前臂采集，双手自然接触
双侧臂环可与头戴视觉配合，不覆盖手掌与指尖。面向自然操作示范的采集构想，不将“免手套”理解为可以替代所有触觉测量或手部姿态设备。
MUSCLE / MOTION
FMG + IMU
规格选型肌肉形变与惯性数采臂环
将 FMG 阵列与 IMU 放在前臂，把肌肉形变相关的接触压力变化、惯性运动与第一视角视频配对。以头戴双目 + 双侧臂环的方案，让双手保留自然接触，为手势、手姿和机器人学习提供研究数据。
FMG + IMU接触变化与惯性运动
双侧采集左右前臂配对记录
Ego 配对第一视角任务上下文
头戴视觉双侧前臂采集双手自然接触
从设备，连接到完整方案。
按任务确认数据输出、接口适配与交付范围。
模块阵列，记录动作线索
视频展示模块式环状结构、内侧接触单元与 IMU。以 FMG 的形变相关信号补充视觉；传感单元检测到的前臂接触变化，不等于手指与物体之间的接触力。
从示范采集到模型研究
探索手势识别、3D 手姿和指尖压力预测，与 Ego、UMI、手套或真机数据配对。能否提升任务效果，需要独立标签、跨人跨日测试和机器人任务对照实验。
FMG + IMU / IN THREE DIMENSIONS
环绕前臂，连接动作与数据。
拖动查看环形外观、内侧接触面与控制区域。石墨黑与香槟金为材质方案，展示模型经过独立简化重建。
3D MODEL FMG + IMU
拖动旋转 · 滚轮 / 双指缩放 · 方向键操作
SEE THE SIGNALS
同一次操作，三种观察方式。
从佩戴位置到数据含义，理解 FMG、IMU 与第一视角如何互补。
01 / CONTACT
把动作线索，留在前臂。
记录前臂肌肉形变相关的接触变化。信号随佩戴位置、松紧与个体变化，需要保留佩戴基线和标定信息。
SIGNAL TRACE
- 记录什么
- FMG 原始输出 + 佩戴记录
不是 EMG 肌电，也不是指尖与物体之间的接触力真值。
FMG / SEE THE SYSTEM
把动作线索，戴在前臂上。
一组佩戴方案，两段演示。让视觉观察与前臂信号进入同一项研究。
SIGNAL ≠ PREDICTION ≠ ACTION
记录信号，不混淆答案。
原始采集、模型估计与机器人控制分别管理，保留数据来源和验证边界。
原始信号
FMG 传感单元的通道输出、IMU、设备时间戳、佩戴基线与质量标记。量程、单位和通道映射随硬件版本确认。
采集数据模型估计
探索手势、3D 手姿和指尖压力预测，保留模型版本、置信度与参考标签。预测值不作为直接测量真值。
研究方向 · 待验证机器人任务
与视觉、触觉或真机记录配对，评估是否提升操作效果。人体信号到机器人动作仍需映射、约束和真机安全检查。
任务评测EGO + FMG + IMU
双手保留自然接触，
数据保留多模态上下文。
以头戴双目记录观察视角，以左右臂环记录对应侧信号。每次采集保存设备编号、左右侧、佩戴位置和跨设备时间映射。是否使用手套、触觉末端或独立力传感器，取决于任务需要的参考真值。
THE DETAILS MATTER
把每一项细节，说清楚。
前臂 FMG 阵列与 IMU 联合采集，可与 Ego 头戴视觉配对。
产品与传感架构
| 参数项目 | 规格 / 配置 |
|---|---|
| 信号组合 | FMG + IMU；不包含 EMG 通道 |
| 产品形态 | 模块式前臂数采臂环；视频展示环状结构与内侧接触单元 |
| 传感阵列 | 10×4 三维力传感阵列 |
| 频率 | 视频标注 120 Hz；采样、传输刷新与算法输出应分别定义，具体频率按硬件与接口确认版本说明，不等同于 IMU 采样率 |
| IMU | 惯性传感与空间朝向 |
| 组合方案 | 头戴双目 + 双侧 FMG 臂环 |
| 通信方式 | 支持无线连接与本地记录 |
| EMG | 当前确认配置为 FMG + IMU，不宣称包含 EMG 肌电传感器 |
视频中的 high-precision / high-sensitivity 没有给出量程、精度与标定条件，本页不将其转写为量化性能承诺。10×4 不直接推导为 40 路或 120 路数据。
数据与算法边界
| 参数项目 | 规格 / 配置 |
|---|---|
| 原始数据规划 | 各 FMG 单元原始输出、惯性信号、设备时间戳、序号与质量标记；实际字段需接口确认 |
| 派生结果方向 | 手势、3D 手姿、指尖压力等模型预测；输出维度、模型版本、频率和精度待验证 |
| 参考真值 | 按任务配对手部姿态参考、独立力 / 触觉测量与人工标注；参考传感器另行选配 |
| 跨设备同步 | 与 Ego / UMI / 真机保存时钟映射与同步事件；不直接沿用 Thor 的设备内同步指标 |
| 佩戴记录 | 匿名参与者 ID、左右侧、佩戴位置、方向、松紧、静息基线、日期与重新佩戴事件 |
| 数据导出规划 | 按 session / episode 保存原始数据、标定与派生结果；协议、SDK 许可及平台适配需确认 |
FMG 不等于 EMG；前臂信号不是指尖接触力真值，模型预测也不是未经映射就能执行的机器人动作。
项目确认项
| 参数项目 | 规格 / 配置 |
|---|---|
| 传感性能 | 量程、灵敏度、精度、漂移、迟滞、过载能力和温度影响 |
| 佩戴适配 | 臂围范围、模组数量调整、压力预紧、长时间舒适性与皮肤接触材料 |
| 供电与结构 | 整机重量、电池容量、续航、充电方式、防护等级和清洁方式 |
| 链路性能 | 端到端延迟、丢包率、无线共存、掉线恢复与多设备并发 |
| 软件与算法 | 支持系统、原始数据权限、SDK 文档、模型许可和跨人校准要求 |
| 验收范围 | 固定任务、独立测试用户、跨日重新佩戴、基准对照与安全边界 |
FROM CAPTURE TO ARCHIVE
从开机，到一段完整数据。
- 01
佩戴与建立基线
确认左右侧、模组方向与松紧；按版本要求完成静息、参考动作与信号质量检查。
- 02
同步任务与多模态记录
记录任务编号、视频、FMG、IMU 与同步事件，保留原始时间戳，不把不同设备的刷新率混为一谈。
- 03
配对标注与模型估计
用参考姿态或独立力学测量生成监督信号，记录模型版本和不确定性；原始、参考与预测数据分别保存。
- 04
独立测试与失败回流
比较视觉 + IMU 与加入 FMG 的结果，按用户、日期和重新佩戴拆分训练测试集，再决定是否进入机器人任务验证。
- 先冻结传感器与通信规格，再定义接口和数据格式。
- 完成每次佩戴校准与信号质量检查。
- 用独立参考传感器建立力学对照；FMG 不是 EMG，也不是接触力真值。
- 在同一任务、同一训练预算下开展加入 / 不加入 FMG 的消融实验。
BUILD YOUR NEXT SETUP
连接更多研究拼图。
START WITH YOUR TASK
把你的研究任务，告诉我们。
从设备选型到数据与训练流程，一起确认适合的项目起点。