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动作捕捉系统用于柔性机械臂的末端定位控制

四川大学电气工程学院的研究人员为了准确记录柔性机械臂运动过程中末端位置的变化数据，在机械臂本体上方布置了NOKOV光学动作捕捉系统，并在柔性臂末端放置了一个反光标记球，利用动作捕捉相机来跟踪采集末端位置的实时数据。

动作捕捉系统用于地下隧道移动机器人定位与建图

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。

工业机器人动作捕捉与协作定位研究

工业机器人协作控制研究中，需要解决双机器人协作的运动轨迹规划、双机器人协作系统的建模、以及双机器人协作的位置/力协调控制等问题，研究中使用NOKOV动作捕捉设备来确定机器人末端工件的位姿。

未知复杂环境的无人机自主目标搜寻

四川大学电子信息学院杨鑫松老师团队实现大迷宫及复数楼层无人机自主目标搜寻。仿真实验中使用PX4仿真器，能在完全未知的复杂环境下自主搜寻目标，并将目标位置在构建的地图上标注。

无人机斜钻方圈

研究提出了一种名为Gap-Traversing Adaptive Curriculum Learning (GTACL) 的创新方法，使四旋翼无人机能够快速且敏捷地穿越移动且倾斜的狭窄间隙。该方法结合了自适应课程强化学习（ACRL）和在线推力更新（OTU），通过模拟训练后能够实现无需微调的零样本转移到现实世界的四旋翼无人机上。

基于连续隐式SDF的任意形状机器人轨迹优化

该研究利用连续隐式有符号距离场（SDF），对复杂形状机器人的几何形状及扫掠体进行精确建模，获得更大的轨迹规划求解空间。同时，规避了复杂的环境表示，具有很高的计算效率。连续隐式SDF的使用也让该方法实现了连续避障。

一种复杂障碍环境中基于在线规划的无人机编队安全控制方法

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。

自动驾驶 | 面向矿区装卸载作业场景的无人卡车的轨迹规划

本文提出了一种分层规划策略，帮助在露天矿山的装卸载作业区域中实现安全、高效率、高质量的轨迹规划。

基于单个惯性传感器的任意空间轨迹重建

研究团队建立了一种流形深度学习方案，该方案通过几何模型库实现对高维轨迹流形的低维表示，从而降低深度学习方法的学习成本，最终实现基于单个惯性传感器的任意运动追踪与轨迹重建。

一种双模式机器人辅助股骨干骨折钢板植入方法

本文结合起点确定算法、运动捕捉、深度学习和机器人技术，提出了一种双模式机器人辅助钢板植入方法。

基于 RRT* 的连续体机器人高效轨迹规划方法——ICRA 2024 入选论文

ICRA 2024 最新入选论文，南方科技大学孟庆虎院士团队提出基于 RRT* 的连续体机器人高效轨迹规划方法。

面向新手在无人机竞速场景下的飞行辅助系统

浙江大学 FAST Lab 高飞老师团队钟宇航同学设计了一套无人机竞速辅助飞行系统，帮助新手快速上手参与无人机竞速比赛。论文获 ICRA 三项 Best Paper 提名。在真实实验中使用NOKOV度量动作捕捉验证了系统的效率。

绳牵引并联机器人动态避障方法

哈尔滨工业大学（深圳）熊昊老师团队最新研究成果：提出了一种基于强化学习的避障控制器，在实验中使用NOKOV度量动作捕捉系统实时获取绳索、移动基座的位置，以及动态障碍物的位置和形状信息。

动作捕捉用于差速驱动移动基座的可变形机器人轨迹优化研究

浙江大学为解决可变形机器人在复杂三维环境中的轨迹规划问题，提出一种基于差速驱动移动基座的移动机器人的轨迹优化方法，并使用NOKOV动作捕捉设备验证了该方法的有效性。

动捕技术助力基于映射规划框架的四旋翼飞行器自主导航研究

哈尔滨工业大学提出一种新的映射规划框架，以提高四旋翼飞行器在复杂环境下的自主导航能力，并使用NOKOV动作捕捉设备验证了该框架的有效性和鲁棒性。
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