人工智能与机器人技术的飞速发展让人型机器人逐渐从科幻概念转变为现实应用，成为未来智能生活的重要组成部分。为了实现人型机器人动作的精准与流畅，惯性动捕技术正逐步成为优化其AI训练流程的关键手段。惯性动捕技术是一种利用惯性传感器（如加速度计、陀螺仪等）捕捉人体运动数据的方法。相较于光学动捕技术，惯性动捕不受环境光线和空间限制，具有更高的便携性和灵活性。在人型机器人AI训练过程中，惯性动捕技术能够实时捕

《Xsens动捕与人形机器人训练》讲座将于1月9日下午2:30在线上召开，本次讲座中来自Xsens的人形机器人与动捕技术专家Jeffrey Muller与Dennis Kloppenburg不仅将就Xsens动作捕捉系统与人形机器人行为训练中的实际应用进行详细讲解，同时还会对目前大家所关注的人形机器人训练工作流程进行相关介绍。讲座报名通道现已开启，报名名额有限，报满即止。一、报名方式1、扫描下方二

《Xsens动捕与人形机器人训练》讲座将于1月9日下午2:30在线上召开，届时来自Xsens的权威专家将就Xsens动捕与人形机器人训练为主题与大家一起探索动作捕捉与人形机器人训练全新发展方向。

2024年是人形机器人技术与AI技术大爆发的一年，特斯拉在今年发布了其未来将投入市场的人形机器人Optimus，与此同时国内人形机器人产业也正在快速发展。Manus数据手套作为一种高精度的人机交互设备，正在人形机器人的遥操作与AI数据训练中发挥重要作用。本文将介绍Manus数据手套在这些领域的应用实例，并探讨其带来的变革与影响。

虚拟现实喷漆训练方案为喷漆操作员的培训与评估提供创新途径。此方案不仅能导入数据，还能定制专属的培训环境，从而大幅降低培训时间、材料及人力等资源消耗所带来的成本压力。

在上篇文章中我们为大家介绍了什么是自适应探针卷（APV）以及如何使用Unity 6中的APV创建全局照明，在本文中我们将衔接上一篇文章继续为大家讲解使用APV进行全局照明所带来的优势，下面就让我们开始吧。