探索更多可能性让学生接触到商业大片、音乐视频和游戏（如漫威的《黑豹》和EA的《FIFA》系列）中使用的动作捕捉技术。与需要专用工作室的光学系统不同，Xsens Animate系统使用无线惯性传感器实现跟踪任务，支持在任何地点使用。只需要Wi-Fi连接，无需将教室改造为动作捕捉舞台，就可以教授专业级动作捕捉技能。应用案例佐治亚州立大学：使用Xsens学术许可证教授动作捕捉技能的最佳应用案例让您的学生

Manus Metagloves Pro Haptic高精度触觉反馈手套产品亮点：电动势（EMF）跟踪由电磁场(EMF)驱动跟踪，Metagloves ProHaptic可提供毫米级精度，无遮挡，无漂移，易于校准。每一个手势都被准确地捕捉到，为机器人培训、运动科学和人工智能研究提供高保真数据。触觉反馈通过将成熟的电动势跟踪与集成触觉反馈相结合，Metagloves Pro Haptic让操作员不仅

探索核心运动捕捉技术作为机器人、电影和生物力学领域的专业人士，用户应该依赖哪种运动跟踪系统？光学相机、IMU和无标记解决方案都致力于提高动作捕捉精度，但每种解决方案都要在照明、漂移或遮挡方面做出权衡。本文将深入探讨这些方法的优势和局限性，并解释了EMF传感器手套如何帮助弥合这些差距。光学跟踪(基于标记)在光学跟踪领域，常见的解决方案包括OptiTrack、Qualisys、Motion Analy

物理人工智能训练设施，旨在弥合模拟训练的人工智能模型与它们在现实环境中的表现之间的差距。

对于动画师、VFX艺术家和游戏开发者来说，捕捉手指运动只完成了挑战的一部分。真正的考验是将其运用到生产流水线中。MANUS提供了多种工作流程来满足这些需求，从直接流式传输至游戏引擎到后期制作的同步录制。本指南对每个选项进行了细分，以便您可以选择最适合您项目的选项。MANUS手部追踪工作流程说明MANUS手套使用EMF传感器捕捉自然、高保真的手指运动，这些运动可以实时传输到Unity或Unreal等

MANUS数据手套可获取EMF传感器数据并将其转换为可用的数据输出，在本文中我们将带您一步一步地了解Manus如何通过采集到的EMF数据在动作捕捉、骨骼建模和重定目标等方面实现可靠的手部和手指跟踪。MANUS数据层MANUS手套使用EMF传感器（电磁场传感器）来提供低延迟、高精度的手部跟踪。工作流可以分为三个核心数据层：l传感器数据l骨架数据l重定向数据这三种数据格式支持从手势识别到角色动画和机器