本案例基于论文《T-Rex：触觉响应式灵巧操作》。全部实验结果与性能指标均由该论文作者给出。机器人灵巧操作：从视觉感知走向触觉感知机器人学习近期取得的诸多进展，都依托视觉技术实现。但当任务涉及物理接触时 —— 例如插卡、拧钥匙、操作形变物体，摄像头便会暴露出短板。现有的视觉-语言-动作（VLA）模型很难对接触点发生的物理变化做出推理。人类可以依靠触觉反馈持续调整抓握力度，而主要依赖视觉的机器人大多

Haption 的 TREX 是通用遥控控制器，与许多领先的机器人制造商和 Haption 的力反馈设备兼容。它用于远程手动控制机器人，以直观的方 式，无需代码。操作者脱离了危险区域，但仍保持其灵巧性并充分利用 其手工技能。现成产品=经济高效的解决方案实用直观的人机界面1. 遥操作状态的可视化2. 机器人实时三维可视化3. 力反馈装置的实时三维可视化4. 力缩放比例的控制盒5. 移动比例控制盒6.

本方案基于Haption Virtuose力反馈设备与SenseGlove R1触觉手套搭建双维度人机交互系统，搭配搭载XELA Robotics高精度传感模块的Tesollo DG 5F灵巧手，联动Franka Robotics机械臂完成全流程遥操作作业。整套系统可实现机械臂大范围空间运动、灵巧手精细化抓取控制与双向实时力反馈的闭环协同，具备操作精度高、延迟低、触感还原度好的优势，可完美适配Fr

一次采集，全域分析将Xsens采集的运动数据推送或导出至您研究正在使用的生物力学、建模、人机工效软件。动作只需采集一次，数据可同步输送至所有分析平台。为何使用Xsens 对接您现有的工具？运动学研究很少仅止步于原始运动学数据。因此您需要在 Visual 3D 中获取关节角度、在 AnyBody 中计算肌肉承受力，或是在西门子 Process Simulate 中得到人机工效评估结果。依托 Xsen

2026 年，灵巧机械手取得长足发展，各类硬件平台在灵巧性、触觉感知以及真实场景稳定性方面均实现技术突破。随着硬件技术日趋成熟，该领域开始直面一项更棘手的难题：如何生成大规模、高质量数据集，用以训练灵巧操作系统。硬件技术进步背后的数据缺口参与本届国际机器人与自动化大会（ICRA）的多家机械手企业都致力于攻克一项共性难题：大规模采集精准的人体动作演示数据。高接触操作、精密抓取、双手协同、仿人机器人训

机器人有多种形式。一些是紧凑型研究平台，而另一些是为工业工作设计的全尺寸人形机器人。它们在高度、重量、关节结构、有效载荷和控制架构方面有所不同，但它们有一个共同的基本挑战:将人类运动转化为机器人行为。Xsens运动捕捉将全身人体运动转化为精确的运动学数据，可以支持远程操作、运动重定向、模拟、模仿学习和AI训练数据集。因为Xsens捕捉人类操作员的运动，而不是依赖于单个机器人平台，所以数据可以适应不