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DexCap是聚焦手部动作捕捉与机器人技能学习的技术平台,核心服务于机器人灵巧手控制、元宇宙交互、医疗康复等领域的研发需求。平台提供抗遮挡的手部运动跟踪功能,可实现手腕与全手指的高精度动作采集;搭载DexIL算法模块,支持从人类手部动作数据中训练机器手操作技能;配套人机协同校正工具,可优化动作数据的适配效果。目标用户涵盖机器人研发人员、VR/AR内容开发者、康复医疗技术研究者、高校相关方向科研团队等,可满足机器人技能训练、虚拟场景动作交互、康复运动数据采集等多场景的使用需求。
访问DexCap官方网站,在首页浏览功能介绍与技术文档,根据自身的研发需求,查看平台支持的传感设备型号与适配的机器手类型,确认是否匹配自身使用场景。
按照平台提供的设备配置教程,完成动作捕捉传感设备的佩戴与环境感知模块的部署,在系统中完成设备的连接校准,确保数据传输稳定。
进入动作采集界面,设置采集的场景标签与数据存储路径,按需求完成对应的手部操作动作录制,录制完成后可预览动作数据的完整性,补录不合格的片段。
上传采集完成的数据集到算法训练模块,选择适配的机器手型号与训练参数,启动DexIL算法训练,训练过程中可实时查看进度与指标变化。
训练完成后在平台内测试机器手动作执行效果,如有偏差可使用人机协同校正功能调整,最终导出需要的控制模型或动作数据用于后续研发。
看完教程,直接上手试试
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