Xsens Link动作捕捉套装作为值得信赖的动作捕捉标准，针对人类运动的每一种方式进行了重新设计。十多年来，XsensLink推动了包括人形机器人、电影、生物力学、游戏开发和体育表演在内的多个行业的动作捕捉技术发展。其受到全球领先实验室、工作室和机器人团队的信任，长期以来一直是精度、可靠性和易用性的标杆。现在，新一代Xsens Link重新定义了运动捕捉系统。它结合了先进的硬件架构、下一代连接性

户外工作一直伴随着高强度与高风险等不确定因素，近日美国奥本大学的伊凡开始测量工人提起400磅重的井盖时动作捕捉数据如何揭示这项任务背后隐藏的风险。他的发现促使了辅助式工作设备的开发，该设备使这项要求苛刻的工作更加安全，更符合人体工程学。挑战奥本大学生物力学工程(AUBE)实验室博士后伊凡需要准确测量户外重体力工作工人的身体健康状况。运动捕捉解决方案必须能够在任何环境下工作，包括有磁干扰的位置。解决

MANUS数据手套可获取EMF传感器数据并将其转换为可用的数据输出，在本文中我们将带您一步一步地了解Manus如何通过采集到的EMF数据在动作捕捉、骨骼建模和重定目标等方面实现可靠的手部和手指跟踪。MANUS数据层MANUS手套使用EMF传感器（电磁场传感器）来提供低延迟、高精度的手部跟踪。工作流可以分为三个核心数据层：l传感器数据l骨架数据l重定向数据这三种数据格式支持从手势识别到角色动画和机器

人机工程学在设计高效、舒适和安全的工作站方面起着至关重要的作用。传统的人机工程学评估方法依赖于物理原型和迭代测试，这种方法成本高、耗时，并且在适应快速设计变化方面受到各种限制。Techviz软件的虚拟现实(VR)提供了一种现代化的解决方案，使设计师和工程师能够在设计阶段实时可视化和评估人机工程学，从而显著降低开发成本并加快产品上市时间。TechViz的VR技术改进了工作站和驾驶舱人机工程学评估，允

随着机器人技术从工业自动化向人形辅助和人机协作方向发展，灵巧机械手的需求激增。欠驱动灵巧手能够复制类似人类的手部操作，通过将Manus数据手套与灵巧手结合可远程遥操作机器手完成各种复杂任务。挑战开发具有12个全驱动自由度(DoF)的XHAND1，需要一个能够匹配其速度、精度和灵活性的运动捕捉解决方案。基于视觉的跟踪系统虽然对基本的手势识别有效，但在应用于高级机器人操作时仍存在不足。图片来源：Man

自2004年以来，Haption一直是Dassault Systèmes (3ds)的合作伙伴，为Solidworks、Catia、Delmia和3D Experience提供软件插件，使用户能够执行装配模拟，并与3D零件进行交互。