• 北京:第二届人形机器人半程马拉松即将于4月开赛,对比去年技术进步有哪些?

    2026北京亦庄人形机器人半程马拉松•时间:2026-04-19 07:30•距离:人形机器人半程马拉松(21.0975km)•模式:人机共跑(人类+机器人同赛道)•组别:自主导航组(无遥控,自主决策)、遥控组(成绩×1.2系数)•赛道:城市道路+公园+起伏路面,强真实场景Xsens动作捕捉技术在机器人马拉松中的应用与优势1.仿生步态训练用惯性动捕服Xsens捕捉人类长跑的关节角度、重心轨迹、发力

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    03-20 / 2026

  • 视觉跟踪、运动捕捉、VR接口等不同方式遥操作机器人精度对比

    在当前的机器人研究中,有多种方法用于人对机器人的遥操作,包括基于视觉的跟踪、运动捕捉系统、VR接口和外骨骼服等。然而目前仍然没有标准化的框架来客观一致地比较这些方法。一项来自上海人工智能实验室2025年的研究通过引入以下内容填补了这一空白,TeleOpBench评价双臂灵巧遥操作的统一基准。该基准统计了英伟达Isaac Sim中运行一致的任务并将任务成功率和完成时间作为模拟和物理环境中的主要评估指

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    03-17 / 2026

  • 英伟达EgoScale与MANUS数据手套整合,执行机器人灵巧手操作

    案例基于EgoScale:用不同的以自我为中心的人类数据来衡量灵巧手的操作。挑战像拧开盖子、使用工具和精细的手指控制等灵巧的机器人操作训练成本很高。目前的方法依赖于大量的遥操作机器人演示,这种演示速度慢,而且规模昂贵。与此同时,人类每天都会产生大量灵巧的操作数据,但将这些知识转移到机器人身上仍然具有挑战性。解决方案EgoScale将大规模以人为中心的视频作为主要训练资料来源,并通过以下方式将其与精

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    03-12 / 2026

  • 梅赛德斯-奔驰使用MANUS手套在工厂车间部署阿波罗机器人

    在非结构化的真实世界制造环境中部署人形机器人是机器人研发中最难解决的问题之一。实现这一能力的有效途径是遥操作驱动的模仿学习——捕捉人类运动数据,并使用它来训练机器人策略,这些策略可以在不同任务和条件中进行扩展。为了应对这一挑战,阿波罗人形机器人的开发商Apptronik选择使用MANUS手套,在德国柏林的梅赛德斯-奔驰生产工厂中收集机器人学习所需的精确手部和手指运动数据,并以此训练其机器人完成各种

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    03-09 / 2026

  • 使用MANUS手套创建富有表现力的游戏角色动画

    Green Hawk Platoon 是一款快节奏的射击游戏支持单人和多人模式,将玩家进入世界上最小的军队。这款游戏由 RetroPixel Digital 创建,联合创始人尼克·罗米克希望制作一款感觉有趣、充满活力并且出人意料的战术游戏。从厨房桌子到后院,塑料玩具士兵在富有想象力和混乱的战斗中交锋。玩家选择他们喜欢的角色,并与队友一起争夺日常生活空间的控制权,这些空间将被改造成微型战区。高精度R

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    02-09 / 2026

  • Manus数据手套:为人工智能在现实世界完成多层级任务提供可扩展的具体化方法

    Artly AI是一家总部位于美国的技术公司,公司主要负责开发具体化的人工智能系统,为服务行业提供更近似人类的动作灵活性。该公司开发的咖啡师机器人不只是简单地分发咖啡,从精确控制倒咖啡到拿铁艺术拉花所需的微妙手腕动作,其能够执行专业咖啡师复杂、流畅的动作。

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    01-27 / 2026

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