经典案例

IEEE RA-L 机械臂操纵实时规划方法

研究利用NOKOV度量动作捕捉系统实时追踪障碍物的位置与几何特性，并将这些检测结果拟合为几何原语。度量动捕充当环境感知与几何建模的基础角色，是将真实世界中的障碍物转化为几何参数的关键桥梁。

无人车路径规划算法验证

无人车路径规划算法验证-吉林大学

Scientific Reports：人类拥抱行为分类法及其在人形机器人中的应用研究

室内多无人机实验平台

室内多无人机实验平台-北京理工大学方浩教授团队

无人机飞行中抓取任意位姿物体并置于指定位置

中大吕熙敏团队实现无人机飞行中抓取任意位姿物体并置于指定位置的操作。实验在长20×宽10×高4.5米的场地中进行，被抓取物和无人机的实时位姿数据由NOKOV度量动作捕捉系统提供。

无人机室内定位飞行

上海交通大学无人系统协同智能实验室无人机室内定位飞行

无人机自主3D扫描

南科大周博宇老师团队通过无人机搭载云台雷达，实现探索任务中实时规划自主扫描。室内实验中，度量动捕为无人机提供高精度实时位姿数据。

机械臂定位控制

武汉大学机械臂自动装配

群体智能研究详解-中科院自动化所

中科院自动化所-群体智能研究详解

矿山开采用液压平台的控制分析数据采集演示

追踪定位应用 | 山东科技大学机械电子工程学院，利用光学动作捕捉系统的亚毫米级精度定位，实时捕捉多个液压平台联动时的位姿数据，以及相互间的位置关系，用于液压平台的控制分析研究。

基于生成模型的上肢外骨骼机器人助力个性化中风康复

研究提出一种能为中风患者提供个性化康复辅助的上肢外骨骼机器人，其具备在线生成能力，支持主动镜像和被动跟随两种模式，拥有六自由度设计、柔顺驱动和安全机制。

通过仿生指尖接触事件实现三指机械手的连续自适应步态控制

研究人员在《Biomimetic Intelligence and Robotics》发表了题为《Continuous adaptive gaits manipulation for three-fingered robotic hands via bioinspired fingertip contact events》的文章，探讨了通过仿生方法提升三指机械手灵活性与自适应性的技术。

ICRA 2024 首个全矢量自主水下机器人

具有精确运动能力的“八推”全矢量推进自主水下机器人被首次设计和制造！不仅如此，本文提出了自主水下操控架构，并基于模型预测控制构建了机器人控制系统。

无人机协同“嗅出”数字信息素狼群算法提升地图构建精度

通过构建电磁环境地图，可以实现对电磁能量分布等信息的可视化展示，有助于实现电磁污染的监测与防治。在军用领域，电磁环境地图为电磁态势生成、用频冲突消解以及电磁频谱作战筹划应用提供直接支持。

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。

基于示教学习的手术机器人缝合技能学习

NOKOV度量动作捕捉设备红外光学动作捕捉镜头来测量和捕捉手术缝合过程，并计算手术钳连续实时位置和姿态运动轨迹进行手术机器人的研发。

基于深度相机的下肢外骨骼的自适应梯级步态生成方法

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。

索并联机构中的理论验证

清华大学机械工程系研究人员针对索并联机构的大跨度稳定运动进行了相关研究，旨在为大型表面涂装过程提供稳定高效的轨迹规划方案，动捕镜头通过捕捉反射的红外线，进而根据三维重建理论获得反光标志点的位置坐标，按照反光点与动平台的安装关系即可解算出动平台的实际位置坐标。

机器人性能测试系统

NOKOV(度量)光学三维动作捕捉系统的定位原理与激光跟踪仪不同。系统通过多个动作捕捉镜头捕捉反光标志点（Marker）的形式来定位机器人关键节点的位置，并根据标志点坐标计算出机器人位姿，定位精度为亚毫米级。

自动驾驶沙盘系统

NOKOV动作捕捉设备可实时获取模型车刚体的位置、速度和加速度信息。工程师将动作捕捉数据作为定位数据与其他传感器数据融合，实现沙盘中模型车智能驾驶演示。

蛇形机器人高空电缆巡检

使用NOKOV(度量)光学动作捕捉系统来捕捉蛇形机器人的关节运动，获取蛇形机器人运动过程中每个关节的位置坐标和角度变化，助力研发蛇形机器人高空电缆巡检。

多旋翼无人机室内定位与飞控算法测试平台

基于NOKOV(度量)光学三维动作捕捉系统，构建了多旋翼无人机室内试验系统,作为多旋翼无人机复杂控制算法的测试平台，可以为无人机飞控提供精确的位置和姿态信息

双机械臂机器人定位与运动规划

对双臂机器人进行机械臂定位，使用NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统，获取主臂的关节位置和速度与从臂的关节位置速度的协调关系，进而实现机械臂协调运动。

嫦娥五号回家！航天器交会对接研究中动作捕捉系统的应用

航天器交会对接研究中动作捕捉系统的应用，将NOKOV红外动作捕捉系统作为测量系统集成在半物理仿真平台中，快速验证航天器交会控制算法鲁棒性和收敛性能。

动作捕捉系统用于绳索牵引康复机器人轨迹规划与验证

绳索牵引机器人，以两杆系统模拟上下臂，三杆系统模拟上下臂加手，使用NOKOV 度量光学动作捕捉系统测量人走路时上肢向前摆动的角度和上肢长度等参数，得到自然状态下上肢数据后对规划绳索牵引机器人进行轨迹规划。

多智能体协同控制室内空间定位试验平台的研发

通过NOKOV（度量）光学三维动捕系统获取无人机和无人车的组合在空间中的飞行六自由度信息，完成无人机-无人车多智能体之间的空地协同运动和交互式配合。

无人驾驶汽车定位追踪

NOKOV的动作捕捉定位系统通过在无人车上布置的反光标志点来对沙盘中的无人车在进行室内定位，由SDK发送到无人车的服务器，再通过无线模块将位置信息传达给无人车，以此实现实时获取位置信息并回传给无人车，实时定位和纠正路线及行驶行为。

装配机器人（机械臂）组装技能学习

在装配机器人（机械臂）组装技能学习研究中，通过光学动捕镜头获取人手在组装过程中的六自由度信息，然后通过获取的装配演示动作信息，并进行机械臂定位。

动作捕捉助力多足机器人各腿间的数据协调

NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统，采用8个Mars 2H动作捕捉镜头，捕捉多足机器人“躯干”和“四肢”的关节位姿信息，以60Hz的采样频率进行了机器人运动过程中的动作数据采集，得到各反光标志点三维空间坐标，实现机器人位姿数据采集。

边云协同电力自主巡检系统的研发

无人机协同电力巡检系统研发，需要在实验室环境下完成无人机的路线模拟以及视觉训练，使用NOKOV3d动作捕捉设备，捕捉在无人机室内定位信息，在动作捕捉软件Seeker中完成无人机刚体信息的计算，实现控制无人机在预定的飞行轨迹上完成无人操作，自适应飞行，并完成随机悬停拍摄。

无人机室内定位与自主建造

同济大学建筑系进行多无人机自主建造研发实验，使用NOKOV动作捕捉镜头组成室内定位系统，动作捕捉镜头通过捕捉固定在无人机六自由度信息，包括三维空间XYZ坐标，偏航角Yaw，横滚角Roll以及俯仰角Pitch。

四足仿生机器人的步态优化

围绕四足仿生机器人开展了四足动物与环境之间的交互机理和步态分析研究，建立了四足机器人的仿生步态规划方法、动态稳定性判断方法和外界强干扰下的自适应稳定恢复方法。

IEEE RAL 万伟伟团队双臂重抓取的规划与控制：主动降低物体位姿不确定性

NOKOV度量用户万伟伟老师团队提出一种双臂机器人重复抓取的规划控制方法。通过其平行夹爪三个正交方向的重复抓取，配合阻抗控制，能主动减少被抓物姿态的不确定性。

1.7mm超薄巡检软机器人在《自然通讯》发表 | 诺丁汉东昕教授采访 @ROBOSOFT 2025

度量用户、诺丁汉东昕教授带领团队在Nature Communications（《自然·通讯》）期刊发表关于1.7mm超薄巡检软体机器人的研究成果，并在 ROBOSOFT 2025 上作现场报告。本文提出的超薄机器人为无需拆解的原位巡检设计，解决航空航天与核能产业的“狭缝巡检”难题，突破缝隙巡检机器人尺寸限制，并在狭缝中实现多运动模式，如爬行、攀爬、游动、转向等。 NOKOV度量动作捕捉系统为软体机器人与连续体机器人研究提供可靠技术支持。如，连续体形态反馈、软体位移跟踪、控制算法评估等。关注我们了解更多应

手术机器人环境感知 | M. Ali Nasseri教授采访

度量用户、慕尼黑工业大学手术机器人教授M. Ali Nasseri 与团队开发了首个用于眼科微创手术的机器人系统，帮助眼科医生进行视网膜手术。在 IROS 2024 上，M. Ali Nasseri 教授因其学术成就入选由度量动捕发起的 New Generation Star Project。在本次采访中，Nasseri 教授介绍了其在手术机器人领域的研究工作，以及如何通过NOKOV度量动作捕捉系统实时重建手术环境、助力手术机器人高精度定位。

提高绳牵引并联连续体机器人运动学建模精度的基于Transformer的分段学习方法

研究针对绳牵引并联连续体机器人运动学建模提出一种基于Transformer网络的分段学习法，其精度卓越，优于目前先进方法

Crazyflie无人机集群协同控制-山东大学机器智能与系统控制教育部重点实验室

山东大学机器智能与系统控制教育部重点实验室刘允刚教授团队：Crazyflie无人机集群完成无碰撞队形变换、多机运动规划、多机位置对调以及多机巡逻等任务。无人机集群实时位姿数据由NOKOV度量动作捕捉系统提供。

超大沙盘无人车和无人机定位追踪

在超大沙盘场景中进行无人车和无人机协同控制实验，将38m*8m*2.9m场地分为3个区域，拼接区域也能对无人车和无人机进行稳定捕捉。

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。

人机交互手术机器人遥操作控制效果

由宋爱国教授和朱利丰副教授负责的“力反馈血管介入手术机器人人机共融关键技术项目”，利用NOKOV度量动作捕捉系统，获取手术机器人位姿、操作者手势体态数据并对受试者进行定位，以评估人机交互手术机器人的控制效果。

无人车位姿数据获取

北京工业大学利用光学动作捕捉系统，追踪记录和分析两辆无人车的位姿数据，实现无人系统的集群协同控制与规划

基于视觉识别的农业采摘机器人

使用动作捕捉系统，采集农业采摘机器人机械臂末端执行器与果实交互时的位姿数据，分析确定末端构型合适的幅值和相角，从而达到无伤采摘果实的目的。

四足机器人步态分析

南京理工大学机械工程学院四足机器人步态分析。

仿生四足机器人步态规划研究

哈尔滨工业大学郑州研究院，使用光学动捕系统，捕捉四足机器人关节点坐标、速度、加速度等数据，用于四足机器人步态规划研究。

无人车控制算法验证

桂林电子科技大学人工智能学院，在实验室内架设动作捕捉系统，采集无人车位姿数据，进ROS系统，进行无人车运动控制、路径规划、目标识别及智能驾驶相关的算法认证研究。

密集环境中的自组织雷诺无人飞行器群

由7架四旋翼无人机组成的编队，在森林式密集障碍环境中灵活避障，同时实现编队维护——天津工业大学研究成果

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。

MTABot：带两个可变形轮子的高效可变形陆空机器人

研究团队设计出MTABot，一种新型的三模式可变形陆空机器人，它通过两个多功能附件实现滚动、攀爬和飞行。MTABot的设计经过精心优化，以提高在不同地形上的运动效率和能量效率。

为具有安全意识的四旋翼飞行器学习实时动态响应式间隙穿越策略

作者提出端到端的基于强化学习的狭缝穿越策略，和现有轨迹优化方法及强化学习方法相比，本文策略在实时动态响应、敏捷性、耗时和泛化方面的性能更优。

基于碰撞的轮式机器人主动导航

研究设计了一个基于碰撞的观测模型，将其集成到碰撞辅助定位框架中，并应用到卡尔曼滤波器和粒子滤波器。

利用类似Vicsek互动的可编程蜂群机器人探索临界性假设

团队使用多达50台自研SwarmBang集群机器人，针对经典Vicsek集群模型中的临界效应进行了系统的大规模机器人实验。

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。

自动驾驶 | 多无人车协同轨迹规划无信号灯无车道自由路口公平通过

本研究在网络-物理-社会空间中建立了一个 AIM 系统，以定量、公平地交换穿越优先权。本研究提出了一种基于数值最优控制的接近最优的无车道 AIM 方法，其中使用了 log-exp 函数来凸化无差别的避免碰撞约束条件。

六足机器人结构优化可载重20kg，适应河床、冰面等复杂地形

基于优化方案的足式载重机器人优化方案，样机可载重20kg，稳定横向移动，并通过河床、冰面等复杂地形测试。

发表于Science Robotics-基于无人机自主飞行系统的特技飞行的生成与执行

浙大高飞老师团队提出的无人机全自主系统在特技飞行表现中超越专业飞手。NOKOV度量动作捕捉系统助力验证无人机在狭窄空间中执行复杂特技动作时的飞行性能。

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。

基于可穿戴运动传感器的机器人示教学习与泛化方法

本文提出了一种基于可穿戴惯性传感器的机器人示教学习和泛化的方法，利用NOKOV光学动作捕捉系统作为“金标准”，验证了自研的可穿戴惯性动作捕捉系统的精度。

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。

IEEE RAL 中科院发表混合式巡检机器人高效轨迹规划方法

本研究提出一种混合机器人执行电力线巡检的轨迹规划方法。NOKOV度量动作捕捉系统为研究提供了高精度位姿数据以估计混合机器人的状态。

IEEE T-RO无人机动态环境高效表征-基于粒子的动态环境连续占有地图

上海交通大学、荷兰代尔夫特理工研究团队提出了一种基于粒子的连续占用地图，通过创新的双数据结构和高效的地图构建流程，有效提高了动态环境中障碍物建模的精度和效率。NOKOV度量动作捕捉系统收集动态障碍物运动数据，助力评估动态占用地图在速度估计方面的性能。

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。

多机器人编队集中式轨迹规划：基于概率推理的连续高斯过程

哈尔滨工业大学研究团队提出一种新颖的机器人编队集中式轨迹生成方法，将著名的运动规划方法GPMP2扩展到多机器人场景，采用稀疏高斯过程模型，高效地计算多机器人运动轨迹。利用NOKOV度量动作捕捉系统验证了算法的效率、适应性和可扩展性。

基于关系图深度强化学习的机器人多目标包围问题新算法——中科院自动化所蒲志强教授团队

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。

多无人机在线路径规划的新算法

南京航空航天大学自动化学院使用NOKOV度量动作捕捉系统获取多架无人机的精确位置信息，实现多架无人机协同实时路径规划。

运动捕捉系统助力电力线巡检机器人的自主落线研究

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。

动作捕捉系统用于苹果采摘机器人拾取模式的研究

研究团队利用动作捕捉系统采集的数据构建拟人采摘运动模型，对比观察可应用于苹果采摘机器人的两种运动，为改善苹果采摘机器人的效率和性能提供创新方法。

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。

仿生机器鳄鱼：基于动作捕捉的仿生步态规划

采用NOKOV度量动作捕捉系统进行步态观测实验，收集分析鳄鱼的运动数据，以此为基础进行机器鳄鱼的仿生步态规划。

批量建筑装配机器人的“智慧眼”：动捕技术验证传感器的感知系统

NOKOV度量动作捕捉系统帮助装配建造机器人平台识别木结构零件位置。

IEEE RA-L 机械臂操纵 实时规划方法