2025年4月19日，星期六，这是人形机器人技术的里程碑时刻。一台人形机器人在北京半程马拉松跑步完成了21.1公里的真实地形，该机器人使用了Xsens动作捕捉技术进行训练，可完美模拟真人跑步动作。

意大利理工学院(IIT)的研究人员正在利用自适应界面转变人机协作，实现实时机器人调整和安全、无缝的交互。

与远在大洋彼岸的特斯拉机器人使用相同的训练设备，Humanoid Robot(上海)有限公司正在使用Xsens动作捕捉系统和ai训练人形机器人模仿人类运动，执行复杂任务。

卡内基梅隆大学机器人研究所正在研究一项全新的机器人遥操作项目——通过交互设计拟人软手框架与数据手套融合实现遥操作。该项目中机器人研究所使用了Manus Metagloves数据手套作为其数据采集装置通过数据流传输的形式最终实现了拟人软手框架实时遥操作任务。在本文中我们将从卡内基梅隆大学机器人研究所发布论文《通过交互设计拟人软手的框架》的角度入手，带领大家了解Manus数据手套在灵巧手设计和遥操作中的关键作用。

在汽车制造行业，传统设计验证流程依赖实体模型评审，存在周期长、成本高、跨地域协作困难等痛点。随着光学跟踪技术的突破，以ART、OptiTrack为代表的高精度光学追踪系统正重塑汽车远程设计验证的范式。本文从技术原理、应用场景及产业价值三个维度，解析光学跟踪系统如何赋能汽车设计验证的数字化转型。一、核心技术突破：亚毫米级精度与实时响应能力光学跟踪系统通过红外相机捕捉反光标记点或主动发光物体的光线反射

在人工智能与机器人技术深度融合的背景下，人形机器人的运动能力与交互自然性成为衡量其应用价值的核心指标。动作捕捉技术通过将人类动作转化为数字信号，为机器人提供精准的运动模板，成为破解这一难题的关键技术。其中，荷兰Xsens公司研发的惯性动作捕捉系统凭借其高精度、抗干扰、易部署等特性，在全球人形机器人研发领域占据重要地位。本文将以Xsens产品为例，解析动作捕捉技术在机器人训练中的核心优势。