Manus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:
![]()
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。
集成了50多种机器人手模型
MANUS Metagloves已在全球50多个机器人手模型中得到验证,可通过MANUS Core SDK与领先的机器人手平台集成,并支持C++、Python和ROS 2!
![]()
模拟遥操作
![]()
在模拟环境中生成高保真灵巧操作数据
NVIDIA Isaac Teleop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一级官方代理商。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。
特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.