经典案例 | NOKOV度量动作捕捉

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地下隧道移动机器人自主智能的完成任务，精准的定位和地图构建是前提和关键，利用NOKOV度量动作捕捉系统可获取机器人的真实轨迹。

度量用户大阪大学万伟伟老师最新成果：利用NOKOV度量动作捕捉实现协作机器人遥操作。该系统不仅能远程控制移动机械臂操纵刚体，还能控制操纵布料等可变形物体。“插笔帽”等精细操作也不在话下。

中科院自动化所蒲志强老师团队设计的智能无人集群系统，实现无人车和无人机的空地协同，并进行了虚实融合闭环验证。实验使用了NOKOV度量动作捕捉系统，以获取高精度且实时的位姿数据。

本文介绍了一种基于履带式移动机器人的多机器人协作运输系统，可在非平整路面协同运输60公斤的有效载荷。

十个移动机器人在现实实验中精确高效形成“R”、“A”和“L”队形，动捕验证算法实用性。仿真实验证明了算法在不同群体规模下形成复杂队形的有效性。相较其他方法，本文算法在精确度及效率方面性能更佳！

中科院自动化所蒲志强教授团队，提出一种基于关系图的深度强化学习方法，应用于多目标避碰包围(MECA)问题，使用NOKOV度量动作捕捉系统获取多机器人位置信息，验证了方法的有效性和适应性。研究成果在2022年ICRA大会发表。