TechViz是一种多平台可视化软件解决方案，兼容各种类型的显示器：如VR/AR/MR头戴式显示器、powerwalls、VR CAVEs、自动立体屏幕和2D大屏幕。通过将Techviz与力反馈设备、运动跟踪系统相整合可加速设计评估、虚拟培训等应用工作流程。VR/AR/MR头戴式显示器由于TechViz软件解决方案，3D模型现在可以直接在VR/AR/MR耳机中演示。TechViz 3D模型可视化软

在虚拟现实（VR）与机器人遥操作领域，Senseglove力反馈手套凭借其革命性的触觉反馈技术，重新定义了人机交互的边界。设备通过模拟抓握物体时的阻力、重量、纹理等物理属性，让用户真正“触摸”到虚拟或远程物体，实现从视觉到触觉的沉浸式感官升级。技术突破：多维度触觉反馈的精密实现Senseglove的核心技术体系由力反馈、触觉反馈与运动追踪三大模块构成。以2026年推出的R1外骨骼力反馈手套为例，其

将视觉-语言-行动(VLA)策略扩展到具有高自由度灵巧手的双手机器人是一项艰难的挑战。ByteDexter V2灵巧手每只手有21个自由度，该方案创造了一个传统遥操作方法难以企及的56自由度双手系统。字节跳动Seed的研究人员在GR-Dexter技术报告中指出，当每个末端执行器都是需要精确、协调控制的多指拟人手时，难度会大大增加。为了让VLA的操作在该规模上取得成功，研究人员需要捕捉复杂的手与物体

传统手术培训长期面临“实操风险高、场景复刻难”的痛点——人体模型缺乏触觉反馈，真人操作易致组织损伤，而虚拟现实（VR）技术虽能构建三维场景，却因“触觉缺失”难以培养精准力控能力。Senseglove NOVA与Touch力反馈设备的突破，正在重构这一格局。以Senseglove NOVA 2为例，其搭载4个1自由度被动磁阻制动系统，可提供20N最大阻力，平均每个可编程步骤的力分辨率为0.2N，支持

虚拟现实技术为我们构建了一个既可观赏又能互动的沉浸式虚拟世界，这种独特的模拟体验令人惊叹。然而，在享受这种科技魅力的同时，你是否思考过如何选择最合适的交互方式来与虚拟世界互动？当前，大多数人通过控制器和按钮与虚拟环境进行交互，但你知道除了传统控制器外，还有更先进的交互方式吗？今天我们就来对比两种主流方案——VR控制器与VR手套。VR控制器的核心功能作为当前最普及的交互设备，VR控制器通过与主机和头

人工智能机器人培训MANUS数据手套的可扩展学习使用MANUS手套训练机器人灵巧的手：专为超精确手指跟踪和实时动作捕捉而设计。手套可以捕捉高分辨率的运动数据无缝集成到机器学习管道中-支持开发类似人类的抓取和操纵行为。轻松的人工智能模型集成机器人学习的精确演示用于机器学习算法的优化数据与ROS 2和SDK的机器人控制集成使用机器人手套远程控制机器人：将实时数据流传输到ROS 2(机器人操作系统)。M