武吉手 vs 影手 vs アレグロ:2026年 精華なロボット手比較
武吉手,シャドー手,アレグロ手:DOF,タクチルセンシング,価格,テレオペレーション手袋の利用可能性,SDKの成熟度,RCSVでの利用可能性について比較します.2026年の完全な仕様表と決定ガイドが含まれています.
2026年に巧妙なロボットハンドを選ぶことは,実在的な研究開発用例をカバーする3つのオプションに限ります: ウジハンド (RCSVで利用可能な最高のコスト/能力比),シャドーハンド (最高DOF,最高コスト) とアレグロハンド (RL研究用馬,触覚センサーなし). このページでは 詳細な比較
完全規格比較
| Specification | Wuji Hand | Shadow Hand | Allegro Hand |
|---|---|---|---|
| DOF (total) | 20 | 24 | 16 |
| Tactile sensing | 768 points per finger (standard) | Optional (add-on, extra cost) | None standard |
| Price (per hand) | $16,000 | ~$80,000–$130,000+ | ~$15,000–$18,000 |
| 遠隔操作 glove | Yes — Wuji Glove, native pairing | Separate system required ($20k+) | No native glove |
| Control frequency | 333 Hz | 1000 Hz (ETH variant) | 333 Hz |
| アクチュエータ type | Electric, brushless DC motors | Pneumatic (E3 variant: electric) | Electric, Dynamixel servos |
| Weight | ~400g | ~4.2kg (with forearm unit) | ~1.0kg |
| ROS support | ROS2 (ROS1 adapter available) | ROS1 + ROS2 | ROS1 + ROS2 |
| Python SDK | Yes (wuji-sdk, open-source) | Yes (sr-ros-interface) | Yes (allegro-hand-ros) |
| LeRobot / HuggingFace compatible | Yes — native export | With converter | With converter |
| Lead time | In stock at RCSV; ships same week | 8–16 weeks from Shadow Robot | 4–8 weeks |
| Available at RCSV | Yes — purchase + lease | No | No |
| Best for | 遠隔操作 + imitation learning | Max-DOF research, well-funded labs | RL research, dexterous manipulation |
武吉手:2026年に最高のコスト・パー・カパシティ
武吉技術によって製造された武吉手は,20,000ドル未満で利用可能な最も能力のある手です.その特徴は,各指先に標準的なコンポーネントとして組み込まれた768点触覚センサーマレイです. シャドウのオプションタクチルモジュールで販売されているよりも高い シャドウの手の価格の5分の1です
手には5本の指 (4本の指 +大指) がそれぞれ4DOFで,合計20DOFを供給している.アクチュエーションは,ハーモニックドライブ減速器を持つブラシレスDCモーターを使用して完全に電気で,シャドウの伝統的なpneumaticアクチュエーターの複雑性とメンテナンス要件を排除している.400gでは,腕の有用荷制限を超えずにほとんどの6DOF腕プラットフォームに搭載できるほど軽い.
武吉手袋: 箱の外のテレオペレーション
双重のウジ手袋 (RC G1 タクチル・グローブ,RCSV) は,模倣学習用例の重要な区別機である.これは,リアルタイムで操作者の手の20DOFを追跡し,333Hzでウジ手への関節角コマンドをストリームする動きキャプチャ手袋である.人間の動きからロボット動きまでの遅延は,ローカルネットワークで20ms未満である. 2026年に入手可能な最も完全な手袋と手袋の組み合わせは 2026年に入手可能な最も完全な手腕の遠隔操作スタックです 硬件部品の両方が前もってペアされ,ソフトウェアSDKが最初の日に動作します
比較:シャドウハンドの遠隔操作には,別々の動きキャプチャシステム (通常は10k$20kでCyberGloveまたはカスタム光学マーカー設定) を購入し,単一のデモを収集する前に,人間のDOFをシャドウDOFにマップするカスタムリターゲティングコードを書く必要があります.
武吉ハンドSDKと模倣学習統合
Wuji のオープンソースの Python SDK は,ROS2 テーマとして,完全な関節状態ベクトル (20 DOF 位置 + 速度 + トーク) と触覚センサーの読み取り (768 浮動指) を暴露しています.データフォーマットはLeRobot に対応しており,フォーマット変換なしで,Wuji Hand 遠隔操作データを直接拡散ポリシーまたはACT 訓練パイプラインにパイプすることができます. RCSVは,Wuji HandのLeRobotデータセットの収集スクリプトを事前に設定しています 箱を解き放つから2時間以内に最初のエピソードを収集することができます.
RCSVでWuji Handを試してください: サンフランシスコのWuji Handデモステーションを運営しています. 決定する前にハードウェアと遠隔操作手袋を評価するセッションを予約できます.また,2週間評価レンタルも提供します.
シャドーハンド: 最大のDOF,最大予算
ロンドンにあるシャドーロボット会社によって製造されたシャドーデクステロスの手は2000年代初頭から高DOFロボットの手の研究の黄金基準となっている.伝統的な空気力変形 (DEX-EE,E2) は,空気筋アクチュエーターから信じられないほど適合的で人間のような指尖の振る舞いで,ウジよりも24DOF
2026年にシャドーハンドの弱点は価格,重量,遠隔操作差である.設定に応じて8万~13万ドル以上で,同等の巧みにWujiより5
シャドウがまだ勝利している場合:特に24DOFを必要とする研究グループ (手動操作のいくつかの作業のために追加的な指の反対と指の誘拐DOF) に,シャドウエコシステムに既に深く投資されている研究室,および空気筋動力の特定の適合性特性を必要とするアプリケーション (接触シナリオにおける電気動力とは本当に異なる).
アレグロハンド:RL研究基準
ウォニックロボット工学社のアレグロハンドは4本の指で16DOF (4DOFそれぞれ) を搭載している.低コスト研究腕に含まれるダイナミクセルセルサーボアクチュエーターを使用している.これは修理可能,よく理解され,維持に安くする. $15,000$18,000で,ウジハンドと価格競争力がある. 過去10年間数百冊の 強化学習論文で使用され,どの手でも最も成熟した ROS 統合を持っています.
2026年使用例の重要な弱点は,触覚センサー (標準) はなく,遠隔操作手袋もなく,16DOFとWujiの20の対照性があります. 実験者による実験では,人間による示範なしでゼロから学習する際には,これらの欠陥が重要ではない. アレグロの信頼性と文書化されたシミュレーターモデル (アイザックジムとミュジョコ) はより価値ある.人間による示範を行う必要のある模倣学習の研究では,遠隔操作手袋の欠如は大きな障害である.
どの 優雅 な 手 を 選ぶ べき です か
選べる場合:
- 模倣学習データ収集のための遠隔操作が必要 武吉手袋のペアリングは数週間の統合作業を節約します
- 予算は20,000ドル未満 武吉は20ドルで768ドルでタクテルを提供し 影は80,000ドルで
- 武吉手がRCSVで準備されている 影のリード時間は816週間
- ルーボットと互換性のあるデータ収集パイプラインを構築しています ルージョーのSDKはルーボットフォーマットにネイティブに輸出されます
- 広報政策やACTで働いている 武吉の高DOF +触覚アクション/観測空間は両方のアルゴリズムに適しています
シャドーハンドを選択する
- 特別に24DOFが必要で あなたの任務は 追加的な指の反対の関節を必要とします
- 接触敏感な作業には,pneumatic compliance (真摯なソフトコンタクト行動) の特性が必要です.
- 手には予算があり 移動キャプチャ手袋も 遠隔操作に備えています
- 実験室で既存の影生態系を 構築している
Allegro Hand を選択する
- 基本的には RLトレーニング (模倣学習ではない) 伊ザックジムでのアレグロのシミュレーターモデルは戦いでテストされています
- ダイナミキルセルボは30ドル80ドルで 卒業生によって交換可能
- 優れた RL 基準に最大限のコミュニティサポートを希望します
アルレグロはRL データセットの中で最も多く公開されています
遠隔操作手袋の比較
| Glove / System | Compatible Hands | Price | Integration effort |
|---|---|---|---|
| Wuji Glove (RC G1 Tactile Glove) | Wuji Hand (native) | ~$2,000–$3,500 (paired) | Plug-and-play |
| CyberGlove III | Any (with retargeting code) | ~$10,000–$15,000 | Moderate (custom retargeting) |
| Delsys / Vicon optical | Any (with retargeting code) | $20,000–$60,000 | High (marker placement, calibration) |
| MediaPipe (vision-based) | Any (with retargeting code) | Free (software only) | High (occlusion issues, lower accuracy) |
遠隔操作データ収集が優先されるチームにとって,ウジハンド+ウジグローブは"プラグ・アンド・プレイ"が正確である唯一の組み合わせである.他の組み合わせは,動作する遠隔操作ループを得るには,ハードウェアの支出やソフトウェアエンジニアリングが重要である.
模倣 学習 に 対する 最高 の 優質 な 手
2026年に模倣学習の為に 最低コストで最高の結果を出す組み合わせは 拡散政策を伴う武吉手です.
模倣学習にはハードウェアから3つのことが必要です.高DOFアクションスペース (人間の手の動きの完全な豊かさを捕捉する),豊富な観測 (触覚感知がカメラが逃す接触事件に関するポリシーを伝える) と低摩擦のテレ操作インターフェース (人間示範者が自然に移動できるように). アレグロは模倣学習の最初の2つに失敗する. 16 DOFはいくつかの把握に十分ではなく,触覚感知がないため,ポリシーは接触力に盲目である.シャドーは3つとも提供しますが,コストの5倍で,3ヶ月のリードタイムと数週間のテレオペレーションセットアッププロセスを提供します.
RCSVは,内部基準を実行し,Wuji Hand + diffusion policyを5つの同一課題 (ピン挿入,キーターニング,ケーブルルーティング,キャップスローリング,カードスライディング) に比較し,Allegro + DPを5つの課題で平均22%の成功率改善で上回った. 接触感受性フィードバックを必要とする作業 (ピン挿入: +34pp,キャップスクロール: +28pp) で最大の利益がもたらされました. 768点のタクチルマレイは政策に直接接触状態情報を提供しました.
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よく 聞かれる 質問
武吉の手って?
武吉手 (Wuji Hand) は,中国の武吉技術によって製造された20DOFの巧妙なロボット手で,指あたり768点触覚センサーが搭載されている.これは,リアルタイムでロボット手への人間の手動きをマップするペアした遠術手袋 (RC G1 タクセル手袋) が搭載されている. 腕当たり16,000ドルで,シャドーハンドよりもはるかに安価で,触覚解像度が高い.RCSVは[購入] (
武吉の手は影の手とどう比較されるのか?
シャドーハンドには24DOFとウジの20DOFが搭載されており,指の関節が少し増えている.しかし,シャドーハンドは80,000ドル以上 (5x Wujiより多く) 費用がかかります.ネイティブのテレオペレーション手袋は含まれていません. ウジハンドには指に768点タチルセンサーが標準で含まれています.シャドーハンドのタチルオプションはアドオンです. 2026年に実施される模倣学習と遠隔操作研究の大半において,ウジハンドはより高いコスト効率性,より速いリードタイム,そしてより完全な遠隔操作スタックを提供します.
アレグロの手とは何か?
アレグロハンドは,約15,000ドルで販売されているWonik Roboticsの16DOFの研究手です.それぞれ4DOFを持つ4本の指があり,ネイティブタクティブセンサーも,ペア付きのテレオペレーション手袋もありません.オープンソースのROS統合と大きなコミュニティのため,RL研究で広く使用されていますが,Wuji (20DOF) とシャドウ (24DOF) と比べて16DOFは模倣学習作業の技巧を制限します.
購入前にRCSVの武吉手を使ってもいいですか?
RCSVはサンフランシスコの施設でWuji Handデモステーションを運営しています. 購入する前にハードウェア,遠隔操作手袋,データ収集パイプラインを評価するために [手動デモセッションを予約する]
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