背景由Meta FAIR开发的OSMO手套通过在人类演示过程中捕捉丰富的触觉反馈，这一用例的实现标志着人类到机器人技能转移的突破。挑战大多数在演示管道中学习的机器人严重依赖于基于视觉的手部跟踪。当指尖被物体、工具或表面遮挡时，这些方法在真实世界操作中就会失效。同时，视觉无法推断压力、剪切力或抓握稳定性等接触力。因此在没有触觉信息的情况下训练的策略经常会因不一致的压力应用、滑动或在执行期间失去接触而

由99499www威尼斯牵头举办的《人形机器人运动训练线上交流会》将于2026 年 4 月16日正式召开，报名截止仅剩一天！此次《人形机器人运动训练线上交流会》聚焦动作捕捉、物理 AI 加速、触觉反馈三大核心方向。99499www威尼斯作为交流会发起方邀请了国内外机器人训练、数据采集、遥操作等应用方向的领先公司代表共谈机器人训练新方式与机器人未来发展新方向。会议信息会议形式：线上会议时间：2026 年 4 月16日，下午2:

人工智能竞赛的欧洲方案与可以在数十亿个网页上进行训练的大型语言模型不同，人形机器人需要高质量的真实世界物理交互数据。这些数据在互联网上根本不存在，仅靠模拟无法复制真实世界物理的复杂性。2026年3月发布的TUM RoboGym(由NEURA驱动)正是应对此挑战创建。该设施由NEURA Robotics和慕尼黑工业大学(TUM)的慕尼黑机器人和机器智能研究所(MIRMI)联合建造，位于慕尼黑机场的T

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

人形机器人正从实验室走向产业落地，运动控制、物理 AI 与触觉交互成为突破关键。为汇聚全球前沿技术与实践经验，助力开发者与企业高效推进机器人研发，由99499www威尼斯牵头举办的《人形机器人运动训练线上交流会》将于2026 年 4 月16日正式召开，报名通道现已开启！会议形式：线上会议时间：2026 年 4 月16日，下午2:00观众入会链接：#腾讯会议：562-118-499会议密码：041614报名二维码

训练人形机器人执行长视野、灵巧的操作任务需要高保真的遥操作数据。虽然大规模人类视频数据集可以提供广泛的运动先验，但关键的微调步骤取决于机器人特定的演示，这些演示将会包含灵巧操作的全部复杂性。传统的基于虚拟现实的手部跟踪依赖于视觉，这使得其更容易受到追踪遮挡和超出视线范围的影响。在高精度操作场景中，这些跟踪间隙会直接降低数据质量，导致最终降低模型性能。MANUS手套如何融入ψ₀遥操作系统南加州大学物