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

2025年IEEE/RSJ智能机器人与系统国际会议（IROS 2025）将于10月19日至25日在中国杭州会议中心隆重召开。作为智能机器人和自动化领域的两大国际顶级会议之一，IROS 2025将汇聚超过5000个来自全球各地的机器人、AI与自动化领域的顶尖专家、学者和相关企业，大会将涵盖目前世界最先进的机器人研究成果与技术发展。爱迪斯通将携手机器人训练与遥操作专家Xsens与Haption两大国际

工业机器人遥操作当在难以接近或危险的环境中操纵物体或材料时，为了减少事故风险和完成任务所需的时间，操作员充分了解操纵器的行为和周围环境是很重要的。典型的远程操作系统通常基于视频反馈和传统的操纵杆来操作机器人的不同自由度。这种方法可能具有挑战性，因为视觉反馈本身可能不总是最佳解决方案，这取决于机器人在给定时间的位置和配置，例如当与非常坚硬的物体进行交互时，因为力负载下的物理变形可能甚至不可见，而这种

“Rembrandt”是Senseglove推出的全新触觉手套，专为人形机器人机械手无缝控制而设计，其融合了主动力反馈、精确力控制、亚毫米手指跟踪和振动触觉反馈等多种功能。Rembrandt遥操作应用中提供了无与伦比的触觉感知和模仿学习能力。

在自动化、人工智能和人机交互的推动下，机器人和遥操作领域正在快速发展，随着各行业越来越多的使用遥操作机器人系统来提供更高的任务完成精度、安全性和远程可访问性任务，了解该技术的当前状态、发展轨迹、及其面临的挑战变得更加重要。本文将主要介绍Shadow灵巧手在机器人遥操作领域目前的应用状态以及未来应用方向。

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。