Die Shadow DEX-EE ist eine dreifingrige geschickte Hand, die speziell für die Anforderungen der Forschung im Bereich Reinforcement Learning und Imitation Learning entwickelt wurde, wo die Hardware routinemäßig wiederholten Stößen, hohen Kontaktkräften und unvorhersehbarem Verhalten untrainierter Policies ausgesetzt ist. Jeder Finger ist ein eigenständiges, vom Benutzer austauschbares Modul – so kann ein beschädigter Finger ausgetauscht werden, während die Reparatur separat erfolgt, wodurch Ausfallzeiten bei langlaufenden Experimenten minimiert werden. Mit etwa 350 mm Höhe und 4,1 kg in der Drei-Finger-Konfiguration ist die DEX-EE größer als eine menschliche Hand und auf Dauerbelastbarkeit statt Kompaktheit ausgelegt.

Die Hand bietet 12 Freiheitsgrade über ihre drei Finger, mit sehnengetriebener Aktuierung in einer N+1-Motorkonfiguration pro Finger für zusätzliche Zuverlässigkeit. Die Regelschleifen arbeiten mit bis zu 10 kHz für die Kraftregelung innerhalb der Motoreinheiten und mit 1 kHz für die übergeordnete Positionsregelung auf einem Hostrechner. Jeder Finger verfügt über 155 einzelne Sensorkanäle für Positions-, Kraft- und Trägheitsmessungen sowie einen kamerabasierten distalen taktilen Sensor, der Video mit 1280×480 Auflösung und 50 FPS über eine einzige USB-3.0-Verbindung ausgibt. Eine DEX-EE-Chiral-Variante positioniert den dritten Finger neu, sodass er einem versetzten menschlichen Daumen ähnelt, und unterstützt damit Teleoperations- und beidhändige Aufgaben-Workflows.