人形机器人正备受瞩目，但最大的难题并非制造出机器人本体，而是教会机器人在真实环境中稳定作业。Xsens创新、增长与业务经理丹尼斯・克洛彭堡，近期接受特文特大学旗下刊物《InnovatieNU》采访，分享了 Xsens 与机器人研发企业合作积累的经验，以及制造企业当下该如何为物理人工智能做好准备。

而Virtuose系列从底层打通了软硬件协同逻辑，不仅可以直接对接主流CAD软件完成虚拟装配仿真，还能无缝适配各类3D引擎搭建沉浸式遥操作环境，搭配同体系的TREX遥操作框架后，整套系统可以快速完成部署，无需复杂的二次开发，操作员经过短时间培训就能上手使用。操作员无需亲临危险现场，就能通过力反馈设备精准操控远端机器人，在处理辐射环境下的精密部件拆装、高压线路的细微检修等任务时，实时传回的力感信息能

很多人对远程遥操作、XR机器人操控的第一印象，还停留在“画面清晰、动作跟手就是顶尖水准”。但真正深耕高精度遥控、特种作业、精密装配的从业者都清楚一个现实：看得见，不代表控得稳；动作同步，也不代表手感真实。市面上绝大多数遥操作设备，至今只解决了“视觉传输”和“动作捕捉”这两步，唯独缺失了最关键的物理交互反馈。操作员盯着屏幕判断力度、靠经验调整姿态，本质上还是在“盲操作”。而SenseGlove R1

近期ABB Robotics与PSYONIC的合作实践，已经验证了“人类真实操作数据驱动机器人能力进化”的技术路径价值，而Manus数据手套与Haply力反馈设备组成的采集链路，正在为全球机器人研发团队提供一套完整、高保真的人类演示数据解决方案。随着全球机器人团队持续研发更适配复杂非结构化场景的操作系统，Manus+Haply组成的这套采集方案，将持续为行业输出一致、高保真的人类演示数据，成为训练

近期ABB Robotics与PSYONIC的合作实践，已经验证了“人类真实操作数据驱动机器人能力进化”的技术路径价值，而Manus数据手套与Haply力反馈设备组成的采集链路，正在为全球机器人研发团队提供一套完整、高保真的人类演示数据解决方案。随着全球机器人团队持续研发更适配复杂非结构化场景的操作系统，Manus+Haply组成的这套采集方案，将持续为行业输出一致、高保真的人类演示数据，成为训练

近期ABB Robotics与PSYONIC的合作实践，已经验证了“人类真实操作数据驱动机器人能力进化”的技术路径价值，而Manus数据手套与Haply力反馈设备组成的采集链路，正在为全球机器人研发团队提供一套完整、高保真的人类演示数据解决方案。随着全球机器人团队持续研发更适配复杂非结构化场景的操作系统，Manus+Haply组成的这套采集方案，将持续为行业输出一致、高保真的人类演示数据，成为训练

当用户执行“抓取虚拟物体”动作时，运动传感器会实时捕捉手指弯曲角度，触觉系统则根据物体材质（如金属、布料）调整反馈强度，形成“视觉-动作-触觉”的闭环感知。这种设计不仅提升了沉浸感，更通过神经肌肉的反复刺激，加速了肌肉记忆的形成——在消防员培训中，受训者通过反复模拟灭火操作，能在真实场景中更快速地做出条件反射式动作。这款以无线设计为核心的穿戴设备，通过整合全身触觉反馈、高精度动作捕捉、实时生物信息

机械手检测到的接触信号能够映射到操作人员对应手指的触觉反馈上，反馈强度对应实际检测到的接触力大小。MANUS Metagloves 可追踪指尖的位置与旋转姿态，MANUS Core 软件将这些数据处理为具备 25 个自由度的仿生手部骨骼模型，可对接遥操作与演示数据采集工作流。将 XHAND 1 Pro 与 MANUS 手部追踪方案相结合，科研团队搭建的遥操作系统，不仅可以记录人手的运动轨迹，还能够

机械手检测到的接触信号能够映射到操作人员对应手指的触觉反馈上，反馈强度对应实际检测到的接触力大小。MANUS Metagloves 可追踪指尖的位置与旋转姿态，MANUS Core 软件将这些数据处理为具备 25 个自由度的仿生手部骨骼模型，可对接遥操作与演示数据采集工作流。将 XHAND 1 Pro 与 MANUS 手部追踪方案相结合，科研团队搭建的遥操作系统，不仅可以记录人手的运动轨迹，还能够

机械手检测到的接触信号能够映射到操作人员对应手指的触觉反馈上，反馈强度对应实际检测到的接触力大小。MANUS Metagloves 可追踪指尖的位置与旋转姿态，MANUS Core 软件将这些数据处理为具备 25 个自由度的仿生手部骨骼模型，可对接遥操作与演示数据采集工作流。将 XHAND 1 Pro 与 MANUS 手部追踪方案相结合，科研团队搭建的遥操作系统，不仅可以记录人手的运动轨迹，还能够