摘要：随着机器人技术从工业自动化发展到人形辅助和人机协作领域，对灵巧机器人手的需求激增。驱动不足的机器人手难以复制人类的操作，也无法为人工智能训练提供可靠的触觉反馈。
产品
MANUS Metagloves ProMANUS 量子超手套MANUS Core ROS 2软件包（通过SDK许可）背景
随着机器人技术从工业自动化发展到人形辅助和人机协作领域，对灵巧机器人手的需求激增。驱动不足的机器人手难以复制人类的操作，也无法为人工智能训练提供可靠的触觉反馈。
其首款产品级灵巧机器人手XH。XH尺寸与人手相仿，配备先进传感器，旨在复制复杂的手部动作，操作现实世界的工具，并作为下一代研究和部署的平台。
挑战
XH拥有12个完全可控的自由度 (DoF)，因此其开发需要一种能够匹配其速度、精度和灵巧性的动作捕捉解决方案。基于视觉的跟踪系统虽然能够有效识别基本的手势，但在应用于高级机器人操作时却显得力不从心。
速度和延迟：基于视觉的系统通常会引入明显的延迟，从而限制了精细操作和实时远程操作的响应速度。
灵巧度映射：XH的12个自由度需要高保真度的输入，其中每个关节都需要独立捕捉和映射。
遮挡和连续性：当手指重叠或移出视野时，视觉追踪容易中断，导致运动数据不一致。这会降低控制的可靠性和训练数据集的质量。
解决方案
为了克服速度、灵巧性和稳健动作捕捉方面的挑战，ROBOTERA通过ROS2将MANUS手指追踪功能与XH灵巧手集成在一起。
以下几个关键组件实现了这一工作流程：
MANUS ROS2软件包：MANUS C++ SDK的ROS2封装器，可将MANUS手套无缝集成到 ROS2项目中。它使用自定义消息类型将手套数据发布为ROS2主题，包括原始骨骼数据、人体工程学数值和传感器数据（Metagloves Pro）
重定向层：重定向节点将MANUS手套的输入转换为XH的12自由度手部模型，确保操作直观，并能实现精细操作的精确控制。
XHandControlROS2：一个用于与XH进行EtherCAT通信的ROS2软件包，提供完整的关节控制和传感器读数功能。它通过ROS2主题、服务和回调函数提供完整的控制接口。
展望未来
除了目前的集成之外，MANUS和ROBOTERA正在测试一种压力触觉桥接技术，该技术将XHAND1的触觉阵列与下一代触觉手套连接起来。一旦完全实现，这将：向操作人员提供实时触觉反馈，使他们能够感受到机器人手所感知到的力、纹理和温度，提升远程操作和人机协作中的远程呈现精度。
通过将动作捕捉与触觉传感相结合，提供沉浸式训练数据集，加速具身人工智能研究。
这些进步共同为真正沉浸式灵巧机器人技术奠定了基础，在这种技术中，控制和触摸融合为一个无缝的人机交互界面。
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