专注于触觉交互研发的 SenseGlove近日正式发布 Rembrandt R1外骨骼力反馈手套，面向高精度人机交互与具身智能研究的前沿需求。作为一款专为遥操作人形机器人灵巧手而设计的高性能接口设备，SenseGlove R1数据手套融合了主动力反馈、高保真触觉反馈与毫米级手指追踪能力，为科研机构、高校实验室及工业自动化团队提供高保真的沉浸式交互体验。

为什么科研用户需要 SenseGlove R1外骨骼力反馈手套？

在具身智能、模仿学习、遥操作系统等前沿研究中，真实还原人手操作中的力觉与触觉信息是提升机器人理解与执行能力的关键。传统数据手套往往仅提供位置或姿态信息，缺乏对“力”与“触”的闭环反馈，限制了人机协同的自然性与效率。SenseGlove R1力反馈手套正是为解决这一核心痛点而生。

SenseGlove R1 核心技术亮点

• 40自由度高精度手指追踪

每根手指配备8个基于霍尔效应的旋转传感器（ASM AS5048A），实现从指尖到指节的毫米级运动捕捉，为机器人提供精细的人手运动数据。

• 四指主动力反馈（AFFB）

拇指、食指、中指与无名指均集成定制化主动力反馈模块，可模拟刚性物体抓握阻力或弹性体回弹力，使操作者“感受到”机器人手中物体的物理特性。

• 8点位线性谐振致动器（LRA）触觉反馈

5个指尖 + 3个掌心位置内置振动马达，支持170Hz共振频率、1.8G振动强度，可呈现表面纹理、轻触、工具震动或UI提示等多种触觉反馈。

• 集成抓握力感知

每个AFFB模块内嵌Ohmite FSR05BE力传感器（量程20g–1kg），同步采集操作者施加的抓握力，支持力+位姿双模态数据输出，适用于高保真模仿学习。

• 低延迟、高帧率通信

单向延迟约10ms，采样率达~1kHz，确保人机交互的实时性与流畅性，满足高速动态操作需求。

• 开放软件生态

提供Python API 与 ROS 2 支持，无缝对接主流机器人开发框架，便于快速集成至XR、视觉伺服或强化学习系统中。

SenseGlove R1 典型科研应用场景

• 遥操作灵巧机器人手：远程精准控制人形机器人完成抓取、装配、拆解等精细任务
• 具身模仿学习：采集人类操作中的力-位-触多模态数据，训练机器人策略
• 触觉感知建模研究：探索人类如何通过触觉理解物体属性，反哺机器人感知算法
• XR与数字孪生集成：在虚拟或混合现实中实现“可触摸”的远程操控界面
• 康复与人因工程评估：用于手部功能重建训练或人机协作安全性研究

开启下一代人机交互研究的新路径

SenseGlove Rembrandt 力反馈手套 是一款专为高精度遥操作与具身智能研究设计的创新设备。通过融合毫米级手指追踪、主动力反馈与多点触觉反馈，该产品为研究人员提供了一种具备真实物理感知能力的人机接口。

无论是在模仿学习、远程操控还是触觉建模等方向，这款力反馈数据手套都能帮助团队更高效地采集和复现人类操作行为中的复杂信息。其开放的软件架构与高实时性通信特性，使其成为连接人类意图与机器人动作的关键桥梁。

我们欢迎高校实验室、科研机构及技术创新团队前来咨询和体验，共同探索SenseGlove R1外骨骼力反馈手套在具身智能领域的更多应用潜力。