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，

实现人类水平的灵活性需要精确、低延迟的机器人控制。通过整合MANUSQuantum Metagloves和Meta Quest 3，ByteDexter系统能够实现20自由度连杆驱动的拟人机器人手的实时遥控操作。该系统实现了精确的捏夹、稳定的力量抓握和实时手动操作，为灵巧机器人、遥操作和具体化人工智能研究提供了高质量的演示数据。机器人灵活性的挑战机器人的灵巧性很难实现，因为机器人面临两个关键挑战：

遥操作使人类能够用自然的手指运动来控制机器手。本文将基于MANUS Metagloves Pro和PSYONIC Ability Hand的内部测试深入探讨如何创建灵巧手遥操作工作流程。该工作流程概述了如何使用MANUS高精度手指跟踪和PSYONIC的自适应机器手创建响应迅速的实时ROS 2遥操作设置。开始前需要准备什么硬件与软件此工作流需要MANUSMetaglovesPro与PSYONIC灵巧

Manus Metagloves Pro Haptic高精度触觉反馈手套产品亮点：电动势（EMF）跟踪由电磁场(EMF)驱动跟踪，Metagloves ProHaptic可提供毫米级精度，无遮挡，无漂移，易于校准。每一个手势都被准确地捕捉到，为机器人培训、运动科学和人工智能研究提供高保真数据。触觉反馈通过将成熟的电动势跟踪与集成触觉反馈相结合，Metagloves Pro Haptic让操作员不仅