实现人类水平的灵活性需要精确、低延迟的机器人控制。通过整合MANUSQuantum Metagloves和Meta Quest 3，ByteDexter系统能够实现20自由度连杆驱动的拟人机器人手的实时遥控操作。该系统实现了精确的捏夹、稳定的力量抓握和实时手动操作，为灵巧机器人、遥操作和具体化人工智能研究提供了高质量的演示数据。机器人灵活性的挑战机器人的灵巧性很难实现，因为机器人面临两个关键挑战：

对于动画师、VFX艺术家和游戏开发者来说，捕捉手指运动只完成了挑战的一部分。真正的考验是将其运用到生产流水线中。MANUS提供了多种工作流程来满足这些需求，从直接流式传输至游戏引擎到后期制作的同步录制。本指南对每个选项进行了细分，以便您可以选择最适合您项目的选项。MANUS手部追踪工作流程说明MANUS手套使用EMF传感器捕捉自然、高保真的手指运动，这些运动可以实时传输到Unity或Unreal等

MANUS数据手套可获取EMF传感器数据并将其转换为可用的数据输出，在本文中我们将带您一步一步地了解Manus如何通过采集到的EMF数据在动作捕捉、骨骼建模和重定目标等方面实现可靠的手部和手指跟踪。MANUS数据层MANUS手套使用EMF传感器（电磁场传感器）来提供低延迟、高精度的手部跟踪。工作流可以分为三个核心数据层：l传感器数据l骨架数据l重定向数据这三种数据格式支持从手势识别到角色动画和机器

Le Cerfav(欧洲玻璃艺术研究和培训中心)是法国的一个非营利性协会，致力于培训下一代玻璃工匠。近30年来，Le Cerfav教授从传统玻璃吹制和彩色玻璃到科学制作玻璃器皿的各种技术。除了教育，Le Cerfav还是一个独特的技术资源中心，支持将手工技能与现代技术相结合的研究项目。挑战：捕捉无形的工艺技能GHOST项目的愿景是：使用XR和AI动作捕捉，以保存手工手势的形式更好地了解和保护非物质

随着机器人技术从工业自动化向人形辅助和人机协作方向发展，灵巧机械手的需求激增。欠驱动灵巧手能够复制类似人类的手部操作，通过将Manus数据手套与灵巧手结合可远程遥操作机器手完成各种复杂任务。挑战开发具有12个全驱动自由度(DoF)的XHAND1，需要一个能够匹配其速度、精度和灵活性的运动捕捉解决方案。基于视觉的跟踪系统虽然对基本的手势识别有效，但在应用于高级机器人操作时仍存在不足。图片来源：Man

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