ROBOTERA XHAND 1 Pro 拥有 21 个主动自由度，采用全驱动架构，整个手掌部位布满触觉传感器。兼具关节级控制与高密度接触感知能力，可实现复杂抓取、手内操作，也适用于强化学习研究。这类应用既需要精准的运动控制，也需要丰富的物理接触反馈信息。

要为如此高灵巧度的机械手采集演示数据，就需要一套能够输出同等输入精度的人机交互设备。MANUS Metagloves 可追踪指尖的位置与旋转姿态，MANUS Core 软件将这些数据处理为具备 25 个自由度的仿生手部骨骼模型，可对接遥操作与演示数据采集工作流。

将人类手部运动重定向至 21 个主动自由度

XHAND 1 Pro 的关节布局与 MANUS 仿生手部模型相似度较高，手指弯曲、外展参数可以直接映射为机器人对应关节的目标值。这种基于关节角度的控制方式逻辑直观，能够减少额外逆运动学的计算开销。

当机器人手指的关节数量或转动轴与 MANUS 手部模型存在差异时，则可以将指尖位置与旋转姿态作为末端执行器目标。系统通过逆运动学模块解算出合适的机器人位形，同时保证指尖姿态与操作人员的预期动作保持一致。

最终这套运动重定向流程会根据每根手指的机械结构与性能，混合使用直接关节映射与基于末端位姿的两种控制模式。

触觉感知与力反馈的联动

借助 MANUS Metagloves Pro Haptic 数据手套，XHAND 1 Pro 采集的触觉数据还可以接入双边遥操作系统架构中。机械手检测到的接触信号能够映射到操作人员对应手指的触觉反馈上，反馈强度对应实际检测到的接触力大小。操作人员在操作物体时，就可以感知到接触触发、握力变化、压力波动等信息。

将 XHAND 1 Pro 与 MANUS 手部追踪方案相结合，科研团队搭建的遥操作系统，不仅可以记录人手的运动轨迹，还能够捕捉操作人员在整个操作任务中对物理接触做出的响应，已实现更高精度的机器人训练与遥操作任务。