在机器人遥操作、灵巧操控及模仿学习等科研领域，精准触觉反馈与高精度动作追踪是核心需求。SenseGlove 推出新品 ——SenseGlove R1 外骨骼力反馈手套（以下简称 SenseGlove R1），凭借主动力反馈、毫米级追踪、多维触觉反馈等核心优势，为科研用户提供贴合实际操作场景的解决方案，推动机器人相关研究实现效率与精度双重提升。
一、四项关键技术特性：筑牢科研级产品实力
1. 多维触觉反馈：指尖掌心双联动，还原真实操作触感
- 拇指、食指、中指、无名指配备主动力反馈（AFFB）模块，可模拟刚性物体握持阻力与弹性物体恢复拉力
- 指尖（5 个）与掌心（3 个）内置振动触觉执行器，实时传递物体表面质感及开关、工具操作等触觉提示
- 采样率达 1kHz，触觉反馈响应迅速，为实验提供精准感知依据
2. 毫米级追踪：40 传感器加持，捕捉每一个细微动作
- 内置 40 个旋转霍尔效应传感器，五根手指各 8 个自由度动作追踪
- 实现指尖及指节部位毫米级精度定位，精准记录复杂操作与细微手势变化
3. 力感一体化采集：动作 + 力度双数据，完善研究维度
- 每个主动力反馈模块集成力传感器，感应范围 20g-1kg
- 同步采集手指动作数据与握持力数据，助力机器人模仿学习复刻动作轨迹与力度变化
4. 灵活适配无压力：多系统兼容，降低科研部署门槛
- 支持 Windows、Linux 系统，提供 Python API 及 ROS 2 软件支持，与多种机器人系统即插即用
- 可更换纺织基底，提供小 / 中 / 大三种尺寸，可单独使用或安装到机械臂
- Rembrandt-PC 单向延迟约 10ms，确保操作指令与反馈实时同步
二、科研场景全覆盖：解锁机器人研究更多创新可能
1. 机器人遥操作研究：远程操控如临其境，攻克复杂作业难题
- 为仿人机器人遥操作提供直观控制界面，结合多维度触觉反馈，高效完成远程精密操作
- 适用于危险环境作业、远程设备维护等相关研究
2. 力感知模仿学习：数据采集提质增效，助力 AI 模型快速进化
- 依托动作与力感双重数据采集，助力包含力感知的模仿学习研究
- 触觉反馈可以提升 AI 模型自主完成开门、抓取物体等任务的能力，数据采集效率提升 6%，AI 模型操作效果改善 11%
3. 机器人灵巧操控实验：精准数据支撑，优化操控算法
- 精准捕捉手指细微动作与力感变化，为算法优化提供数据支撑
- 适用于不同刚度、尺寸物体的适应性抓取及复杂环境下灵巧操作策略研究
4. XR 与视觉机器人系统集成：虚实融合，开拓前沿研究场景
- 无缝融入 XR 与视觉基于的机器人系统，结合虚拟环境触觉反馈与真实机器人操控
- 适用于人机交互界面设计、虚拟仿真训练等前沿研究领域
SenseGlove R1 外骨骼力反馈手套凭借精准感知能力、灵活适配特性与丰富数据采集功能，为机器人相关科研工作提供强有力技术支撑。这款力反馈手套将成为科研人员得力伙伴，推动触觉交互与机器人技术深度融合与创新发展。
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