Manus—专业的虚拟现实数据手套开发商， 将高度精确的手指运动数据无缝传输到用户的光学运动捕捉设备中。
可替换电池保持连续长时间工作
兼容VR可视化工具（IC.DO）和游戏引擎（Unreal/Unity））
实时端到端数据流和ROS集成
毫米级精度的磁性指尖跟踪传感器
Quantum Mocap Metagloves
- 延迟：≤7.5ms
- 采样率：120Hz
- 电池续航：3h
- 有线通信：USB C接口
- 无线通信：低功耗蓝亚
- 无限范围：15m
- 重量：138g
Prime 3 Mocap
- 延迟：≤7.5ms
- 采样率：90Hz
- 电池续航：10h
- 有线通信：USB C接口
- 无线通信：低功耗蓝亚
- 重量：134g
Quantum XR Metagloves
- 延迟：≤7.5ms
- 采样率：120Hz
- 电池续航：3h
- 有线通信：USB C接口
- 无线通信：蓝亚5
- 无限范围：15m
- 重量：138g
功能优势
Quantum数据手套采用毫米级的指尖EMF磁性定位追踪技术、无漂移、不受遮挡影响，精确捕捉手部每一个细致入微的动作
高精度动作捕捉
实时端到端数据流与ROS集成
通过Xsens、OptiTrack和MANUS Core集成至Linux系统，允许开发者实时访问多种端到端数据，包括关节角度、指尖位置等，进而在ROS下高精度实时遥控灵巧手和人形机器人，也可以通过Unity和Unreal Engine插件直观展示数据。
数据记录与导出
利用Core的记录和导出功能，可将捕捉到的动作以FBX或CSV格式输出，通过提供大量真实的手部动作数据，与传感器反馈相结合，用于训练机器学习模型，使机器人能够识别物体形态、学习如何与物体互动，以及理解和执行复杂的手势命令。
行业应用优势
- 将手部动作实时映射到机器人手部，实现身临其境的远程操控。
- 在VR/AR应用中实现自然的手部交互，或用于远程操控设备，提高操作的真实感和效率。
- 提供大量真实手部动作数据，优化机器学习及人工智能模型，提升对复杂手势命令的理解和执行能力。
- 高精度手指动作捕捉
