AI与人形机器人是目前市场中大热的两个新行业。在人形机器人或拟人仿真机器人制造与开发中动作捕捉技术的融入是必不可少的，通过将动捕数据与先进的AI大数据训练技术相结合，不仅能够省去枯燥乏味的动作编程过程大幅减少训练时间，还可以使训练出来的机器人动作更加自然更像真人，这有助于提升机器人未来在如家政、工厂装配等领域中与人交互时的情感表现，换句话说未来通过AI+动捕数据训练过的机器人将更加贴近人类。
手是人类与周边事物交互的重要部位，对于机器人训练也遵循这一原则。自然连贯的手部动作是机器人完成各项任务的基本需求。在此基础上是对精度的更高追求，数据手套作为人类手部动作数据采集与输出的重要工具被用来训练或远程控制机器人高效且快速的完成各类任务。在本文中我们将就市面上主流的数据手套进行详细介绍，以帮助您了解数据手套的具体配置参数和其在机器人遥操作与AI训练中的具体应用。
数据手套：将采集到的数据用于机器人AI训练
Manus metagloves Pro虚拟现实手套
Manus metagloves Pro是Manus最新推出的一款数据手套。更小的指尖传感器和一体化手套设计使得Manus metagloves Pro在数据采集精度提高的状态下穿脱更加方便快捷。
Manus metagloves Pro支持快速设置，且校准时间短。有多种尺寸可供选择，适用于多种手部动捕场景。可更换电池让手套能够连续使用，且无需重新校准。
Manus metagloves Pro具有模块化、可扩展的设计和更大的无线使用范围，这确保了其在任何环境下都可以轻松操作的超高灵活性。
提供丰富的训练素材
Manus metagloves数据手套捕捉到的手部动作数据包括关节角度、指尖位置等，能够精确反映人类手部的各种复杂动作。
这些数据为机器学习模型提供了丰富的训练素材，有助于模型学习到如何识别物体形态、与物体互动以及理解和执行复杂的手势命令。
优化机器学习算法
通过使用Manus metagloves手套采集到的真实手部动作数据，可以优化机器人的机器学习算法。
这使得机器人能够更准确地模仿人类动作，减少人为编程错误，并提高工作效率。
提升机器人的智能化水平
经过训练的机器人能够更好地理解人类的意图和需求，从而做出更合理的反应和决策。
例如，在医疗领域，医生可以通过佩戴数据手套远程操作医疗机器人进行手术，提高手术的准确性和安全性；在工业生产中，工人可以远程操作机器人手臂进行零件装配等工作，提高工作效率并保障自身安全。
5DT Data Glove 14 Ultra数据手套
5DT Data Glove Ultra系列是5DT为现代动作捕捉和数据采集专业人士专门开发的一款数据手套，可满足苛刻的工作要求。5DT Data Glove Ultra具有佩戴舒适、简单易用、波形系数小、以及驱动程序完备等特点。
5DT Data Glove Ultra系列有5节点和14节点两种手套可供用户选择，其中14节点的5DT Data Glove 14 Ultra具有更高的数据采集精度。
VRTRIX Pro 数据手套
简单易用，开发者友好的VR数据手套
VRTRIX Pro 数据手套无需校准，手套出厂时已完成配对和校准流程，可实现一分钟开箱即用。同时面向开发者提供Unity3D、 UE4、MotionBuilder和C++ SDK，开源的交互案例场景和示例代码，以及完善的文档和操作演示视频。腕部追踪可以兼容Vicon、OptiTrack、CHINGMU、Nokov、REALIS RTS和HTC VIVE Tracker等主流定位追踪解决方案。
高帧率低延迟动作捕捉
VRTRIX Pro数据手套通过遍布手部的高性能9轴MEMS惯性传感器实时采集各手部关节运动数据，并通过反向动力学还原骨骼运动，可以在虚拟场景中实现对真实手部运动的重现，掌心内置震动反馈模块，针对不同情景触发震动效果，使体验的沉浸感更加真实。手套采用2.4GHz无线传输实现单手120Hz以上、延迟10ms以内的高帧率低延迟传输效果。
CyberGlove®IV 数据手套
新一代CyberGlove IV使用全新简化的工业设计，拥有强大的物理可动性并配备全新改进具有专利权的 HyperSensor™无线专利技术，可满足机器人控制、动作捕捉和图形动画行业的多种需求。
次世代无线数据手套技术
全新的CyberGlove IV数据手套可满足各种手部和手指动作捕捉需求，包括动画、游戏开发、娱乐、军事模拟、康复、研究、机器人控制等。CyberGlove IV具有在大空间内进行无线、快速、可靠数据传输等多种优势，其精简的工业设计、强大的物理可动性与全新升级的HyperSensor™无线专利技术，可为更广泛的应用提供手部动作捕捉解决方案。
CyberGlove Systems拥有30多年专业经验与历史的独有柔性传感器技术的应用使得CyberGlove IV更加可靠。此外由于CyberGlove Systems此次对HyperSensor专利技术进行了重大改进，由CyberGlove IV所捕捉的手部运动数据将变得更加干净、精确且可重复使用。
应用案例
以特斯拉Optimus机器人为例，该机器人正在使用Manus Quantum metaGlove进行训练。通过Manus数据手套捕捉到的真实手部动作数据，特斯拉能够优化其机器学习算法，使Optimus机器人能够更准确地模仿人类动作。这不仅提升了机器人的操作精度和效率，还为其在更多场景下的应用提供了可能。