身体化されたAIデータ収集システム｜ロボット学習ハードウェア｜Foxtech

ExoGlove Proは、指と手の動きを捉え、器用な遠隔操作やロボット学習を実現します。25自由度（25DOF）の手の姿勢再構築機能と低遅延トラッキング機能を備え、単独で使用することも、ExoArm-7 Proと組み合わせて上肢全体のデータ収集に使用することも可能です。

ExoArm-7 Proは、両腕ロボットの遠隔操作や人間によるデモンストレーションデータの収集を目的とした、装着型モーションキャプチャ外骨格です。14自由度（DOF）のアームトラッキング、低遅延応答、モーションリターゲティング機能を備え、ロボット学習や身体化AI研究のための直感的なソリューションを提供します。

HeadGo EGOは、身体性AIおよびロボット学習研究向けに設計された、装着型人体デモンストレーションデータ収集システムです。一人称視点の視覚体験、手の動き、環境との相互作用を捉えることで、研究者は模倣学習、ロボット操作、インテリジェントロボット開発のための高品質なデータセットを構築できます。

身体性を備えたAIロボットの学習のために、操作スキルと相互作用データを取得する人間の手のデータ収集システム。GripperGo LiteとProは、正確な手の動き、把持動作、物体との相互作用を記録し、研究者が人間のスキルをロボットの操作タスクに転用し、高度なロボット学習モデルを開発するのに役立ちます。

Agility A2 VR遠隔操作システムは、高度なVRヘッドセットとデュアルアームロボットを組み合わせることで、複雑な両手作業に対する直感的でリアルタイムな制御を実現します。身体性AIとロボット学習向けに設計されており、高精度なモーションマッピング、高品質なデータ収集、そしてROS2およびNVIDIA Isaacとのシームレスな連携を可能にします。

没入型VR制御 ― VRを用いた直感的な遠隔操作により、人間とロボットの自然なインタラクションを実現します。
リアルタイムモーションマッピング ― 人間の動きをロボットの動作に低遅延かつ高精度で変換します。

両腕協調動作 ― 複雑な作業を効率的に行うための両手操作。

身体化されたAIに対応 — VLA、模倣学習、強化学習のワークフローをサポートします。

ROS2およびIsaacのサポート — 開発、シミュレーション、デプロイメントのための容易な統合。

高品質なデータ収集 ― トレーニングや研究のための信頼性の高いデータ収集。

多用途なアプリケーション ― 遠隔操作、組み立て、AIトレーニング、研究に最適です。

Agility A2 + ExoArm-7キットは、直感的な両腕ロボット制御と高品質なデータ収集を実現する、装着型外骨格遠隔操作システムです。高精度なモーションキャプチャと低遅延性能を組み合わせることで、実世界のタスクにおいて効率的なVLA（仮想学習アセンブリ）とロボット学習ワークフローを可能にします。

装着型外骨格の制御 ― 自然な人間の動作入力による直感的な両腕遠隔操作。
低遅延動作 ― 精密な操作作業において、スムーズで安定した応答を実現します。

リアルタイムモーションキャプチャ ― 正確なトラッキングにより、一貫性のあるデモとデータ記録を実現します。

VLAデータ収集対応 — デモンストレーションデータおよびロボット学習ワークフロー向けに最適化されています。

ROS2およびIsaacのサポート — 開発とデプロイメントのための簡単な統合。

SDK付属 — 迅速なセットアップと柔軟なカスタマイズが可能。

Agility A2 Isomorphic Teleoperation Set は、具現化された AI およびロボット学習用に設計された完全なリーダー/フォロワーデュアルアームシステムです。同期された 2 つのプラットフォームにより、ROS2 および NVIDIA Isaac を使用して、現実的な遠隔操作、正確なデータ収集、およびシームレスな展開が可能になります。アイソモルフィック遠隔操作 - 実際のデュアルアームワークフロー専用のリーダー/フォロワー設定。高ペイロードデュアルアーム - 実世界のタスクのための強力な両手操作プラットフォーム。具現化された AI 対応 - データ収集とポリシー展開 (IL/RL/VLA) をサポート。ROS2 および Isaac 互換 - 統合、制御、およびシミュレーションを簡素化。統合システム - 迅速な展開のための組み込み PC および完全なソフトウェアスタック。実証済みのアプリケーション - マニピュレーション研究、アセンブリ、遠隔操作、および教育に最適。

Foxtech Dexterous Handsは、ロボット学習、遠隔操作、具現化されたAI、および高度なロボット研究に人間のような操作機能を提供します。力覚センシング、触覚フィードバック、高精度モーション、およびさまざまな操作タスクに対応するROS互換統合を備えた複数の構成が利用可能です。人間のような器用さ — 多関節ハンド設計により、自然な把持と精密な操作をサポートします。力覚および触覚センシング — 一部のモデルは、閉ループ操作のために力覚または触覚フィードバックを提供します。ロボット学習対応 — 遠隔操作、模倣学習、および具現化されたAI研究に適しています。柔軟な統合 — ロボットアームおよび操作開発のための研究プラットフォームと連携します。