当前位置: 首页 > article >正文

mHandPro 动捕手套:在具身智能、VR互动及仿真教学中的卓越表现

广州虚拟动力高精度惯性动捕手套mHandPro,集成16个传感器以及第二代自主研发多层级AHRS异步融合算法,定制化设计了16位ADC ASIC,保持了在温度和时间层面上动捕数据的高稳定性,具备低噪声、高精度和偏移抵消的优点。动捕手套能够实时捕捉并传输手部的精细动作,并依靠内置感应节点、震动器和反馈装置,可实现真人在虚拟空间中自然、流畅的手部互动,为用户带来极致的沉浸式体验。可广泛应用于具身智能开发训练、VR游戏互动、虚拟仿真教学等领域。

一、具身智能训练开发

在具人形机器人、灵巧手、机械臂等具身智能的开发训练中,动捕手套mHandPro能够精确捕捉手指的每一个细微动作,输出手指姿态、关节点坐标数据,并同步时间戳,确保动作的准确性和流畅性。同时,动捕手套支持C++API、UDP数据流、Unity、UE、Blender等多种插件接口,可适配Windows、Linux等操作系统,为开发者提供了灵活的二次开发空间,满足了不同应用场景的需求。

二、VR游戏互动互动

动捕手套mHandPro能够完美适配HTC Vive Tracker、Oculus Quest2、PICO手柄等主流追踪器,能够精准追踪手部位置,让玩家在虚拟世界中体验到如同现实般的操作感。无论是挥剑、投掷还是抓取,都能做到得心应手,极大地提升了游戏的沉浸感。

三、虚拟仿真教学

虚拟仿真教学的领域中,动捕手套同样展现出了卓越的性能。动捕手套mHandPro配备了双马达震动反馈系统,且支持多级别调节,为学习者打造了一种前所未有的触觉学习体验。配备的mHand Studio动捕引擎,可识别18种不同的手势类型,包括抓取、点击、OK、握拳等,满足了设计师在三维建模和虚拟现实环境中的多样化交互需求。


http://www.kler.cn/a/443880.html

相关文章:

  • Linux应用开发————mysql数据库表
  • XILINX平台LINUX下高速ADC08060驱动
  • Android 搭建AIDL Client和Server端,双向通信
  • 基于 Python 解决 X 轴上点距离最小值问题
  • 使用 esrally race 测试 Elasticsearch 性能:实践指南
  • Day45 动态规划part12
  • 【ppt技巧】如何设置PPT带有密码的只读模式?
  • Elasticsearch 8.x 集成与 Java API 使用指南
  • 分布式链路追踪-03-分布式系统跟踪工具,如何设计 span?
  • 基于JavaWeb(SSM+MySQL)问卷调查管理系统设计与实现毕业论文
  • 不同协议下的接口测试方案设计
  • CEF127 编译指南 MacOS 篇 - 编译 CEF(六)
  • 【计算机视觉基础CV】02-入门详解图像分类、经典数据集、比赛与冠军图像模型演进史
  • OpenCV DCT图像去噪(SIMD加速)
  • linux中 umask 命令
  • 流式处理,为什么Flink比Spark Streaming好?
  • 前端JavaScript(六)---JS中的事件
  • 中软高科身份证云解码金融(银行)解决方案介绍
  • 智源大模型通用算子库FlagGems四大能力升级 持续赋能AI系统开源生态
  • 简单工厂、工厂方法、抽象工厂的区别
  • 哪些视频媒体平台可给企业直播间做分发拉流转播宣传?提升流量数据!
  • 如何配置防火墙提高服务器安全性
  • 【C语言】常见的scanf()接收异常及注意事项
  • websocket的心跳检测和断线重连
  • 开源 AI 智能名片 S2B2C 商城小程序中运营与产品的关系剖析
  • PHP基于Google Authenticator双因素身份验证实现动态码验证