
打破传统阵列瓶颈,实现超越人类指尖灵敏度的极致感知。专为具身智能示教设计,精准解耦法向压力与切向摩擦力,为大模型端到端学习提供高质量的高维视触觉数据集。

打破传统阵列瓶颈,实现超越人类指尖灵敏度的极致感知。专为具身智能示教设计,精准解耦法向压力与切向摩擦力,为大模型端到端学习提供高质量的高维视触觉数据集。
相比于传统的完整数据手套,ImprintGlove 采用了创新的独立指套分体设计与腕部集线器架构。
这一设计的核心目的在于:最大程度保证操作者手指的灵活性。它彻底避免了布料和机械结构对精细动作的束缚,确保采集数据最接近真实的"裸手"操作。
在具身智能近场精密操作中,纯视觉方案面临极大挑战。ImprintGlove 完美解决了:
无缝对接 IMPRINTX 数据采购平台与数据广场
为端到端大模型提供包含力反馈的多模态动作序列,攻克 PCB 排线插入、精密螺栓紧固等高难度工业任务。
记录人类在复杂柔性任务中的触觉决策轨迹。如:医疗离心管单手插入、柔性布料边缘抓取等。
利用传感器输出的高维空间特征,对目标物体进行精确的几何拓扑分类与摩擦力预测。
| 感知维度 | 三维接触位置 (超越人类指尖极限的空间分辨率) + 三轴接触力矢量 (实时结构化数据输出) |
|---|---|
| 受力量程范围 | 0 - 20 N (适配精密装配及日常灵巧交互场景) |
| 采样频率指标 | 30 Hz (原生对齐主流相机帧率,内置硬件级时间戳) |
| 感知分辨率 | 0.2 N (高线性原始信号反馈,精准捕捉微小受力变化) |
| 硬件物理形态 | 极致轻薄设计,厚度适配人类指尖,不影响精细示教手感 |
| 高级数据输出 | 输出原始高维视触觉图像流,原生适配大模型端到端学习 |
| 系统接口集成 | 提供标准化 SDK,深度支持 ROS / ROS2 / Python / C++ |
| 数据传输链路 | 超柔抗拉扯信号线 + Type-C 高速屏蔽主链路 (无丢包延迟) |