在难以接近或危险的工业场景中操纵物体与材料时，降低事故风险、压缩任务耗时的核心前提，是操作员对操纵器行为与周边环境形成全面且精准的认知。传统远程操作系统大多依托视频反馈搭配常规操纵杆，来控制机器人的不同自由度，这种方案存在明显局限：视觉反馈的效果会随机器人的实时位置、构型发生波动，尤其在与高硬度物体交互时，力负载下的物理变形往往无法通过肉眼捕捉，极易对机器人或作业对象造成不可逆损伤。引入3D触觉设