在工业自动化、虚拟现实和医疗康复等领域,高精度手部交互设备的需求日益增长。Sensoglove推出的Rembrandt外骨骼力反馈手套,结合主动力反馈、触觉反馈与亚毫米级追踪技术,为用户提供更自然、更安全的操作体验。

Sensoglove外骨骼力反馈手套核心功能

1. 主动力反馈系统

Rembrandt采用5自由度的主动力反馈系统,每根手指均可独立接收力反馈信号,最大阻力可达20牛顿。用户在远程操控机器人手时,能够真实感知物体的硬度和重量,从而提升操作的安全性与准确性。

例如,在精密装配或远程医疗场景中,工程师可通过手套判断夹持力度,避免因用力过大而损坏部件。

2. 高分辨率触觉反馈

手套内置多点振动触觉反馈模块,可模拟不同材质和表面纹理的触感反馈。用户在虚拟现实环境中可以清晰区分金属、橡胶等材料,帮助提升沉浸感和任务执行效率。

3. 亚毫米级手指追踪

通过高速传感器和1kHz采样率,手套实现了对手指动作的亚毫米级追踪,误差小于1毫米。这一特性适用于微小零件组装、精细维护等任务,提升了整体操作的灵活性和精确性。

4. 无线设计与兼容性

Rembrandt采用无线结构,减少传统有线设备对操作空间的限制,便于在实验室、生产线等多种环境中灵活切换。同时支持与多种机器人系统和VR平台集成,简化部署流程,提升使用便捷性。

型号对比:Rembrandt vs Nova 2

SenseGlove旗下还有另一款产品Nova 2,相比Rembrandt更适合基础VR应用。两者在性能上存在明显差异:

力反馈自由度:Rembrandt为5自由度,Nova 2为2自由度

追踪精度:Rembrandt达到亚毫米级,Nova 2为毫米级

触觉反馈:Rembrandt支持多点高分辨率,Nova 2为单点基础反馈

应用场景

1. 远程机器人操作

工程师在进行远程装配或危险环境作业时,借助Sensoglove手套可以实时感知操作状态,降低误操作风险。已有制造企业成功将该产品应用于汽车装配线,显著提升了作业效率和安全性。

2. VR/AR培训

在虚拟仿真培训中,手套的触觉反馈和高精度追踪能力让学员在模拟环境中获得真实的操作感受,加速技能掌握过程。适用于设备维护、虚拟装配等专业培训场景。

3. 医疗与教育

医生可以通过手套进行远程手术训练和康复指导,提高患者参与度和治疗效果。教师也能利用该设备打造互动式虚拟实验课堂,提升教学趣味性和实用性。

FAQ

SenseGlove Rembrandt适用于哪些行业?

Rembrandt适用于远程机器人操作、虚拟现实培训、医疗康复、教育实验等多个行业。企业和研究机构均可根据实际需求部署该手套。

手套如何与现有机器人系统集成?

用户可通过无线连接快速集成手套与多种机器人系统。无需复杂调试,系统支持主流平台,部署流程高效便捷。

续航时间有多长?是否支持长时间作业?

手套采用高效能电池设计,单次充电可支持一整天的高强度操作。适合长时间连续作业,无需频繁更换电池。

手套是否支持定制功能?

SenseGlove为用户提供定制服务。用户可根据实际操作需求,调整力反馈、触觉反馈等参数,满足特定应用场景。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/diannao/91069.shtml
繁体地址,请注明出处:http://hk.pswp.cn/diannao/91069.shtml
英文地址,请注明出处:http://en.pswp.cn/diannao/91069.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系英文站点网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

AutoMapper入门

在 ASP.NET Core 开发中,我们经常需要在不同层之间传递数据:比如从数据库模型(Entity)转换到 DTO,再从 DTO 转换为前端视图模型。这些转换代码大量重复、冗长、容易出错。为了解决这个问题,AutoMapper 诞生…

PyTorch武侠演义 第一卷:初入江湖 第1章:武林新秀遇Tensor - 张量基础

第一卷:初入江湖 第1章:武林新秀遇Tensor - 张量基础晨起码农村 鸡鸣三声,林小码已经收拾好了行囊。他最后看了眼床头那本翻旧的《Python入门心法》,轻轻抚平卷起的书角。 "小码,路上小心。"父亲将一把青铜匕…

Python进阶(4):类与面向对象程序设计

面向对象OOPOOP:Object Oriented Programming,面向对象编程,面向对象中的对象(Obiect),通常是指客观世界中存在的对象,这个对象具有唯一性,对象之间各不相同,各有各的特点,每个对象都有自己的运动规律和内部状态;对象与…

如何在 Shopify 中创建退货标签

退货是电商运营中不可避免的一环,而一个顺畅、透明的退货流程,不仅能减少客户投诉,也有助于提升顾客对品牌的信任与忠诚度。Shopify 虽然没有内建退货标签自动生成功能,但通过合理设置与外部工具整合,你完全可以打造一…

I2C设备寄存器读取调试方法

1、查看I2C挂载设备 2、读取i2C设备所有寄存器 3、读取i2c设备的某个寄存器 4、向i2C设备某个寄存器写入一个值1、查看

K8S的Helm包管理器

一、背景 官网: https://helm.sh/ 我们针对K8S环境中,部署对应的应用,无外乎就是编写一堆yaml资源清单文件. 资源清单、依赖性少的时候,可以直接手动维护。但是,随着资源清单越来越复杂,越来越多,不同的环…

多模态数据处理新趋势:阿里云ODPS技术栈深度解析与未来展望

多模态数据处理新趋势:阿里云ODPS技术栈深度解析与未来展望 🌟 嗨,我是IRpickstars! 🌌 总有一行代码,能点亮万千星辰。 🔍 在技术的宇宙中,我愿做永不停歇的探索者。 ✨ 用代码丈…

AI数据分析仪设计原理图:RapidIO信号接入 平板AI数据分析仪

AI数据分析仪设计原理图:RapidIO信号接入 平板AI数据分析仪 1 、概述 本仪器是一款面向工业控制、新能源、震动测量等业务开发的平板AI数据分析仪。基于 Jetson Orin Nano(AI边缘计算)、实现RapidIO接口数据接入,进行AI分析。Rap…

人工智能正逐步商品化,而“理解力”才是开发者的真正超能力

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领…

玩转ClaudeCode:ClaudeCode安装教程(Windows+Linux+MacOS)

Windows 环境安装 Claude Code 一、安装 WSL 环境 1. 确认 Windows 功能已开启 打开 “控制面板 → 程序 → 启用或关闭 Windows 功能” 勾选 “适用于 Linux 的 Windows 子系统” 和 “虚拟机平台” 点“确定”后重启电脑。 开机后,管理员模式打开 Terminal…

PyTorch多层感知机(MLP)模型构建与MNIST分类训练

冲冲冲😊 here😊 文章目录PyTorch多层感知机模型构建与MNIST分类训练笔记🎯 1. 任务概述⚙️ 2. 环境设置2.1 导入必要库2.2 GPU配置🧠 3. 模型构建3.1 模型定义关键点3.2 损失函数选择3.3 模型初始化与设备选择🔧 4. …

android tabLayout 切换fragment fragment生命周期

1、TabLayout 与 Fragment 结合使用的常见方式 通常会使用 FragmentPagerAdapter 或 FragmentStatePagerAdapter 与 ViewPager 配合,再将 TabLayout 与 ViewPager 关联,实现通过 TabLayout 切换 Fragment。 以下是布局文件示例 activity_main.xml: <LinearLayout xmln…

马蹄集 BD202401补给

可怕的战争发生了&#xff0c;小度作为后勤保障工作人员&#xff0c;也要为了保卫国家而努力。现在有 N(1≤N≤)个堡垒需要补给&#xff0c;然而总的预算 B(1≤B≤)是有限的。现在已知第 i 个堡垒需要价值 P(i) 的补给&#xff0c;并且需要 S(i) 的运费。 鉴于小度与供应商之间…

《Llava:Visual Instruction Tuning》论文精读笔记

论文链接&#xff1a;arxiv.org/pdf/2304.08485 参考视频&#xff1a;LLAVA讲解_哔哩哔哩_bilibili [论文速览]LLaVA: Visual Instruction Tuning[2304.08485]_哔哩哔哩_bilibili 标题&#xff1a;Visual Instruction Tuning 视觉指令微调 背景引言 大模型的Instruction…

【DataWhale】快乐学习大模型 | 202507,Task01笔记

引言 我从2016年开始接触matlab看别人做语音识别&#xff0c;再接触tensorflow的神经网络&#xff0c;2017年接触语音合成&#xff0c;2020年做落地的医院手写数字识别。到2020年接触pytorch做了计算机视觉图像分类&#xff0c;到2021年做了目标检测&#xff0c;2022年做了文本…

机器学习中的朴素贝叶斯(Naive Bayes)模型

1. 用实例来理解朴素贝叶斯 下面用具体的数据来演示垃圾邮件 vs 正常邮件的概率计算假设我们有一个小型邮件数据集邮件内容类别&#xff08;垃圾/正常&#xff09;“免费 赢取 大奖”垃圾“免费 参加会议”正常“中奖 点击 链接”垃圾“明天 开会”正常“赢取 免费 礼品”垃圾 …

document.documentElement详解

核心概念定义 它始终指向当前文档的根元素&#xff0c;在 HTML 文档中对应 <html> 标签。与 document.body&#xff08;对应 <body>&#xff09;和 document.head&#xff08;对应 <head>&#xff09;形成层级关系。与 document.body 的区别 <html> &l…

c#进阶之数据结构(动态数组篇)----Queue

1、简介这个是c#封装的队列类型&#xff0c;同栈相反&#xff0c;这个是先进先出&#xff0c;一般用于事件注册&#xff0c;或者数据的按顺序处理&#xff0c;理解为需要排队处理的可以用队列来处理。注意&#xff0c;队列一定是有顺序的&#xff0c;先进确实是会先出&#xff…

使用 keytool 在服务器上导入证书操作指南(SSL 证书验证错误处理)

使用 keytool 在服务器上导入证书操作指南(SSL 证书验证错误处理) 一、概述 本文档用于指导如何在运行 Java 应用程序的服务器上,通过keytool工具将证书导入 Java 信任库,解决因证书未被信任导致的 SSL/TLS 通信问题(如PKIX path building failed错误)。 二、操作步骤…

VUE export import

目录 命名导出 导出变量 导出函数 总结 默认导出 导出变量 导出函数 总结 因为总是搞不懂export和Import什么时候需要加{}&#xff0c;什么时候不用&#xff0c;所以自己测试了一下&#xff0c;以下是总结。 需不需要加{}取决于命名导出还是默认导出&#xff0c;命名导…