《芭比》官方频道背后团队为肯制作了一个名为“乘风破浪”的完整音乐视频，目前观看次数已超过一千万。这部作品融合了舞蹈、动作捕捉、动画和创意指导，让肯的表演充满活力，既风格化又可信。创作过程导演特纳·蒙克与舞蹈指导和动作捕捉艺术家艾琳·哈曼合作，后者的表演为肯的运动奠定了基础。动画师使用捕捉到的表演作为姿势、个性和节奏的参考。即使是有限的幕后的镜头，制作团队仍然设法记录了编排环节，动作捕捉工作，和早期

机器人灵巧手正在成为具体化人工智能的基石。运动捕捉、模拟、强化学习和自我监督基础模型的最新进展使机器人能够执行越来越像人类的操纵技能。人手由27块骨头、几十块肌肉和肌腱以及近30个自由度组成。复制人手的精确性、适应性和触觉控制仍然是机器人领域最大的挑战之一。建造一只与人手灵活性、灵敏性和协调性相匹配的机器人手不仅需要机械设计，还需要能够将人类运动转化为智能控制的先进训练管道。本文比较了两个领先的培

SenseGlove在远程操控人形机器人的领域带来了全新产品SenseGlove R1 触觉手套。它专为实现人形机器人手的无缝控制精心打造，集主动力反馈、精准力控制、毫米级手指跟踪精度以及振动触觉反馈等众多先进一身，为遥操作带来前所未有的触觉感知体验，同时显著增强了机器人的模仿学习能力。核心规格SenseGlove R1 触觉手套具备一系列令人瞩目的关键规格：5 自由度主动力反馈：为操控提供丰富且

MIT.nano沉浸式实验室是麻省理工学院的多学科空间，旨在可视化复杂数据和原型沉浸式技术以支持AR和VR研究、动作捕捉以及面向科学、工程和艺术领域用户的数字物理交互。外科训练的挑战现代神经外科技术要求极其精确，尤其是在小儿脑积水手术中。多年来，年轻的外科医生不得不长途跋涉精进技能向像波士顿儿童医院的本杰明·华尔医生这样的专家学习。这些手术技能需要非常高的精度，传统上这些技能只能通过面对面的指导来

本文将通过研究论文“通过Sim-to-Real传输，使用灵巧手进行关节式工具的手动操作”中的内容，描述使用Manus数据手套操作灵巧手的技术结果和方法，该案例全部基于作者发现所表述。机器手使用人类工具机器人学的一个主要目标是开发能够在以人为中心的环境中有效运行的系统。为此，机器人必须能够与专为人手设计的工具互动。掌握工具操作允许机器人在日常环境中执行多种任务，并超越传统的工厂自动化。在这项研究中，

实现人类水平的灵活性需要精确、低延迟的机器人控制。通过整合MANUSQuantum Metagloves和Meta Quest 3，ByteDexter系统能够实现20自由度连杆驱动的拟人机器人手的实时遥控操作。该系统实现了精确的捏夹、稳定的力量抓握和实时手动操作，为灵巧机器人、遥操作和具体化人工智能研究提供了高质量的演示数据。机器人灵活性的挑战机器人的灵巧性很难实现，因为机器人面临两个关键挑战：