电磁追踪的工作原理电磁传感器依靠稳定的电磁场来检测位置与姿态。光学追踪系统依赖摄像头、光照以及视线无遮挡，与之不同，电磁追踪不受视觉条件约束。该特性使其非常适合在复杂、杂物多、存在遮挡的环境下捕捉手部动作。在电磁动作追踪方案中，中央发射器发射电磁场；手套指尖内置的多个接收器，会随着手部运动感知电磁场的变化。这些场信号变化会被转换为高精度三维位置与姿态数据，再由 MANUS Core 软件进一步解算

手套实现单指独立触觉反馈。该功能为灵巧遥操作增添了来自仿真机器人交互的物理反馈。将手部追踪数据送入重定向流水线MANUS 的 Isaac Teleop 插件通过 MANUS SDK 获取手与手指的骨骼姿态数据，并将数据注入 Isaac Teleop 的标准手部追踪层。由于插件接入这一通用层，任何面向手部追踪输入开发的重定向器，无需额外适配即可读取 MANUS 手套的数据。对于超越标准骨骼数据的流水

AGIBOT 在第二届世界人形机器人运动会中拿下 18 枚金牌，荣登奖牌榜榜首。在灵巧手赛事中，依托 MANUS MetaGloves 数据手套进行实时遥操作的 AGILINK 全向灵巧手（OmniHand），在接线作业、开箱、钉固作业、开瓶等多个项目夺得第一名。第二届世界人形机器人运动会于北京国家速滑馆举办，汇聚来自 16 个国家的 666 支参赛队伍、2056 台机器人，共设置 51 个竞赛项

8月26日，第二届世界人形机器人运动会·灵巧手专项赛赛事现场传来重磅喜讯，使用MANUS灵巧操作技术的参赛团队在赛场中表现亮眼，一举拿下多个项目金牌，成为本次赛事中最受瞩目的技术焦点之一。本次赛事的精彩盛况不仅通过央视CCTV5体育频道全程转播，相关赛事亮点也登陆《北京时间》节目进行专题报道，让全国观众共同见证了人形机器人灵巧操作领域的突破性成果。在本次专项赛中，临界点OmniHand依托MANU

MANUS：利用人类演示数据测试并验证机器人

无需大量真实世界数据，教会机器人实现灵巧作业训练机器人灵巧操作策略，通常依赖真实世界演示数据，但这类数据若要覆盖大量任务，成本十分高昂。该方案扩展性较差，因为每一项新任务都需要操作人员、实体机器人，还要反复开展数据采集工作。近期一项研究解决了这一难题：将绝大部分数据采集工作转移至仿真环境完成，再利用少量真实世界数据，把策略迁移适配到实体硬件上。在仿真环境中采集多样化演示数据预训练阶段，操作人员在物