SenseGlove R1‌是一款专为‌人形机器人遥操作、具身智能研究‌设计的高精度外骨骼力反馈触觉手套，前身曾用名Project Rembrandt，核心作用是为机器人操控提供高保真的手部触觉与力觉交互接口。

核心技术特点

它融合了多类交互技术，解决了传统数据手套缺失力触觉反馈的痛点：

1.40自由度高精度手指追踪‌：每根手指（共5根）配备8个关节的霍尔效应旋转传感器，实现‌毫米级精度‌的动作捕捉，能同步从指尖到指节的全部运动，确保手势与机器人手高度同步。

2.四指主动力反馈‌：拇指、食指、中指、无名指集成定制主动力反馈模块，可模拟刚性物体抓握阻力、弹性材料回弹拉力，让操作者直观感知机器人手中物体的物理特性。

3.多点振动触觉反馈‌：在5个指尖+3个掌心位置共布置8个线性谐振致动器，可呈现物体表面纹理、工具振动、操作提示等细腻触觉信息。

4.集成抓握力感知‌：每个力反馈模块内嵌力传感器，可同步采集抓握力度，输出「力+位姿」双模态数据，支持高保真机器人模仿学习。

5.低延迟高实时性‌：单向延迟仅约‌10ms‌，采样率达1kHz，保证动态操作的流畅性；同时支持Python API和ROS 2，可无缝对接主流机器人开发框架。

主要应用场景

远程操控人形机器人灵巧手，完成精密装配、易碎物品抓取等精细任务

为具身智能、模仿学习采集「力-位-触」全模态的高质量示范数据

触觉感知建模研究，探索人类触觉交互逻辑以优化机器人算法

XR/数字孪生领域，实现可触摸的远程操控交互界面

手部康复训练、人机协作安全性评估等人因工程研究