近年来，可穿戴运动捕捉系统发展迅速。这些系统使用包含加速度计、陀螺仪和磁力计的惯性测量单元(IMU)来跟踪人体运动，其最大特点是不受实验室环境的限制。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。介绍Reade康复中心和阿姆斯特丹自由大学行为和运动科学学院的研究人员进行了一项研究，以评估FES辅助步态训练干预是否可以改善不完

SenseGlove在远程操控人形机器人的领域带来了全新产品SenseGlove R1 触觉手套。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。核心规格SenseGlove R1 触觉手套具备一系列令人瞩目的关键规格：5 自由度主动力反馈：为操控提供丰富且

MIT.nano沉浸式实验室是麻省理工学院的多学科空间，旨在可视化复杂数据和原型沉浸式技术以支持AR和VR研究、动作捕捉以及面向科学、工程和艺术领域用户的数字物理交互。外科训练的挑战现代神经外科技术要求极其精确，尤其是在小儿脑积水手术中。多年来，年轻的外科医生不得不长途跋涉精进技能向像波士顿儿童医院的本杰明·华尔医生这样的专家学习。这些手术技能需要非常高的精度，传统上这些技能只能通过面对面的指导来

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。机器手使用人类工具机器人学的一个主要目标是开发能够在以人为中心的环境中有效运行的系统。为此，机器人必须能够与专为人手设计的工具互动。掌握工具操作允许机器人在日常环境中执行多种任务，并超越传统的工厂自动化。在这项研究中，

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在服装设计领域，传统方法依赖于标准化的服装形状，这通常会忽略人体运动和感官体验的细微差别。在设计中增加对身体运动和感官体验的关注将会是克服这个问题的一个更优的解决方案。来自考文垂大学和迪肯大学的研究团队通过全身触觉动捕服TESLASUIT在数字和触觉材料设计中发现了全新潜力。这项研究于蒙特利尔举行的第四届非凡感官会议上发表，旨在强调对感官碰撞的理解与思考以及提升对于我们所处时代关于生态、经济和美学