机器人拇指始终直接映射到人手拇指，而另外两个机器人手指则在张开手部动作期间采用手指组合控制，在捏握动作期间则采用食指和中指的直接控制，从而实现动态切换。在本演示中，指尖位置提供了一种实用的控制界面，使得机器人手能够在机械设计不同的情况下重现预期的操作。Shadow Hand是一款具有20个自由度的拟人化机械手，而DEX-EE Chiral则采用三指设计，其拇指偏移量与人类手型相似，并针对远程操控和

后续迭代出Metagloves Pro专业版，新增25个自由度、毫米级定位精度，支持与Unity、Unreal、英伟达Isaac等主流开发工具链无缝适配，成为特斯拉等头部企业的指定数采设备，产品应用场景从XR、影视动捕全面拓展到人形机器人训练、工业遥操作、生物力学研究等领域，完成从VR交互品牌到具身智能核心数据服务商的转型。2020年，品牌推出Prime II、Prime X系列手套，同步上线配套

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。这款全能型高负载五指灵巧手拥有‌20个独立自由度‌，整机重量为‌1763克‌，包络负载可达额定10公斤（最大20公斤），支持Modbus RTU/TCP、以太网通信，原生适配ROS2生态，可直接对接这套遥操作方案，满足机器人学习、精密装配等场景的使用需求。手套采集的触觉传感数据可通过NVIDIA Isaac Sim传输，再由手套的触觉致动器反

由加州大学伯克利分校、英伟达和斯坦福大学的研究人员共同开发的T-Rex系统，通过将视觉、语言和触觉感知整合到一个统一的学习框架中，有效应对了这一挑战。记录的运动数据被重新定向到机器人，从而实现自然的双手远程操作，同时将视觉观察、触觉测量、机器人状态、机器人动作和自然语言指令同步到一个统一的多模态训练数据集中。提供指尖级别的运动捕捉，用于将人类手部动作传递给机器人，从而支持采集高质量的演示数据，以用

在这些活动中，推出其新型机器人手DG-5F-S，并进行各种演示，包括远程操作、手内操作和基于视觉-语言-动作 (VLA) 的操作。在保持其现有旗舰产品DG-5F-M的核心结构和操控性能的同时，新款DG-5F-S还进行了重新设计，重点在于实现更紧凑、更轻巧的结构。通过参加北美和欧洲的这些展会，我们计划积极向全球市场展示Tesollo的机械手技术，并在不断增长的人形机器人市场中扩大我们在全球客户和合作

对于机器人从未演示过的目标行为任务，简单的协同训练能够有效地迁移任务语义：在按颜色对番茄进行分类的任务中成功率达到92%，在基于规则的包装任务中成功率达到 90%，而仅使用机器人的基线模型成功率分别为40%和10%。装箱任务需要按顺序完成两项技能，并且是唯一需要双手操作的任务，该任务需要使用子任务预测作为辅助损失才能达到93%的成功率，高于简单协同训练的27%和仅使用机器人的20%，而结合骨架叠加

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。对于远程操作、灵巧操作和机器人学习应用而言，该人体工程学数据提供了一种结构化的手部关节运动表示，可以集成到数据采集和控制工作流程中。演示表明，同一触觉界面可用于模拟环境和物理环境，支持将触觉反馈与手部动作控制相结合的远程操作工作流程。对于从事机器人学习、灵巧操作和具身人工智能研究的团队而言，精准的手部追踪和触觉反馈相结合，为远程操作和交互提供

将人类意图转化为跨越如此多自由度的有效运动，对操作界面提出了极高的要求：手指追踪必须精准，延迟必须低，数据表示必须与机器人的运动学模型完美契合，而无需进行大量的后处理。它支持多种手部数据表示形式，包括人体工程学数据、原始传感器数据和骨骼手部数据，使团队能够选择最适合其控制框架和运动学模型的格式。在Flex 2演示中，Xynova利用MANUS人体工程学数据对四根手指进行映射，并通过控制拇指的末端位

在本次展会上，我司将重点展示Xsens惯性动作捕捉系统、Manus手套、Tesollo灵巧手、SenseGlove R1力反馈手套、Haption力反馈设备以及Sigma.7力反馈操纵杆等核心产品。通过这些设备，参观者将能够体验到高精度手部动作捕捉、远程机械手操控以及逼真的力反馈交互，为工业、科研和虚拟仿真等领域提供直观展示。我司将全力为您提供优质服务。本次展会，我们希望向行业展示从动作采集、灵巧

在本次展会上，我司将重点展示Xsens惯性动作捕捉系统、Manus手套、Tesollo灵巧手、SenseGlove R1力反馈手套、Haption力反馈设备以及Sigma.7力反馈操纵杆等核心产品。通过这些设备，参观者将能够体验到高精度手部动作捕捉、远程机械手操控以及逼真的力反馈交互，为工业、科研和虚拟仿真等领域提供直观展示。我司将全力为您提供优质服务。本次展会，我们希望向行业展示从动作采集、灵巧