在ICRA2026大会上，英国灵巧手供应商Shadow使用MANUS手套演示了其五指和三指灵巧手遥操作流程。Shadow灵巧手是一种拟人化的机器手，具有20个自由度，其DEX-EE Chiral采用了三指设计，具有类似人类拇指的弯曲方式，为远程操作和模仿学习进行了优化。将人手运动学映射到灵巧手MANUS手套通过SDK提供多种手部数据，包括人体工程学数据、原始传感器输出和手部骨骼模型。在演示中，Sh

具身智能和人形机器人技术快速发展，灵巧手已成为机器人完成复杂操作任务的重要末端执行器。而如何将人类自然、连续的手部动作精准映射到高自由度机器人灵巧手，是实现高效遥操作和机器人模仿学习的关键。Xynova借助MANUS Metagloves Pro Haptic触觉数据手套，成功实现了旗下Flex 2灵巧手的高精度遥操作，为机器人数据采集、模仿学习和远程控制提供了可靠解决方案。高精度捕捉人类手部动作

为特定用例选择Xsens设置取决于几个变量。为了使这一过程更容易，本文将为您介绍不同Xsens产品组合所适用的应用方向以帮助您选择适合您项目的Xsens动作捕捉解决方案。想要更精准的测量人体运动，正确的Xsens设置将取决于您的应用、运动条件以及您需要的数据类型。有些用户需要简单灵活的设置来进行日常生物力学研究或康复训练。有些用户需要高冲击运动、人体工程学风险评估或人形机器人运动训练的解决方案。本

随着虚拟现实（VR）、扩展现实（XR）以及触觉交互技术的发展，医疗培训正逐渐从传统模型教学迈向沉浸式数字化学习。相比仅依赖视觉的VR培训，加入真实触觉反馈后，学员不仅能够“看到”手术过程，更能够“感受到”组织阻力、器械接触和操作力度，从而有效提升临床技能训练质量。作为全球领先的XR触觉交互设备，SenseGlove正在帮助医疗机构打造更加真实、高效的外科手术和临床技能培训平台。SenseGlove

CI游戏工作室HEXWORKS开发的黑暗幻想动作RPG堕落之王使用Xsens作为其动作角色动作捕捉设备。这项工作的核心是生物仿生学创始人Ace Ruele，他曾经历的项目集表演、动作捕捉、生物表演、演员和导演于一身。对于像《堕落之王》这样的项目来说，这种混合经验很重要。团队需要能够处理剑、生物、战斗系统和不寻常的身体力学的表演者。他们还需要一个能够快速移动、远程工作并为AAA级角色工作提供高质量运

视觉推动了机器人学习的许多最新进展。然而，当涉及物理接触时，如插入卡片、转动钥匙或处理可变形物体，相机就不够用了。现有的VLA模型很难推理出在接触点会发生什么。人类通过触觉反馈不断调整他们的抓地力，而主要依靠视觉的机器人在很大程度上不能。由加州大学伯克利分校、英伟达和斯坦福大学的研究人员开发的T-Rex通过将视觉、语言和触觉集成到一个统一的学习框架中来解决这一挑战。通过将大规模人类预训练与基于触觉