日常生活中我們利用手部進行從簡單容易的作業到復雜而細致的作業，從大的動作到小的動作。

AnyBody肌肉骨骼模型選項中同樣配備了跟實際手部相同的且帶有多個關節的精致模型。

＜Detailed Hand Model＞

在這個模型中，準備了17個細小的骨頭，大致與實際手部模型一致，可以執行復雜的動作。 然而，在“力分析”階段，力的來源是關節的旋轉產生了扭矩（即，旋轉電機）。從5根手指的負荷分配來看，算是妥當的配置，不過，與手部實際的發力情況相比，制動器所提供的肌肉收縮力就存在很大的差異。

現在，AnyBody中的這個手部模型有了很大的改進。

它的肌肉與組成實際手部運動的肌肉非常相近，使其足以完成各種動作，并提供運動所需的力，因此得到了用戶的認可。

＜RUHM：Regensburg-Ulm Hand Model＞

這個手部肌骨骼精致模型（RUHM:Regensburg-Ulm Hand Model）』是由烏爾姆大學的Lucas Engelhardt和雷根斯堡理工學院的Maximilian Melzner使用Havelkov等人的包括所有外源肌肉和內在肌肉的手部精致模型的解剖學研究數據所開發的。

它由22個骨塊（包括尺骨和橈骨）和一個由理想的生理關節所接的模型組成，共有31個DOF（自由度）。為了減少復雜性，手根骨被視為一個剛體。

【分析案例】

下面是通過使用RUHM來演示用手部操作鼠標滾輪動作的動畫。

關于動作的定義，在此，以滾輪的動作（球體的滾動運動）為基礎，通過使用逆運動學，用手包住鼠標的手掌部分、放置在桌子上的手腕部分以及控制球體的滾動拇指指尖等部分，這些動作通過AnyBody中的約束選項以及使用運動學的組合測量（AnyKinMeasureLinComb）來實現。

雖然使用的不是測量數據，但盡可能還原了實際的手部發力情況。

※當然，如果有指尖部分的實際測量數據（全部或部分骨關節的測量數據），就可以直接將其作為動作條件使用（后述）

關于力的傳遞路徑的接觸狀態，即使不準備力的實測數據，也可以進行接觸反力推定，這也是AnyBody的強大功能：使用“虛擬肌肉”選項，正確計算再現其動作所需的力學條件，即來自外部環境的力和為了操作而發揮的手的肌肉的實時平衡狀態。

 

通過對這個手部骨骼肌細節模型的分析，就可以清楚的知道力是如何在手部內部進行傳遞的。

【關于手部詳細、指尖的測定數據、手部跟蹤設備】

最近，手勢追蹤技術正在快速升級。

通過這些技術可以非常容易的得到精確的手部動作捕捉數據，對于AnyBody來說，在手部細節模型的使用中，這些技術大幅度降低了可能成為最大障礙的“測量數據準備困難”的門檻，同時向使用者展示了一條進行手部詳細分析的簡單道路。