在纽约大学坦登工程学院，体育科技公司BATS-TOI的创始人兼首席执行官兼纽约州体育委员会的副专员马里奥·梅尔卡多正在与教师和学生合作，推进一项突破性的项目，该项目重新定义了数字化动作表现和体育运动之间的界限。挑战捕捉摔跤游戏《Tekfall Supreme》的真实动作，挑战传统运动捕捉系统中的遮挡和漂移问题。解决方案通过使用结合光学相机的Xsens IMU传感器，马里奥和纽约大学团队建立了一个混

上海人工智能实验室近日创建了一个以模拟器为中心的双臂灵巧遥操作基准测试，该测试并排比较了四个遥操作管道。在他们的评估中，使用Xsens Link和Manus的Xsens Metagloves的运动捕捉管道在短时间内实现了高精度的任务。挑战远程操作工具很难进行公平比较。不同的硬件、操作员和任务设置使得对比难以统一的数据表现出哪个界面能为双臂灵巧作业提供速度和精度组合。解决方案上海人工智能实验室团队在

捕捉、训练、扩展，一套系统解决所有需求Xsens Link动作捕捉套装专为无缝融入机器人开发和训练流程而设计，套装具备以下特点：Xsens Link 全身数据采集套装全身动作数据采集20毫秒超低延迟240赫兹高刷新率抗磁干扰15分钟内完成穿戴校准，即时使用支持热插拔的电池配置Manus Metagloves Xsens版数据手套手指动作数据采集＜7.5毫秒低信号延迟120赫兹传感器采样率绝对位置，

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

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

在仿真软件中收集高质量的灵巧操作数据要求输入设备能够真实地捕捉人手运动的全部动作。MANUS手套，现在原生集成到英伟达NVIDIA Isaac实验室2.3版本中，以直接解决该需求。在演示中，操作员使用MANUS手套远程操作Sharpa Wave，这是NVIDIA IsaacLab内的一个22自由度灵巧机械手，将自然的手部运动转化为毫米级保真度的实时机器人关节控制。灵巧手操作中的数据质量瓶颈模拟优先