人形机器人作为复杂的移动操作平台，其运动精度直接影响任务执行可靠性。与工业机械臂相比，人形机器人需同时处理浮动基座动力学、多体耦合误差及非结构化环境适应，使得运动学误差分析更具挑战性。传统编程式动作控制已无法满足复杂场景需求，而全身动作捕捉系统通过提供高精度运动数据，成为突破这一瓶颈的关键技术。一、技术原理：从传感器到数字孪生的精准映射1.1 动作捕捉系统的技术架构全身动作捕捉系统通常由惯性传感器

在人形机器人产业迅猛发展的当下，由爱迪斯通科技主办的「人形机器人工作坊」即将震撼来袭。本次活动将于 2025 年 7 月 31 日下午，在北京天树探界石景山总部盛大举办，并同步通过线上平台全程直播，为全球机器人领域从业者带来一场技术盛宴。活动开场，将由爱迪斯通董事长吴明勋、Movella 亚太北区负责人 Jeffrey 与天树探界市场总监王克将共同致辞，拉开这场技术交流盛会的序幕。随后，来自五大关

2025年4月19日，星期六，这是人形机器人技术的里程碑时刻。一台人形机器人在北京半程马拉松跑步完成了21.1公里的真实地形，该机器人使用了Xsens动作捕捉技术进行训练，可完美模拟真人跑步动作。

意大利理工学院(IIT)的研究人员正在利用自适应界面转变人机协作，实现实时机器人调整和安全、无缝的交互。

与远在大洋彼岸的特斯拉机器人使用相同的训练设备，Humanoid Robot(上海)有限公司正在使用Xsens动作捕捉系统和ai训练人形机器人模仿人类运动，执行复杂任务。

卡内基梅隆大学机器人研究所正在研究一项全新的机器人遥操作项目——通过交互设计拟人软手框架与数据手套融合实现遥操作。该项目中机器人研究所使用了Manus Metagloves数据手套作为其数据采集装置通过数据流传输的形式最终实现了拟人软手框架实时遥操作任务。在本文中我们将从卡内基梅隆大学机器人研究所发布论文《通过交互设计拟人软手的框架》的角度入手，带领大家了解Manus数据手套在灵巧手设计和遥操作中的关键作用。