【深入解析】MANUS數據手套：從EMF感測器到高精度手部追蹤的完整流程

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：

1. 感測器數據（Sensor Data）

2. 骨架數據（Skeletal Data）

3. 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授權版（Metagloves Pro）獲取，為開發者提供完整的動作資料來源，用於高階應用整合。

骨架數據：建立手部的數位孿生模型

骨架數據（Skeletal Data）是Manus Core對使用者手部的內部數位化表示。系統利用感測器資料、校正參數與高階運算模型，生成包含 25個節點（每手25個關節） 的三維手部模型，完美對應佩戴者的手部姿勢。

此外，骨架層還提供人體工學（Ergonomics）數據，能分析每個關節的彎曲、伸展與張開程度，廣泛應用於運動醫學、復健研究與人體動作分析。透過MANUS Core儀表板，使用者可直覺觀察手指角度變化與CMC關節分佈數據，並將骨架與工學資料導出為 .CSV 格式，內容包括：

• 關節位置與旋轉值

• 速度與加速度

• 收縮距離

• 關節角度與角速度

  
  

  

  
  

重定向數據：從人手到虛擬角色與機械手

最後一步是骨架重定向（Retargeting）。Manus Core 讓開發者能在 Unreal Engine 或 Unity 中將手部資料直接映射至自定義角色模型，並可使用 DevTools 開發工具 進行骨架標記與鏈結設定。

設定完成後，開發者可將定義檔輸出為 .mskl 格式，或直接傳回插件中使用。這讓Manus資料能夠靈活應用於非人類比例的虛擬角色或機械手控制。

例如，Het Nieuwe Kader 團隊就成功將 MANUS 手部數據重定向至機械手，實現真實手勢驅動機器動作的突破性成果。

從感測到創造，MANUS重構手部數據的可能

MANUS數據層架構確保了每一個細節動作都能被準確捕捉、分析與再現。透過將 EMF感測器數據 轉化為結構化的骨架模型與可自適應的重定向運動，創作者、工程師與研究人員皆能以Manus為基礎，建立更自然、可信與可用的動作捕捉體系。

不論是虛擬角色動畫、XR互動開發，還是機器人遠端操控與康復研究，Manus數據手套都正為全球開發者開啟手部追蹤的新世代。