户外工作一直伴随着高强度与高风险等不确定因素，近日美国奥本大学的伊凡开始测量工人提起400磅重的井盖时动作捕捉数据如何揭示这项任务背后隐藏的风险。他的发现促使了辅助式工作设备的开发，该设备使这项要求苛刻的工作更加安全，更符合人体工程学。挑战奥本大学生物力学工程(AUBE)实验室博士后伊凡需要准确测量户外重体力工作工人的身体健康状况。运动捕捉解决方案必须能够在任何环境下工作，包括有磁干扰的位置。解决

专为机器人遥操作设计的触觉手套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。遥操作中可为用户提供更加真实的触觉反馈感受，从而提升机器人的模仿学习能力。关键参数5自由度主动力反馈1 kHz采样速率亚毫米精度手指跟踪精确的控制能力、真实感和广泛适应性1.具有实时压力传感的主动力反馈Senseglove“Remb

当宇航员准备载人航天任务时，飞行的每一步都要练习数千次。虽然将航天器从地球发射到轨道只需要12分钟，但需要数年的准备和数百小时的复杂训练模拟。为了任务的成功，一切都要按部就班进行。Varjo凭借超高分别率为宇航员虚拟现实飞行训练提供了全新方式。波音CST-100 STARLINER太空舱接近国际空间站。波音公司为美国国家航空航天局所有的载人航天计划建造了飞船，包括水星号、双子座号、阿波罗号、航天飞

对于动画师、VFX艺术家和游戏开发者来说，捕捉手指运动只完成了挑战的一部分。真正的考验是将其运用到生产流水线中。MANUS提供了多种工作流程来满足这些需求，从直接流式传输至游戏引擎到后期制作的同步录制。本指南对每个选项进行了细分，以便您可以选择最适合您项目的选项。MANUS手部追踪工作流程说明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

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。MANUS数据层MANUS手套使用EMF传感器（电磁场传感器）来提供低延迟、高精度的手部跟踪。工作流可以分为三个核心数据层：l传感器数据l骨架数据l重定向数据这三种数据格式支持从手势识别到角色动画和机器

对于角色动画制作人来说，制作钢琴演奏动画一直是最艰难的挑战之一。每一个键都必须准确无误地敲击到位，手指的动作必须完全匹配。传统上，大多数动画师被迫妥协，牺牲速度和成本以确保动画的准确性。即使人工智能工具充斥市场，钢琴演奏动画仍然过于复杂，难以令人信服。，荷兰领先的动画工作室之一新卡德尔，将MANUSMetagloves 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。与传统的mo