- 16个高精度传感器，捕捉更细致 - 800HZ刷新率，双芯片搭载 - 8小时超长续航，轻松应付各种场景 - 搭载震动反馈模块，模式可选择 - 防菌布料可拆洗，穿戴更舒适
mHandPro 是一款多节点动作捕捉数据手套，依靠内置感应节点、震动器和反馈装置，可实现真人在虚拟空间中自然、流畅的手部互动，配套"mHand Studio”引擎，可将手部姿态实时转录成3D模型动作
手势识别
空间定位
沉浸式互动
手势识别 内置全自研手势识别模型 ——
支持18种手势类型自动识别，涵盖抓取、点击、0K、握拳等常用交互手势。用户能够通过手势来控制虚拟环境，进行更加自然且直观的人机交互体验
空间定位
主流追踪器完全适配
——
配套Unity插件，完全适配HTC Vive Tracker、Oculus Quest2、PICO手柄等追踪器进行手部位置追踪，实现手部模型在3D空间中的自由移动，增强交互沉浸感
沉浸式互动
内置多项虚拟交互案例
——
使用者可以进行模拟以及采集各种交互动作，配合手势识别和震动反馈，为开发者提供更高效，更真实的虚拟交互方案
列表多图
·高精度捕捉 mHand Pro双手配备惯性传感器共16个，在手指关节处增设传感器可使手指驱动更加灵敏，实现手指细微动作的精准捕捉 ·长续航使用 单只手配备1070mAh锂电池，一次充满可连续使用8小时以上，可携带外出轻松运用于各种场景，缓解用电焦虑 ·高帧率、低延迟传输 手套动作捕捉流畅，内部数据采样率最高可超过800Hz；采用2.4G无线传输可实现单手120Hz高帧率低延迟数据传输效果 手背搭载震动反馈模块，可有效增强沉浸式体验;防菌布料可拆卸清洗，穿戴更舒适
·动作捕捉
使用者可以通过动捕手套捕捉手部姿态进行手部运动分析，或者导出带手指动作的骨骼数据用于二次开发，提高工作效率

·vr交互
应用于vr领域进行手势交互增强虚拟交互沉浸感，支持18种手势识别，可用于VR游戏开发，机器臂远程操控等等，满足使用者多元化运用需求
·面向开发者提供C++SDK可进行二次开发，支持Unity3D、UE4、UE5、MotionBuilder、Maya、3D MAX 、Matlab、Python第三方插件并提供完整的视频教程与使用手册

·支持HTC Vive Tracker、Oculus Quest2、PICO主流手腕追踪器空间定位并兼容Windows和Android系统
集成手部捕捉硬件设备功能，能够实现实时手部捕捉及实时同步展现模型驱动效果，支持实时动作驱动、预览，调整、自由观察视角；可快速Ppose快速校准，校准1秒内完成，内置多种虚拟交互案例，可为开发者提供沉浸式虚拟交互参考方案
VR数据手套搭配头显装置，腕部追踪系统可以让使用者在虚拟环境中以第一视角远程操控机器臂等设备，实现 ① 实时机器人控制：使机器人能够模拟人类手部的精细动作；② 机器学习训练：提供大量真实手部动作数据，优化机器学习模型，提升机器人对复杂手势命令的理解和执行能力；③ 虚拟现实与远程操作：在VR/AR应用中实现自然的手部交互，或用于远程操控设备，提高操作的真实感和效率
mHand Pro动捕手套通过采集动作数据并将其转化为虚拟环境中的手势和动作，可以实现使用者在虚拟世界中点击、抓取等动作，例如在vr游戏中，使用者可以通过佩戴该手套进行虚拟游戏杆的操纵，增强在虚拟空间中的互动感
相较于传统的现场观摩，学生可以通过佩戴数据手套在虚拟空间中进行化学实验、生物解剖、医学解剖等手部操作，而无需担心实验材料的安全或成本问题，学生可以通过虚拟训练，增强对于理论知识的理解，从而提高真实实验的成功率