AI與人形機器人是目前市場中大熱的兩個新行業。在人形機器人或擬人仿真機器人制造與開發中動作捕捉技術的融入是必不可少的，通過將動捕數據與先進的AI大數據訓練技術相結合，不僅能夠省去枯燥乏味的動作編程過程大幅減少訓練時間，還可以使訓練出來的機器人動作更加自然更像真人，這有助于提升機器人未來在如家政、工廠裝配等領域中與人交互時的情感表現，換句話說未來通過AI+動捕數據訓練過的機器人將更加貼近人類。

手是人類與周邊事物交互的重要部位，對于機器人訓練也遵循這一原則。自然連貫的手部動作是機器人完成各項任務的基本需求。在此基礎上是對精度的更高追求，數據手套作為人類手部動作數據采集與輸出的重要工具被用來訓練或遠程控制機器人高效且快速的完成各類任務。在本文中我們將就市面上主流的數據手套進行詳細介紹，以幫助您了解數據手套的具體配置參數和其在機器人遙操作與AI訓練中的具體應用。

數據手套：將采集到的數據用于機器人AI訓練

Manus Metagloves Pro虛擬現實手套

Manus Metagloves Pro是Manus最新推出的一款數據手套。更小的指尖傳感器和一體化手套設計使得Manus Metagloves Pro在數據采集精度提高的狀態下穿脫更加方便快捷。

Manus Metagloves Pro支持快速設置，且校準時間短。有多種尺寸可供選擇，適用于多種手部動捕場景。可更換電池讓手套能夠連續使用，且無需重新校準。

Manus Metagloves Pro具有模塊化、可擴展的設計和更大的無線使用范圍，這確保了其在任何環境下都可以輕松操作的超高靈活性。

提供豐富的訓練素材

Manus Metagloves數據手套捕捉到的手部動作數據包括關節角度、指尖位置等，能夠精確反映人類手部的各種復雜動作。

這些數據為機器學習模型提供了豐富的訓練素材，有助于模型學習到如何識別物體形態、與物體互動以及理解和執行復雜的手勢命令。

優化機器學習算法

通過使用Manus Metagloves手套采集到的真實手部動作數據，可以優化機器人的機器學習算法。

這使得機器人能夠更準確地模仿人類動作，減少人為編程錯誤，并提高工作效率。

提升機器人的智能化水平

經過訓練的機器人能夠更好地理解人類的意圖和需求，從而做出更合理的反應和決策。

例如，在醫療領域，醫生可以通過佩戴數據手套遠程操作醫療機器人進行手術，提高手術的準確性和安全性；在工業生產中，工人可以遠程操作機器人手臂進行零件裝配等工作，提高工作效率并保障自身安全。

5DT Data Glove 14 Ultra數據手套

5DT Data Glove Ultra系列是5DT為現代動作捕捉和數據采集專業人士專門開發的一款數據手套，可滿足苛刻的工作要求。5DT Data Glove Ultra具有佩戴舒適、簡單易用、波形系數小、以及驅動程序完備等特點。

5DT Data Glove Ultra系列有5節點和14節點兩種手套可供用戶選擇，其中14節點的5DT Data Glove 14 Ultra具有更高的數據采集精度。

VRTRIX Pro 數據手套

簡單易用，開發者友好的VR數據手套

VRTRIX Pro 數據手套無需校準，手套出廠時已完成配對和校準流程，可實現一分鐘開箱即用。同時面向開發者提供Unity3D、 UE4、MotionBuilder和C++ SDK，開源的交互案例場景和示例代碼，以及完善的文檔和操作演示視頻。腕部追蹤可以兼容Vicon、OptiTrack、CHINGMU、Nokov、REALIS RTS和HTC VIVE Tracker等主流定位追蹤解決方案。

高幀率低延遲動作捕捉

VRTRIX Pro數據手套通過遍布手部的高性能9軸MEMS慣性傳感器實時采集各手部關節運動數據，并通過反向動力學還原骨骼運動，可以在虛擬場景中實現對真實手部運動的重現，掌心內置震動反饋模塊，針對不同情景觸發震動效果，使體驗的沉浸感更加真實。手套采用2.4GHz無線傳輸實現單手120Hz以上、延遲10ms以內的高幀率低延遲傳輸效果。

CyberGlove?IV 數據手套

新一代CyberGlove IV使用全新簡化的工業設計，擁有強大的物理可動性并配備全新改進具有專利權的 HyperSensor?無線專利技術，可滿足機器人控制、動作捕捉和圖形動畫行業的多種需求。

次世代無線數據手套技術

全新的CyberGlove IV數據手套可滿足各種手部和手指動作捕捉需求，包括動畫、游戲開發、娛樂、軍事模擬、康復、研究、機器人控制等。CyberGlove IV具有在大空間內進行無線、快速、可靠數據傳輸等多種優勢，其精簡的工業設計、強大的物理可動性與全新升級的HyperSensor?無線專利技術，可為更廣泛的應用提供手部動作捕捉解決方案。

CyberGlove Systems擁有30多年專業經驗與歷史的獨有柔性傳感器技術的應用使得CyberGlove IV更加可靠。此外由于CyberGlove Systems此次對HyperSensor專利技術進行了重大改進，由CyberGlove IV所捕捉的手部運動數據將變得更加干凈、精確且可重復使用。

應用案例

以特斯拉Optimus機器人為例，該機器人正在使用Manus Quantum MetaGlove進行訓練。通過Manus數據手套捕捉到的真實手部動作數據，特斯拉能夠優化其機器學習算法，使Optimus機器人能夠更準確地模仿人類動作。這不僅提升了機器人的操作精度和效率，還為其在更多場景下的應用提供了可能。