在高精度動作捕捉與虛擬互動領域中，MANUS數據手套以其穩定、低延遲的手部追蹤技術著稱。它透過EMF電磁感測器即時擷取手部與手指的微小動作，並轉化為可用的數位數據，用於動作捕捉、骨骼建模與動畫重定向等應用。本文將帶您一步步了解 Manus 如何將真實手勢轉換為精確的數位動作資料，讓動作捕捉與機器人操作更自然、更靈活。 MANUS 的三大資料層架構 Manus Core 系統透過三層數據架構，實現從原始感測到骨架重定向的完整流程： 感測器數據（Sensor Data） 骨架數據（Skeletal Data） 重定向數據（Retargeting Data） 這三種資料格式可支援多種應用場景，從手勢識別、虛擬角色動畫到機器人控制與人機互動研究，實現真實世界動作的即時數位化。 感測器數據：來自EMF感測器的精準追蹤 Manus手套使用EMF感測器來偵測每個感測點相對於手背磁線圈的位置，實現極低延遲的手部追蹤。在數據解讀過程中，系統會自動校正感測器與關節之間的偏移，確保每個關節動作都能被精確記錄。 此層級的原始感測數據可透過Manus Core + SDK