搜维尔科技最近在动作捕捉技术方面搞出了不少新动静，他们正在用 MANUS 手套给机器人做高保真的演示，这可是让双手机器人学习有了更大的可能。要想教机器人一些复杂的动作，往往需要一大堆高质量的人类演示数据。但现有的那些系统啊，要么就是在光线不好的时候，腕部老是抖来抖去，手指位置也看不太准；要么就得在房间里摆满各种追踪器，这就没法带着走。苹果那个Vision Pro虽然看着挺高级，但受光线影响大；SteamVR精度虽然高，也得放一堆外设在环境里。Vicon这类标记点的系统虽然准，可部署起来太费钱。 卡内基梅隆大学的研究人员就想了个招，弄了个叫BiDex的系统，专门用来收集这种高质量的数据。BiDexBiDex这是个便携式的低延迟操控器，把手部的高保真追踪和关节级的手臂控制给合在一起了。为了方便比较，研究团队把Vision Pro、SteamVR和BiDex这三个系统放在了一起测试，就用的是MANUS手套作为统一的手部追踪方案。这样一来，就能把手臂追踪对整体性能的影响给单独拎出来看，而不是让手部和手臂的问题搅和在一起。 MANUS手套用电磁场传感器来捕捉指尖位置和手指关节的角度，都不需要外部摄像头或者那些复杂的设备。它会把这些数据实时转换成机器人能懂的关节空间信号。手臂方面呢，BiDex用了受GELLO启发设计的辅助机械臂，能把操作者的手臂动作原封不动地镜像过去，还能测出很精确的腕部姿态和关节数据。 因为有了MANUS手套把手部的动作保持得一致，这几个系统之间的差别主要就看怎么处理手臂追踪了。实验结果显示 BiDex在好多任务上都比另外两个强得多。比如那个品客薯片交接的任务，BiDex完成了95%，SteamVR是80%，Vision Pro只有60%。时间上 BiDex也快得吓人，只用了6.5秒就搞定了，而另外两个系统分别要花17.5秒和21.6秒。倒瓶子的任务里 BiDex成功率也最高有85%，Vision Pro是70%，SteamVR则是60%。 这就给咱们提了个醒：搞灵巧机器人学习最大的拦路虎往往就是演示数据的质量，特别是手臂追踪的精度咋样。这次的研究用MANUS手套稳住了手部的状态，只换了换手臂的追踪方式，对比起来就比以前清晰多了。弄出来的这个系统能支持各种便携的双手操作任务，不管是拿筷子敲敲东西还是洗洗盘子钻个孔都行。 咱们搜维尔科技本来就喜欢搞动作捕捉这块的技术研发和推广嘛。我们一直想让技术跑到最前面去。在这个频道上也想跟大家分享分享我们用动作捕捉技术搞出来的新体验。最近我们还跟Manus总部签了代理合作协议，成了他们在中国大陆地区的经销商。现在大家有啥购买咨询或者售后的事儿都可以找我们帮忙啦。