将人手动作转换为Revo 3控制

BrainCo Revo 3是一款五指灵巧手，专为类人机器人、具身人工智能研究、远程操作和操控而开发。它拥有21个独立驱动的自由度，支持多种手指运动和抓握姿势。

要控制这种程度的关节活动，仅仅检测操作者的手是张开还是闭合是不够的。远程操作系统需要捕捉人手各个手指的运动，并将其转化为与机械手运动学结构相匹配的指令。BrainCo使用MANUS手套来提供用于重定向过程的人手数据。

利用关节角度数据绘制四指图

BrainCo 利用关节角度数据，将操作者在食指、中指、无名指和小指上的动作映射到 Revo 3 的相应手指上。MANUS 人体工程学数据通过屈曲、伸展和张开的测量值来表示人手的形状，并通过MANUS Core实时传输数据，以实现连续的控制输入。

由于人手和Revo 3的这四个手指的结构高度吻合，关节角度数据提供了一种直接映射方法。这既保留了操作者的手指关节活动方式，又无需对每个手指进行基于端点的逆运动学计算。

通过指尖追踪实现拇指控制

由于MANUS数据手套拇指数据的节点结构与Revo 3拇指并不直接对应，因此拇指需要采用不同的重定向方法。BrainCo并非仅仅依赖关节角度，而是利用 MANUS 指尖传感器数据来追踪操作者拇指的位置，并将该位置作为机器人拇指的目标位置。

BrainCo随后应用逆运动学来计算Revo 3达到目标所需的关节运动。这既能保持操作者预期的拇指位置，又能考虑到人手和机械手之间的结构差异。

支持灵巧远程操作和触觉反馈

BrainCo集成展示了如何将不同的MANUS数据表示分配给同一机械手的不同部位。关节角度数据为四根手指提供了一种直接映射方法，而指尖数据则提供了拇指重定向所需的灵活性。

使用MANUS Metagloves Pro Haptic时，来自Revo 3的触觉信号也可以转换为操作员相应手指上的触觉反馈，从而为包含机器人手触觉传感的流程添加反馈通道。

MANUS将关节角度、指尖测量值和手部骨骼数据全部提供给控制流程，使机器人团队能够选择最适合其平台各部分的表示方法。对于BrainCo而言，这在人手运动和Revo 3控制之间创建了一个实用的接口。对于更广泛的操控研究人员而言，它为灵巧远程操作、机器人控制开发和人体演示数据采集提供了一个参考架构。

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