运动很少单独发生在游戏、电影、虚拟制作、广播和现场动画中，表演通常是连贯的。角色在环境中移动，与道具互动，与其他表演者分享空间，并需要感受与周围场景的联系。这就是位置引用体现出价值的地方。HTC VIVEUltimate追踪器集成将3D位置辅助添加到Xsens工作流程。对于制作团队来说，它创建了一个实用的混合设置:Xsens惯性运动捕捉的成熟自由，在场景最需要的地方提供额外的空间参考。表演需要更多

高质量的步态研究依赖于高质量的数据。无论是调查临床人群、运动表现还是康复结果，研究人员都需要准确、可重复的运动数据，这些数据可以在不同的会议、参与者和研究地点持续采集。运动捕捉已经成为步态研究中的一种基本方法，因为它提供了详细的全身运动学见解，使研究人员能够以超出固定实验室环境限制的精确度和灵活性来研究运动模式。可穿戴式惯性运动捕捉可以记录实验室、诊所、运动设施或户外的3D运动。无论环境如何，该方

手爪级vla和灵巧任务语义之间的差距机器人学习受到数据稀缺的制约。没有互联网规模的语料库可供操纵，收集机器人演示需要物理世界中大量的硬件操作。以自我为中心的人类数据是显而易见的可扩展替代方案，但大多数先前的人&机器人合作训练使用的方案都过于狭隘，以提高分布性能或在执行相同任务时推广到新场景。更难的问题是，一个人形机器人是否可以继承看起来只有非人类数据的高级任务语义:排序的概念，将现有技能组

MANUS手套现已被正式整合到英伟达的Isaac Lab2.3作为一种原生的远程操作设备，研究人员和机器人团队现在能够使用MANUS手套在Isaac Lab环境中远程操作模拟机器人，为大规模的机器人策略培训捕捉高保真演示数据。‍机器人学习中的数据质量问题机器人策略培训的sim-first方法简化了开发，降低了成本，并实现了更安全、更可扩展的部署。但是方法的好坏取决于它背后的数据。随着Isaac L

Rivian是2009年在美国成立的一家电动汽车公司，主要制造皮卡、SUV和送货车等电动汽车。Rivian不断致力于推动行业和技术的发展，环境因素对他们来说极其重要。出于对环境保护承诺的一部分，Rivian制定了到2040年实现净零排放的目标。这也意味着他们希望实现更可持续的原材料供应和消费，并希望在生产过程的各个阶段最大限度地减少浪费。挑战:如何实现更快、更可持续的流程Rivian的业务遍及全球

sigma.7是由Force Dimension公司设计的主触觉接口。该设备采用了重新设计的delta底座，是Force Dimension的首款提供7个主动自由度的商用触觉接口，设备支持高精度力反馈抓取功能。经过精细调校，力与扭矩反馈末端执行器能够提供完美的重力补偿，提供卓越的触觉性能。用户可直观地与各种复合型触觉应用进行交互。sigma.7专为先进的航空航天和医疗行业设计，可实现对灵巧机器人的