如何使用Manus Metagloves数据手套控制灵巧手？
通过MANUS集成的SDK，一个简单的翻译层和轻校准，开发人员可以实现平滑且直观的机器手控制，适用于研究、开发和落实人工智能实验。Manus提供MCP、PIP和DIP角度以表示的操作者的手的弯曲度，该弯曲度被合并为每个手指的单个标准化弯曲度值，并被映射到PSYONIC手指位置界面。由于人手的运动结构比灵巧手的驱动模型包含更多的自由度，因此需要将人手关节角度映射到机器人手的命令中。微小的调整，例如缩放、零偏移校正或光线平滑，是正常的，尤其是当将连续的人体运动映射到灵巧手时。
2025-12-10 17:37:37
273
原创 Xsens动作捕捉系统运动分析功能帮助运动场草坪制造商实现更优秀设计
在他们的创新中心和PSV埃因霍温的训练场等合作场所，研究人员通过使用Xsens系统无缝记录运动员在多种草坪上的运动数据，只需要在样本草坪之间快速重新校准即可快速完成设置。“摄像头和Xsens的结合让我们看到了一种全新的可能性，”汤姆说。与局限于实验室或小型测试区的基于摄像机的动作捕捉系统不同，Xsens基于IMU的便携式系统允许TenCate在真实的比赛条件下在真实的场地上进行研究。通过使用Xsens动作捕捉系统，TenCate研究团队可以在不同的表面上测试运动员的运动表现，以不断验证创新的草坪材料。
2025-12-09 16:32:54
871
原创 可用于学术研究的工作室级动作捕捉系统
Xsens学术许可证为大学提供了可扩展的访问权限和适用于整个行业的专业级工具，确保毕业生为自己的职业生涯做好充分准备。通过额外的录制许可证，学生们可以在任何地方（教室内外）捕捉动作，为学生释放创造力和跳出常规提供自由。让学生接触到商业大片、音乐视频和游戏（如漫威的《黑豹》和EA的《FIFA》系列）中使用的动作捕捉技术。让您的学生亲身体验电影、游戏和虚拟制作中使用的专业动作捕捉技术。（新）Awinda的自动传感器映射（这是一个新的实验功能，集成了人工智能判定，在指定的位置，可确定演员身上的随机传感器位置。
2025-12-05 17:36:08
826
原创 动画制作中为什么侧重于使用动作捕捉技术？
Animac被认为是惯性运动捕捉的原点，同样的原理现在也用于现如今的专业动作捕捉系统——Xsens。这节省了大量的制作时间，并提供了观众在电影、电视和游戏中所期望的动作细节。行业正在朝着更快的动作捕捉、更准确的动作跟踪、更清晰的实时数据和减少手动清理数据的更智能工具的方向发展。多台摄像机捕捉了放置在演员服装上的标记，并提供了以更大的真实感驱动数字角色的表演。其中一个典型的早期例子是安迪·席克斯在1996年扮演的咕噜《指环王：双塔奇兵》》他的面部和身体表演展示了充满活力的角色如何与真正的演员共存。
2025-12-05 17:00:04
312
原创 Xsens动作捕捉系统，帮助独立制作者实现好莱坞级别动画制作
编剧兼导演爱德华·格林正在使用Xsens动作捕捉系统创作他的动画长片，这是一个完全独立的项目。惯性动作捕捉系统的应用正在使该项目正以令人难以置信的速度从概念走向屏幕。挑战作为独立创作者爱德华（GTshortStories）需要在监督制作的每一个阶段中平衡有限的时间、预算和资源。解决方案爱德华选择使用惯性动作捕捉制作所有动画，这使他能够在没有多台摄像机或租赁舞台的情况下扮演剧中每个角色。关键要点推动电影制作：独立电影制作人可以通过采用无障碍的制作方法来克服预算和人力限制，从而实现高质量的结果。效率和创作自由：
2025-12-04 15:14:19
408
原创 Manus新品触觉手套Metagloves Pro Haptic预计明年1月上市，支持AI训练与机器人遥操作
每个关节和微运动都可被详细跟踪，生成丰富的解剖学完整数据集，为更自然的机器人控制、精细模拟和更深入的人工智能训练提供支持。由于所有的电子设备和连接都内置在触觉顶部模块中，在切换用户时只需更换适合个人手部尺寸大小的触觉传感器手套并将触觉顶部模块从一只手套滑动到另一只手套即可。灵活、卫生且经济高效。Metagloves Pro Haptic可7天24小时全天候运行，采用耐用材料，持久舒适，电池可更换，触觉顶部模块可拆卸，用于多用户使用场景下的无缝转移，并可选择外部USB-C电源。在几秒钟内即可穿戴好每只手套。
2025-12-04 14:31:21
225
原创 下一代Xsens Link抢先看，提供外接电池热插拔与机器人相关应用
基于Xsens经过验证的Link架构，该系统结合了强大的身体记录、下一代连通性、智能反馈和重新设计的eSuit，在科研、人形机器人和动画等行业提供了卓越的舒适性、准确性和可用性。中央处理和连接单元，配备Wi-Fi 6E（2.4/5/6 GHz）、坚固耐用的USB-C OTG以太网、内部电池（4小时）、内部存储（50小时）、内置扬声器和三重LED反馈阵列。透气、可洗的智能高科技纺织品，配有集成线束和已优化的传感器定位。（S、M、L、XL、XXL）轻量级重新设计的配件，确保手、脚和头部的稳定跟踪。
2025-11-28 15:04:49
386
原创 SenseGlove 最新机器人遥操作手套正式更名为R1
1kHz的高速控制回路可将用户施加的压力直接映射到机器人手上。例如，当用户轻轻地拿起一个易碎的物体时，手套会立即调整以复制这种微妙的力，确保精确度和安全性。实时压力传感确保对物体的大小、硬度和阻力做出动态响应，增强操作的逼真度。SenseGlove R1专为人形机器人手的无缝控制而设计，融合了主动力反馈、精确的力控制、毫米级精度和手指跟踪精度以及振动触觉反馈。通过佩戴SenseGlove R1用户能够明显感受光滑表面和粗糙表面之间的差异，或者在虚拟手指与物体互动时收到即时警报——所有这些都是实时的。
2025-11-25 17:02:19
340
原创 Haption远程手术应用解决方案
微创外科手术器械的操作是非常复杂的，对外科医生来说要求很高：灵活性很低，视野受限，对器官和器械之间作用力的感知降低。这个项目的主要目标是通过为外科医生提供可以组合在一起的不同技术模块来实现微创手术的普及化。目的是通过促进手势和器官的感知来帮助外科医生，以使得微创手术像在开放手术中一样容易地操作。外科医生通过机器人系统和符合人体工程学的触觉力反馈界面操作手术工具，可实现虚拟手术训练和远程手术等应用。具有力反馈的遥操作提高了外科医生的手术操作精度，使其能够在符合人体工程学的控制台上进行操作。
2025-11-24 17:10:27
376
原创 光学与IMU、无标记与混合动捕系统对比：为手部跟踪选择最佳解决方案
然而，较小的测量误差随着时间的推移而积累(最终产生漂移)，这降低了长时间捕捉的准确性。然而，照明条件和遮挡会降低精度，并限制了跟踪精细灵巧运动的能力，因此机器人控制、外科手术或工业培训等专业应用通常需要更精确的动作捕捉工具。对于看重数据完整性和性能的专业应用而言，MANUS EMF传感器 Metagloves等混合解决方案可提供满足行业标准所需的高精度、抗遮挡性和无漂移等操作。在VR培训、机器人和生物力学等专业场景中，单个系统的个体局限性通常会给数据保真度带来风险，尤其是手和手指跟踪。
2025-11-21 16:09:16
909
原创 NASA通过触觉实验创造零重力虚拟现实训练体验
通过这种方式，飞行员和宇航员可以以很小的成本接受更安全、更高效的优化的训练，结合虚拟现实的触觉技术的使用帮助他们实现了这一应用。触觉技术是创造身临其境和更有效的训练环境的理想方式，提供虚拟的零重力体验。训练的后勤影响也很复杂——协调繁忙的时间表、执行严格的安全协议，以及昂贵而耗时的集体通勤到偏远地区的空军基地是现阶段航天训练需要面临的严峻挑战。尽管存在挑战，但日常训练对飞行员和宇航员来说是必不可少的，因为只有这样他们才能做好充分准备，在零重力环境下操作复杂的工具并顺利地在空间站周围完成任务。
2025-11-18 15:24:45
354
原创 在飞行模拟中引入夜间模式：将真实的夜间条件带入混合现实
重要的是，夜间模式效果是在视频后处理阶段应用的，这意味着它不会修改相机的本机设置，如曝光时间。无论是优化特定驾驶舱照明、显示系统的效果，还是混合现实模拟器，Alpha团队都可以在实际部署中为夜间操作的完美模拟提供端到端支持。这意味着用户可以让他们的培训室或模拟器舱保持明亮，以提供最佳的直通质量，同时耳机内的视觉反馈看起来像夜晚一样令人信服。夜间模式允许你让真实世界的元素，如驾驶舱和各种工具出现在视频通道中，就好像它们真的在夜晚中显示一样，而不会实际上使你的物理环境变暗。每个训练环境都是独特的。
2025-11-14 14:57:51
382
原创 基于MANUS数据手套的机器人现实技能学习仿真
通过MANUS Metagloves Pro实现遥操作，不仅缩短了工作流程和开发周期，还提高了机器人实际应用技能的真实性和适应性，并加快了从实验室到现实环境的精密操作的转移。为了解决这些限制，该团队开发了一个连续的真实到模拟再到真实的训练循环，将合成训练与人类遥控操作下的现场机器人演示相结合。训练过程中生成的所有数据都存储在一个基于云的集中式技能库中，允许学习的能力在不同的机器人平台和位置之间共享。这为物理人工智能创造了一个可扩展的基础设施，将模拟和现实世界的学习统一到一个迭代的自我改进的循环中。
2025-11-12 15:49:48
336
原创 ART大规模跟踪解决方案
高性能大规模跟踪系统将尖端的光学跟踪与先进的惯性测量单元(IMU)相结合，由Varjo、Meta Quest、Shiftall、Google、VRgineers等头盔显示器制造商集成在头盔显示器(HMD)中。低延迟确保流畅、自然的移动，强大的跟踪稳定性消除了漂移和抖动，即使在复杂或多用户设置中也可提供稳定数据输出。ART的大规模跟踪系统使用户能够在广阔的虚拟现实环境中自由移动，为无与伦比的沉浸式体验提供精确的实时跟踪。用户可以自由移动，而不会失去跟踪精度，从而确保安全性、可靠性和完全沉浸式的体验。
2025-11-10 17:18:09
310
原创 如何应用动作捕捉技术让户外重体力工作更安全
在EPRI职业安全与健康62号项目的资助下，伊万开始了他的项目，他在项目中充分考虑到负载重量、不对称性和高度的影响，评估无线传感器系统预估手动拉升井盖任务期间腰部力矩的准确性，旨在评估体力劳动工人的工作环境以及他们的任务可能对他们的身体产生的不利影响，特别是对腰椎的不利影响。虽然压缩力保持在推荐的压力极限以下，但是考虑到员工一天中可以完成这项任务的次数，累积的损伤是一个需要解决的非常严重的问题。井盖提升过程中的高压力:人体工程学分析显示，随着每个检修孔的提升，工人的背部会受到潜在的有害诱导力。
2025-11-07 16:04:53
707
原创 Senseglove全新力反馈手套，专为机器人遥操作设计
Senseglove“Rembrandt”可提供1kHz的高速控制回路，将用户施加的压力直接映射到灵巧手上。例如，当轻轻地拿起一个易碎的物体时，手套会立即调整以复制这种微妙的力，确保精确度和安全性。Senseglove“Rembrandt”专为人形机器人灵巧手无缝控制而设计，融合了主动力反馈、精确力控制、亚毫米手指跟踪和振动触觉反馈。“Rembrandt”能够通过触觉反馈功能让用户感受到如光滑表面和粗糙表面之间的差异，或者在虚拟手指与物体互动时收到即时警报——所有这些都是实时的。精确到亚毫米的精确跟踪。
2025-11-06 15:48:30
345
原创 Varjo塑造宇航员训练新方式
在探索虚拟训练之前，波音公司的Starliner机组人员已经在休斯顿的两个最先进的固定模拟器中进行了训练，这些模拟器具有非常强大的计算机和电子硬件。使用早期的VR头戴设备，只有在靠近显示器的情况下，阅读显示器中的内容——但宇航员看不到他们的手，这使得该方案不适合用于飞行训练。这为整个团队带来了操作灵活性。美国国家航空航天局的宇航员已经在虚拟现实中进行了多年的太空行走训练，但现有虚拟现实设备的低分辨率意味着对安全至关重要的场景进行全方位的训练，包括操作航天器和与国际空间站对接等精细任务，直到现在都无法实现。
2025-11-05 14:51:23
630
原创 MANUS手部跟踪工作流程指南
MANUS手套捕捉到的手指跟踪数据可传输到支持MANUS Core实时传输的全身动作捕捉软件中，例如Xsens MVN, OptiTrack Motive, Qualisys QTM、或Nokov XingYing 等。该功能包含在MANUS Core 独立许可证中，并提供直观的实时可视化环境，这使其成为预可视化和现场表演的优秀解决方案。MANUS手套使用EMF传感器捕捉自然、高保真的手指运动，这些运动可以实时传输到Unity或Unreal等引擎，或者在Maya或Blender等工具中录制详细的手部动画。
2025-11-04 15:25:08
364
原创 Manus数据手套EMF手势跟踪功能在遥操作机械手中的优势
MANUS数据手套可获取EMF传感器数据并将其转换为可用的数据输出，在本文中我们将带您一步一步地了解Manus如何通过采集到的EMF数据在动作捕捉、骨骼建模和重定目标等方面实现可靠的手部和手指跟踪。通过将EMF传感器数据转换为结构化的骨架和可适应的重定向运动，创作者、工程师和研究人员可以使用Manus为他们的工作提供更可靠的支持。它是使用设备的传感器数据、校准值和高级手解算器生成的。人机工程学数据涵盖每个关节的弯曲和拉伸值（弯曲和张开），使其对运动和康复研究特别有价值。l 关节位置速度和加速度。
2025-11-04 11:27:38
351
原创 Manus手部动作捕捉，挑战钢琴演奏动画制作
荷兰领先的动画工作室之一新卡德尔，将MANUS Metagloves PRO融入其手部动画制作中，创造出由EMF驱动手指跟踪的解决方案。但是钢琴动画，尤其是逼真的手指动作，一直是最难做对的。细微差别和风格化:有了可靠的数据作为基础，我们可以更自由地进行实验——增加手腕转动，放大指尖压力，或稍微偏离节拍推动计时，以获得更具表现力的风格化感觉。这种工作流程中的灵活性带来了真正的好处：通过消除技术干扰，Metagloves Pro使我们更专注于表达、风格和创作意图，而不仅仅是数据的准确性。
2025-10-31 14:19:16
409
原创 Xsens动作捕捉系统：训练、实时控制机器人
以特斯拉机器人项目为例，工程师穿戴Xsens设备执行搬运、装配等任务，系统同步采集手指微操与腰部平衡数据，经AI算法优化后转化为机器人运动控制指令，使其在复杂工业场景中的动作精度提升至毫米级。通过采用光学与Xsens惯性动捕融合方案，在模拟场景中，操作员可借助VR头显与Xsens动捕服远程控制机器人，系统实时融合多模态数据，其独特算法机制可确保在强电磁干扰下仍能保持高姿态精度，使人工巡检效率大幅提升。在机器人技术飞速发展的当下，实现机器人精准模仿人类动作并实时响应操作指令，已成为推动产业升级的关键。
2025-10-30 11:25:49
311
原创 Techviz在虚拟现实中实时验证人机工程学设计
TechViz虚拟现实解决方案为人体工程学评估带来了一场新变革，其不仅为公司提供了一种高效、经济且真实的方法来评估工作站和驾驶舱设计，同时还为设计师与工程师提供了一个更加沉浸式的设计审核平台，以帮助产品或方案更快落地。通过模拟真实世界的交互并为设计验证提供身临其境的环境，TechViz可以从设计阶段之初大幅提升产品的人机工程学质量，帮助企业与公司设计安全、舒适且标准更高的工作空间。对于驾驶舱设计，TechViz集成了手指跟踪和触觉反馈等工具，允许用户与虚拟现实中的仪表板或机载计算机等元素进行交互。
2025-10-29 15:22:15
345
原创 佐治亚州立大学使用Xsens动捕系统培养下一代动画艺术家
我们的最终目的是让动作捕捉变得可用，让学生的协作能力和创造性得到解放，”詹姆斯说。对于许多学生来说，动作捕捉是通向他们职业生涯的大门。詹姆斯本人也是专业动捕工作室Actor Capture的创始人，通过这种关系，学生可以直接接触专业项目，并坚定独立运营的信心。Xsens Link 动捕套装灵活、舒适，能够捕捉高质量的数据，不需要专门的工作室即可完成高质量的动作捕捉。GSU计划将其Xsens动作捕捉技术的应用扩展到美术、动画和媒体制作的更多课程，确保每个学生都能使用尖端的动作捕捉工具并参与到项目中。
2025-10-27 15:17:43
317
原创 德国莱茵金属公司使用Varjo XR-4创建虚拟现实培训解决方案
义务兵队伍的扩大、军事舰队的现代化，以及对可扩展、便携、可随时部署的训练工具的需求，推动了对这些解决方案的市场需求持续增长。当学员戴上XR-4时，他们被传送到现实的驾驶场景中，同时保持安全的训练空间。虚拟地形模拟具有挑战性的战场条件，例如恶劣的环境和恶劣的天气，而教官可以配置环境变量，包括例如雾、风和雨，这些变量会显著影响战术驾驶性能。“我们从市场上了解到，对驾驶模拟器的需求在不断增长，这不仅是因为不断扩大的军队车队，也是因为它们能够实现更好的培训效果，”莱茵金属培训系统副总裁说巴特克·帕纳塞维茨说到。
2025-10-24 15:29:47
814
原创 TESOLLO：使用MANUS & Franka机械臂提高机器人灵活性
其具有20个自由度(DOF)，无缝结合了高精度机械、可选触觉传感和灵活的软件兼容性，是研究、工业自动化和服务机器人应用的理想选择。Robotics(RBT) TU/e、Mechanical Engineering TU/e和AI Matters EU的三方合作，推动了人机交互的未来，展示了人类运动捕捉和高级机器人控制之间的强大协同作用。MANUS的端点传感器流提供了一个新的方向，允许像DG-5F这样的灵巧手随着时间的推移学习和完善他们的运动模型。TESOLLO公司总部设在韩国。
2025-10-22 15:57:03
345
原创 Le Cerfav：使用MANUS手套和动作捕捉技术保存传统玻璃制作方法
他们的测试在真实的工艺环境中进行，由专业工匠而不是演员来完成，以确保捕捉到的动作的真实性。除了教育，Le Cerfav还是一个独特的技术资源中心，支持将手工技能与现代技术相结合的研究项目。GHOST项目的愿景是：使用XR和AI动作捕捉，以保存手工手势的形式更好地了解和保护非物质文化遗产。Le Cerfav正在探索跨行业的进一步合作（从设计和培训到文化保护），在这些行业中，理解人类手势是关键。探索工艺和技术之间的交叉点，包括与设计团队、XR开发人员和游戏引擎的潜在合作。分析微妙的手势，用于研究和训练。
2025-10-21 17:06:03
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原创 使用Xsens创建用于物理治疗、运动分析和训练的一体化测量工具
有效的康复需要患者在明确的、基于证据的标准的基础上取得进展，这些标准表明他们准备好了哪些活动，反之亦然。“如果没有这种结构，患者通常要么太早尝试投入运动(增加再次受伤的风险)，要么无法在适当的时候取得进步，”Bart补充道。由于Xsens的可靠性和精确性，Quantum正在帮助先进的生物力学民用化，使高质量的运动分析走出职业体育进入到普通人的生活中。“Quantum Movement团队的一个重点是前十字韧带(ACL)的康复，”Bart继续说道，“这是体育运动中最常见且最令人虚弱的损伤之一。
2025-10-17 15:47:59
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原创 Manus手套遥操作控制灵巧手可行性应用方案
MANUS ROS2：MANUS C++ SDK的ROS2包，提供MANUS手套到ROS2项目的无缝集成。通过ROS2主题、服务和回调提供完整的控制接口。重新定位目标层：重新定位目标节点将MANUS手套输出的数据转换为XHAND1能够接收的数据类型，以确保直观的操作和精确控制，最终实现精细操作。除了目前的集成，MANUS正在测试一种从压力到触觉的全新尝试，将XHAND1的触觉阵列与下一代触觉手套连接起来。速度和延迟：基于视觉的系统通常会引入明显的延迟，限制了精细操作和实时遥控操作的响应能力。
2025-10-15 16:36:02
483
原创 惯性动作捕捉在大型项目中应用的优势
这里的关键词是“解释”——与身体运动没有直接联系，这有时会导致不准确或不正确的动作呈现，这些数据必须在动画工作开始之前在后期制作中进行编辑。对于较小项目的制作或序列来说，这可能不是一个太大的问题，在较小的制作或序列中，对数据稍加修改并不需要太多精力，但是大制作需要高程度的准确性、多功能性和可靠性。举例来说，像《人猿星球》这样的项目如果使用AI动作捕捉则会有太多的数据需要处理和修正，这就变得得不偿失了。虽然惯性动捕需要套装，但它无需光学动捕之类的完整体积或光学和人工智能之类的相机设置，就能提供准确的数据。
2025-10-14 18:06:04
295
原创 欧洲宇航局使用Varjo XR头戴设备为宇航员提供虚拟现实空间站任务训练
这种基于VR/XR头显的训练取得了巨大的成功，并且已经从飞行员训练过渡到了常规的宇航员训练计划。对训练模拟器进行的实质性的验证，也进一步证明了该系统为宇航员提供了宝贵的训练经验。该模拟提供了宇航员在空间站工作时以及进行太空行走时处理的不同组件的高度详细的虚拟现实可视化。使用VR/XR解决方案进行训练的宇航员提供了积极的反馈，他们认为这些身临其境的体验有效的为传统训练提供了补充方法。在宇航员零重力训练的虚拟现实训练模拟器项目中，国际空间站(ISS)被复制为一个虚拟的3D模型，宇航员使用虚拟现实进行同步训练。
2025-10-13 17:13:52
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原创 通过MANUS采集到的精确数据将假肢扩展为可动灵巧手
Alt-Bionics是一家以开发无障碍假肢技术而闻名的公司，随着机器人技术的进步与灵巧手开发能力的提升，Alt-Bionics已经将其专业知识扩展到机器人领域。在假肢设备Genesis的成功基础上，Alt-Bionics利用EMG信号和Manus手套采集的数据帮助用户实现假肢功能控制，该研究旨在解决机器人灵活性和遥控操作方面的一系列新的技术挑战。低延迟遥操作：对于机器人或灵巧手控制，尤其是在安全关键环境中，需要极小延迟的实时响应，这对于确保安全可靠的性能至关重要。
2025-10-11 17:03:29
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