如何通过触觉VR静脉注射训练来提高临床技能、注射精度和学员信心。静脉注射是一项需要精确手部定位、控制力道和一致按步骤执行的临床技能。学习者必须掌控的针头处理，并在施针过程中体验微妙的力道处理，然而传统的训练工具如假人手臂无法提供这种能力或根本没有触觉反馈，这使得建立肌肉记忆变得非常困难。此外对患者进行训练也存在施针失败、瘀伤或血肿、以及药物渗漏或外渗等风险。由于这些安全问题，练习机会被大幅限制，这

随着Saxion大学应用科技系将Xsens运动捕捉与压力传感器数据相结合，量化并可视化康复过程与支持更好的恢复训练决策，让拳击运动员受伤恢复训练变得越来越可预测。挑战:拳击康复很难用传统的手动方法进行跟踪，并且常用工具不能以特定于运动的方式捕捉拳和踢技的表现。解决方案:Saxion团队使用Xsens Link suit和pad上的压力传感器，记录结构化会话期间的全身运动和击打输出，以生成客观的恢复

MVRsimulation通过使用Varjo的虚拟和混合现实头显，丰富了飞行员模拟器培训带来了更好的学习效果。解决方案在现场飞行员训练演习中，教员只能根据其结果来评估训练任务。受训者的许多微妙的行动和反应可能会被蒙在鼓里。例如——在关键的时间内，飞行员的注意力是否在需要的地方？虚拟和混合现实模拟器训练通过Varjo集成的眼球跟踪功能，可以让教练高度准确地查看学员的实时表现。为了扩展这种能力，MVR

编剧兼导演爱德华·格林正在使用Xsens动作捕捉系统创作他的动画长片，这是一个完全独立的项目。惯性动作捕捉系统的应用正在使该项目正以令人难以置信的速度从概念走向屏幕。

Robotics(RBT) TU/e、Mechanical Engineering TU/e和AI Matters EU的三方合作，推动了人机交互的未来，展示了人类运动捕捉和高级机器人控制之间的强大协同作用。

Alt-Bionics是一家以开发无障碍假肢技术而闻名的公司，随着机器人技术的进步与灵巧手开发能力的提升，Alt-Bionics已经将其专业知识扩展到机器人领域。在假肢设备Genesis的成功基础上，Alt-Bionics利用EMG信号和Manus手套采集的数据帮助用户实现假肢功能控制，该研究旨在解决机器人灵活性和遥控操作方面的一系列新的技术挑战。挑战：从假肢到机器人的过渡带来了巨大的工程障碍传感