经典案例 | NOKOV度量动作捕捉

全部虚拟现实生命科学传媒娱乐机器人与工程机器人辅助手术手部捕捉路径规划轨迹规划运动规划末端执行器触觉遥操作学习位移协同海洋与水下视觉人机交互/人机协作（不包含外骨骼）灵巧手控制感知定位导航操纵编队/集群避障/防撞 SLAM 特殊动物人体连续体机器人可穿戴设备多机器人系统移动机器人机械臂外骨骼无人机/无人车仿生机器人医疗机器人巡检机器人软体机器人人形机器人农业机器人轮足机器人并联机器人

清华大学交叉信息研究院弋力老师团队在RA-L发表文章《Enhancing Generalizable 6D Pose Tracking of an In-Hand Object With Tactile Sensing》，通过触觉增强显著提升通用物体6D位姿跟踪的性能。

光学位置追踪系统捕捉到下肢附着的反光标记点，计算出各个点的三维坐标，三维运动分析软件将每个标记点与人体模型的特定位置关联起来，形成动作捕捉系统软件骨骼，将动捕设备获取的髋关节角度和膝关节角度表示为下肢行走步态，并选择不同场景下外骨骼的最佳行走步态。

NOKOV 度量动作捕捉系统获取目标卫星模型与机械臂三维坐标，从而计算出卫星模型与机械臂的相对位置关系，以动作捕捉设备获取的相对位置作为真值，可有效验证视觉定位算法的精度与有效性。

此研究通过构建VR交互场景，生成集群机器人数字孪生主体，根据人眼动数据生成控制指令，以实现高效、强沉浸感的远程交互控制。

中科院自动化所的研究团队提出了一种完整的自主落线方案，利用动捕系统评估了基于双目视觉的电力线上着陆点的深度精度，为混合式机器人高效着陆和巡检奠定了基础。

西安电子科技大学研究团队提出一种基于机器视觉和倾角传感器的悬臂式掘进机位姿检测系统，并借助NOKOV度量动作捕捉系统验证其有效性和可靠性。