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摘要： 物理人工智能竞赛 与可以利用数十亿个网页进行训练的大型语言模型不同，人形机器人需要高质量的真实世界物理交互数据。这类数据在互联网上根本无法大规模获取，而且仅靠模拟也无法复制真实世界物理的复杂性。 图片 图片 图片 为应对这一挑战，某工业大学 (TUM) 于2026年3月宣布推出由NEURA提供技术支 阅读全文

摘要： Tesollo和汉阳大学Roc实验室裴教授研究团队开发的机器人手和抓手技术，在连续被世界领先的机器人媒体之一IEEE Spectrum报道后，引起了人们的关注。 图片 继IEEE Spectrum的“视频星期五”栏目中介绍了使用Tesollo多关节机器人手DG-5F 的“月球漫步”视频之后，该媒体现 阅读全文

摘要： 上海人工智能实验室推出的TeleOpBench是一款以模拟器为中心的双臂灵巧远程操作基准测试工具，它并排比较了四种远程操作流程。评估结果表明，使用 Manus公司Xsens Link动作捕捉和Xsens Metagloves手套进行动作捕捉的流程在最短时间内实现了最高的任务精度。 图片 图片 挑战 阅读全文

摘要： Tesollo公司已将一款紧凑型五指机械手商业化，该机械手旨在使机器人能够在人形机器人和工业机器人系统中执行更灵巧的操作任务。 DG-5F-S机械手采用五指、20自由度（20-DoF）多关节结构，旨在支持精准抓取和操作。该系统基于Tesollo的DG-5F-M机械手，但经过重新设计，在保持核心操作性 阅读全文

摘要： 在今年的NVIDIA GTC大会上，NVIDIA正式发布了Isaac Teleop。Isaac Teleop是一个统一的框架，用于在仿真和真实世界系统中进行远程操作和数据采集，它规范了如何将人类输入转化为机器人动作。此次发布反映了机器人领域更广泛的转变。随着该领域向具身人工智能和通用机器人策略发展， 阅读全文

摘要： 智能训练.快速扩展 采集用于仿人机器人训练和控制的高保真运动数据。 1.可靠的运动数据 使用经过科学验证的运动数据，确保动作的精确性。 2.快速投资回报 训练机器人速度比其他方法快六倍，更快看到回报。 3.使用简单、可扩展 仅需十五分钟即可完成系统设置，并将其扩展到训练流程中。随时随地录制数据即使在 阅读全文

摘要： 2026北京亦庄人形机器人半程马拉松 •时间：2026-04-19 07:30 •赛事：人形机器人半程马拉松（21.0975km） •模式：人机共跑（人类+机器人同赛道） •组别：自主导航组（无遥控，自主决策）、遥控组（成绩×1.2系数） •赛道：城市道路+公园+起伏路面，强真实场景 图片 Xsen 阅读全文

摘要： MANUS数据手套已正式集成到NVIDIA 的Isaac Lab 2.3中，作为原生远程操作设备，使研究人员和机器人团队能够使用MANUS数据手套在NVIDIA的Isaac Lab环境中远程操作模拟机器人，大规模捕获用于机器人策略训练的高保真演示数据。 图片 机器人学习中的数据质量问题 以仿真为先导 阅读全文

摘要： 在仿真中采集高质量的灵巧操作数据需要一种能够忠实捕捉人手完整运动范围的输入设备。MANUS手套现已原生集成到NVIDIA Isaac Lab 2.3中，可直接满足这一需求。在本演示中，操作人员使用MANUS手套远程操控一款22自由度灵巧机械手，在 NVIDIA Isaac Lab中将自然的手部运动转 阅读全文

摘要： 更深入地了解一下驱动这项触觉技术SenseGlove R1触觉手套？SenseGlove R1专为无缝控制人形机器人手而设计，融合了主动力反馈、毫米级手指追踪精度和振动触觉反馈。 图片 SenseGlove触觉力反馈手套让您能够感受到人形机器人的触觉，这得益于力反馈、亚毫米级手指追踪和振动触觉反馈！ 阅读全文