本文介绍了一种多模态移动远程操作系统，结合视觉手部姿态回归网络和IMU臂部追踪方法，利用低成本深度摄像头实现手-臂控制。系统通过图像转换生成机器人手部姿势的深度图像，展示了高效稳定的操作性能。同时，研究探讨了农业环境中的机器人导航、作物检测及3D重建技术，推动精准农业的发展。

本文介绍了基于Event camera的EvHandPose算法，解决手部运动信息编码和运动模糊问题，建立了真实世界基础的事件驱动手部姿态数据集，实现了稳定且精确的手部姿态估计。