河南
Mnaus数据手套机器人学：高精度手部追踪，实现灵巧操作
面向自我中心数据收集、远程操作和基于模拟的政策培训的可扩展解决方案，以自我为中心的数据收集！
使用无遮挡、全自由度的手部数据训练基础模型
以自我为中心的数据采集是构建大规模灵巧操作数据集最具扩展性的途径。MANUS手套能够以第一人称视角捕捉完整的 25 自由度手部姿态，无遮挡、无漂移，从而为基础模型提供密集且精确标注的数据，使其能够泛化到不同的机器人形态。
看看我们的客户是如何将其应用到实际项目中的：
1.NVIDIA EgoScale利用MANUS手套扩展灵巧机器人操作能力
2.MANUS手套为RoboBrain-Dex提供动力：用于视觉-语言-动作模型的高保真自我中心数据采集
MANUS手套如何助力南加州大学PSI实验室的人形机器人基础模型实现灵巧远程操作
现实世界的遥操作-以极高的灵巧度操作实体机器人
凭借毫米级的指尖追踪和低延迟数据流传输，MANUS手套使操作人员能够实时、精准地控制机械手，从而生成用于机器人学习的高质量训练数据。与Metagloves Pro Haptic配合使用时，操作人员能够在接触瞬间感知到触觉，从而对每一次交互都拥有完整的身体感知。
与主流机器人手平台兼容
MANUS手套远程操作手套由MANUS Core SDK提供支持，支持C++和ROS2，与灵巧操作研究中使用的领先机器人手平台兼容。
模拟遥操作-在模拟环境中生成高保真灵巧操作数据
NVIDIA Isaac Lab通过专用插件正式支持MANUS手套，从而能够完全在仿真环境中采集高保真灵巧操作演示数据。该流程降低了对物理机器人的依赖，同时保持了可迁移至真实机器人的策略质量。
关于搜维尔科技
我们热衷于动作捕捉技术的研发与推广。我们热衷于推动技术发展，使其处于技术前沿甚至更前沿。在这个频道上，我们想分享我们基于动作捕捉技术的最新体验。搜维尔科技与Manus数据手套总部签署代理合作协议，成为其在中国大陆地区的授权代理经销商。搜维尔科技现支持相关产品购买、咨询与售后支持等服务，欢迎垂询。
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