모션 캡쳐 글러브

Manus는 mm급 정밀도·drift 없음 (EMF), 25 DOF 전체 손 모델, NVIDIA Isaac·ROS 2 네이티브 통합 등 가장 강력한 솔루션입니다.

MANUS 데이터 글러브 — 섹션 2·3·4

로봇 R&D 솔루션 · 모션캡처 글러브

로봇 R&D 데이터 파이프라인 속 MANUS

로봇이 사람처럼 손을 쓰게 하려면, 먼저 사람의 손동작을 정확한 데이터로 바꾸는 단계가 필요합니다. 로봇 학습 데이터는 공간 인식·손동작·촉각·원격 조작 등 여러 센싱 레이어가 모여 완성되며, MANUS는 그중 사람의 손 움직임을 밀리미터 단위로 기록하는 손동작 캡처 레이어를 담당합니다.

공간 인식

LiDAR 스캐너

손동작 캡처

MANUS

촉각 · 힘

촉각 / F-T 센서

원격 조작

텔레오퍼레이션

학습 데이터

Imitation Learning

시연 데이터 생성

사람의 손 시연을 그대로 데이터화해 imitation learning의 입력으로 공급합니다.

텔레오퍼레이션 입력

원격 조작 시 로봇 손을 사람의 손동작으로 직관적으로 제어합니다.

dexterous hand 리타게팅

캡처한 손동작을 다양한 로봇 손 구조로 매핑해 학습·제어에 활용합니다.

왜 MANUS인가

연구급 데이터를, 바로 쓸 수 있게

데이터의 품질이 곧 학습 성능을 좌우합니다. MANUS는 정확도 · 완전성 · 연동성 세 축에서 연구 현장이 요구하는 기준을 충족합니다.

밀리미터급 정밀도 · 드리프트 없음

EMF 트래킹은 광학식과 달리 가림(occlusion)에 영향받지 않아, 손이 물체를 잡는 접촉 순간에도 끊김 없이 정밀하게 추적합니다.

25 자유도 전체 손 모델

모든 관절과 미세 동작을 추적해 해부학적으로 완전한 손의 디지털 트윈을 생성하고, 학습에 필요한 풍부하고 일관된 데이터셋을 만듭니다.

NVIDIA Isaac · ROS 2 네이티브 통합

Isaac Lab · Teleop 환경에 곧바로 연결되고 ROS 2를 지원해, 기존 로봇 학습 파이프라인에 별도 변환 없이 데이터가 흐릅니다.

MANUS Core 미들웨어

실시간 스트리밍과 Unity · Unreal · MotionBuilder 내보내기, Python · C++ SDK, Linux 지원으로 커스텀 셋업까지 폭넓게 대응합니다.

분 단위 셋업 · 2년 보증(전자부품)

복잡한 캘리브레이션 없이 몇 분 만에 사용을 시작하고, 모듈형 설계와 스왑 배터리로 끊김 없이 운용합니다.

검증된 연구 · 로봇 레퍼런스

국내외 로봇 · 연구 기관에서 dexterous hand 텔레오퍼레이션과 손동작 분석에 사용되며 신뢰성이 입증돼 있습니다.

제품 라인업

연구 목적에 맞춰 선택하세요

두 모델 모두 동일한 EMF 정밀 추적을 기반으로 하며, 촉각 피드백이 필요한지에 따라 선택합니다.

정밀 · 연구

Metagloves Pro

최고 정밀도와 최저 지연의 데이터 글러브

모든 데이터 포인트가 중요한 워크플로우를 위해 설계되었습니다. 가장 정확한 센서 측정과 낮은 지연으로 신뢰할 수 있는 손동작 데이터를 확보합니다.

  • EMF 트래킹 · 밀리미터급 정밀도
  • 25 자유도 전체 손 모델
  • 드리프트 · 가림(occlusion) 없음
  • 낮은 지연 · 실시간 스트리밍
  • 모듈형 설계 · 스왑 배터리
  • 2년 보증: 핵심전자부품 (소모성[배터리, 장갑천 등]; 90일, Core SW; 해당 메이저버전[예, Core 3.x면 3.x 버전내]내)

적합 용도  로봇 학습 · 모션 사이언스 · AI 연구

추천 대상  데이터 fidelity가 최우선인 연구실

견적 요청
정밀 + 햅틱 · 텔레오퍼레이션

Metagloves Pro Haptic

정밀 추적에 햅틱 피드백을 더하다

정밀함과 촉각적 직관이 동시에 필요한 워크플로우를 위해 설계되었습니다. 조작자가 동작을 보는 것을 넘어 직접 느끼며 시연해, 학습 속도와 정확도를 높입니다.

  • Pro의 모든 추적 성능 그대로
  • 손가락 햅틱 피드백 내장
  • “보고 + 느끼는” 시연
  • 공간 인지 향상 · 학습 가속
  • 접촉 · 조작 직관에 최적
  • embodied AI 학습 환경 대응

적합 용도  텔레오퍼레이션 · embodied AI 파이프라인 · XR

추천 대상  접촉 기반 조작 시연이 필요한 팀

견적 요청

어떤 걸 골라야 할까요?  정밀한 데이터 수집이 목적이면 Metagloves Pro, 조작자가 촉각으로 느끼며 시연해야 하면 Metagloves Pro Haptic을 권합니다.

※ Quantum Metagloves는 단종(EOL)되어 라인업에서 제외되었습니다.

상세 사양 · Specifications

Metagloves Pro vs Pro Haptic

두 모델은 동일한 EMF 정밀 추적·25 자유도·120Hz 성능을 공유합니다. 실질적인 차이는 햅틱 모듈 유무로 압축됩니다.

햅틱 피드백 무게 167g → 178g 사이즈 옵션 MANUS Core 호환 버전
구분
항목
Metagloves Pro
Metagloves Pro Haptic
핵심 기술
트래킹 방식
EMF(전자기장) 트래킹
EMF(전자기장) 트래킹
자유도(DOF)
해부학적 전체 손 25 DOF
해부학적 전체 손 25 DOF
햅틱 피드백
없음
LRA 진동 햅틱 내장
주요 용도
핸드 모캡 · 로봇 제어 · XR
텔레오퍼레이션 · embodied AI · XR
손가락 끝 센서
센서 기술
6 DOF EMF 센서 5개
6 DOF EMF 센서 5개
데이터
3축 위치 + 3축 회전
3축 위치 + 3축 회전
샘플링 레이트
120Hz
120Hz
지연 (유선)
30ms
30ms
지연 (무선)
50ms
50ms
케이싱 소재
PA-12
PA-12
손가락 햅틱 Haptic 전용
햅틱 기술
LRA 진동 모터 5개
강도 제어
256단계 동적 제어(손가락별)
제어 레이트
120Hz
피드백 유형
1차원 진동 촉각
햅틱 지연 (유선/무선)
4ms / 16ms
핸드 모듈 (Top Module)
센서 연결
교체식 센서 연결
교체식 센서 연결
상태 표시
배터리 LED + 상태 LED
배터리 LED + 상태 LED
케이싱 소재
PC/ABS
PC/ABS
연결성
유선 통신
USB 2.0 Type-C
USB 2.0 Type-C
무선 통신
MANUS 무선 동글 (USB 2.0 Type-A)
MANUS 무선 동글 (USB 2.0 Type-A)
동글 프로토콜
Bluetooth 5.0
Bluetooth 5.0
무선 도달 거리
최대 15m (환경 의존)
최대 15m (환경 의존)
장거리 액세서리
MANUS Bodypack Lite
MANUS Bodypack Lite
전원
배터리 타입
교체식
교체식
배터리 모델
Metagloves Pro Battery
Metagloves Pro Haptic Battery
잠금 방식
스냅핏
스냅핏
배터리 지속
최대 약 3시간 연속
최대 약 3시간 연속
충전 시간
약 2시간
약 2시간
충전 방식
USB Type-C (5V/0.5A)
USB Type-C (5V/0.5A)
충전 액세서리
MANUS Charging Station
MANUS Charging Station
무게 · 치수
무게 (M, 배터리 포함)
167g (5.88oz)
178g (6.28oz)
핸드 모듈 (H×W×D)
60.7 × 78.2 × 34.3mm
60.7 × 78.2 × 34.3mm
핑거 센서 (H×W×D)
20.3 × 15 × 9.6mm
20.3 × 15 × 9.6mm
햅틱 모듈 (H×W×D)
12.5 × 12.5 × 8.1mm
무선 동글 (H×W×D)
27.8 × 70.3 × 8.5mm
27.8 × 70.3 × 8.5mm
동글 케이블 길이
43cm
43cm
글러브
글러브 형태
풀 핑거 글러브
풀 핑거 글러브
핑거 센서 배치
직물에 통합 · 분리 가능
직물에 통합 · 분리 가능
햅틱 액추에이터
직물에 통합 · 분리 가능
핸드 모듈 장착
통합 래치 · 1단계
통합 래치 · 1단계
사이즈 옵션
XS, S, M, L
M, L
직물 소재
폴리에스터 72% / 스판덱스 28%
폴리에스터 72% / 스판덱스 28%
세탁
가능 (전자장치 분리 시)
가능 (전자장치 분리 시)
소프트웨어 · MANUS Core
호환 버전
MANUS Core 3.0 이상
MANUS Core 3.1 이상
손 캘리브레이션
4단계 · 약 50초
4단계 · 약 50초
핸드 솔버
MANUS Hand Solver 3
MANUS Hand Solver 3
손 관절 표현
25 DOF 전체 손
25 DOF 전체 손
손목 방향
3축 회전
3축 회전
5개 손가락 끝 데이터
전부 3축 위치+3축 회전
전부 3축 위치+3축 회전
포지셔널 트래킹 · 환경
외부 트래커 마운트
MANUS Universal Mounting System
MANUS Universal Mounting System
광학 마커 부착
직물에 마커 개구부 2개
직물에 마커 개구부 2개
작동 온도
0° ~ 40°C
0° ~ 40°C
작동 습도
10 ~ 80% (결로 없음)
10 ~ 80% (결로 없음)

소프트웨어 · 통합

기존 파이프라인에 그대로 연결됩니다

MANUS Core 미들웨어를 중심으로, 주요 로봇·AI·모션캡처 환경과 별도 변환 없이 연동됩니다. 데이터 수집부터 시뮬레이션·텔레오퍼레이션까지 한 흐름으로 이어집니다.

MANUS Core

글러브 데이터를 받아 원하는 환경으로 내보내는 핵심 미들웨어

  • 실시간 데이터 스트리밍
  • Unity · Unreal · MotionBuilder 내보내기
  • Python · C++ SDK — 커스텀 통합
  • Linux 통합 지원
  • 트리거 레코딩 (Vicon Shogun · OptiTrack Motive)
  • 타임코드 · 젠록 동기화

로봇 · AI

NVIDIA Isaac
Isaac Lab · Teleop
ROS 2
네이티브 지원

콘텐츠 · 모션캡처

Unity
Unreal Engine
MotionBuilder
Vicon
OptiTrack

Dexterous Hand 페어링

Tesollo
국내 로봇 손 공식지원
PSYONIC
Ability Hand

활용 사례

연구 현장에서 이렇게 쓰입니다

대학·정부 출연연을 비롯한 로봇 R&D 현장에서 손동작 데이터가 실제로 쓰이는 대표적인 방식입니다.

Imitation Learning

모방 학습 데이터 수집

시야 가림(Occlusion) 없는 무손실 풀 모션을 수집해 AI 모델 훈련의 Ground-truth 데이터로 활용합니다.

Teleoperation

로봇 원격 조작

햅틱 피드백을 통해 물체의 촉감을 느끼며 로봇 손(Dexterous Hand)을 직관적으로 실시간 제어합니다.

Motion Science

모션 사이언스

손과 손가락의 움직임을 밀리미터 단위로 계측해 동작 분석·재활·인간공학 연구에 활용합니다.

Sim-to-Real

디지털 트윈 시뮬레이션

NVIDIA Isaac Sim 등 가상 환경 내 에셋으로 활용하여 시뮬레이션과 현실의 간극을 줄입니다.

우리의 부가가치

장비는 어디서 사도 같습니다. 차이는 '사기 전'에 있습니다.

저희는 박스를 배송하는 데서 시작하지 않습니다. 문의를 주시면, 귀 연구실에 맞춘 도입 자료를 먼저 만들어 드립니다 — 무엇을, 왜, 어떻게 도입해야 하는지까지. 평가는 그 자료를 받아보신 다음에 하셔도 됩니다.

1

연구실 맞춤 도입 정당화 패키지무료

연구실명과 연구 주제 한 줄만 주시면, 제품·라이선스 구성과 선정 근거, 보유 장비(OptiTrack · Isaac Sim · ROS 2) 연동 방법, 품의에 바로 붙일 견적·사양 비교까지 정리해 보내드립니다. 마누스를 처음 검토하시든, 어디서 살지 비교 중이시든 상관없습니다.

2

구매·예산 처리 편의

연구비 신용카드 결제를 지원하고, 품의·예산 정당화에 필요한 서류를 즉시 준비해 드립니다. 도입 결재가 늦어지는 구간을 줄여드립니다.

3

셋업·연동 가이드

ROS 2, 로봇 손, OptiTrack · Isaac Sim 등 보유 환경에 맞춘 셋업·연동 가이드를 제공해, 받으신 날 바로 데이터 수집을 시작하실 수 있도록 안내합니다.

4

LiDAR–MANUS 데이터 수집 흐름 안내

라이다 스캐너(눈)부터 마누스 장갑(손)까지, 모방학습용 데이터를 수집하는 전체 흐름을 설계해 안내해 드립니다. 로봇 연구 데이터 수집을 한 곳에서 상의하세요.

고객 사례 · 신뢰

글로벌 최고 수준의 R&D 현장이 검증했습니다

MANUS는 Meta(V-JEPA 2), CMU(BiDex), Apptronik 등 최상위 로보틱스 연구에서 신뢰성이 입증되었습니다.

MANUS 글러브는 텔레오퍼레이션을 직관적이고 완벽하게 지원합니다. 테솔로 로봇 핸드 모델 개발과 시연 과정에 강력한 시너지를 내주었습니다.

김선명 (Sun-Myung Kim) / R&D Team Chief · Tesollo Inc.

비전 기반(카메라) 트래킹을 뛰어넘는 뛰어난 정밀도와 데이터 퀄리티를 보여줍니다. 로봇 손을 제어하는 데 있어 단연코 최고의 솔루션입니다.

Dr. Li Wangwei / CTO · Dexcel Robotics
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- 소비자 불만 또는 분쟁 처리에 관한 기록 : 3년
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- 제공받는 자의 보유, 이용기간 : <예) 신용카드 발급계약에 따른 거래기간동안>


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- 위탁하는 업무의 내용 : 상품 배송 업무
- 위탁받는 자 (수탁자) : OOO 고객센터
- 위탁하는 업무의 내용 : 고객상담 업무
- 위탁받는 자 (수탁자) : OOO
- 위탁하는 업무의 내용 : 본인확인 업무
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- **위탁하는 업무의 내용 : 문자메시지 발송, 카카오톡 알림톡(정보성 메시지) 및 친구톡 발송 업무**
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2. 재화 또는 서비스 제공
필수항목 : <예) 성명, 생년월일, 아이디, 비밀번호, 주소, 전화번호, 이메일주소, 아이핀번호, 신용카드번호, 은행계좌정보 등 결제정보>
선택항목 : <관심분야, 과거 구매내역>

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