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人类示范数据采集，五指灵巧手，DM-KMP，多智能体强化学习，多指协同抓取。NOKOV度量动作捕捉

山东大学T-ASE研究：动作捕捉系统采集人类示范数据，DM-KMP与多智能体强化学习实现五指灵巧手协同抓取

山东大学控制科学与工程学院李可教授团队提出了面向仿人五指灵巧手抓取的统一学习框架。该研究将人类示范轨迹生成与多智能体强化学习相结合：NOKOV度量动作捕捉系统用于采集自然五指抓取运动，DM-KMP从有限示范中生成期望关节轨迹，PWS-MADDPG进一步学习多指协同抓取策略。研究结果显示PWS-MADDPG 在 11 类物体上的平均抓取成功率为 85.48%。

NOKOV度量动作捕捉,手部动作捕捉,双手精细操作,衣物折叠,精细操作动作捕捉,动作数据采集

叠衣服过程中的手部精细操作数据采集，NOKOV度量动作捕捉系统实时追踪

通过NOKOV度量动作捕捉系统实时追踪叠衣服过程中双手的手部精细动作。操作者佩戴设置反光标记点的手套，在布置光学动作捕捉相机的场地中采集高精度手部动作数据，为精细操作、机器人操作研究及动作数据采集提供支持。

视觉-触觉-位姿数据,ICRA2026,机器人数据采集,机器人复杂接触操作,6D 位姿采集,机器人多接触操作

复杂接触操作的机器人模仿学习数据如何采集？NOKOV度量动作捕捉系统支持 FreeTacMan 视觉-触觉数据集构建

机器人多接触操作的数据采集，难点不只是记录动作，而是同时获得可用于训练的视觉、触觉和位姿轨迹。香港大学、上海创智学院李弘扬团队在 ICRA 2026发表论文，提出一种无需机器人参与的视觉-触觉数据采集系统 FreeTacMan。该研究中，NOKOV 度量光学动作捕捉系统用于采集手持夹爪的高精度 6D 位姿，并与视觉、触觉和夹爪开口宽度同步记录，为机器人复杂接触操作策略学习提供多模态数据基础。

抗遮挡握手动作捕捉｜高交互场景下的稳定追踪

本案例展示NOKOV度量动作捕捉系统在双人握手场景中的抗遮挡性能。基于反算标记点、虚拟标记点及智能三维重建算法，即使在高交互、高遮挡及超近Marker间距条件下，依然能够实现稳定、连续的手部动作捕捉。

CCTV-1中国中医药大会动捕揭秘振腹疗法“奥秘”

写字姿势识别儿童心理？深圳大学动捕采集书写动作，细微笔触一览无遗

深圳大学神经语言学实验室利用 NOKOV 度量光学动作捕捉系统，采集儿童书写过程的高精度实时动作数据，细微笔触尽现无遗。研究团队通过书写行为，识别儿童心理特征。

IROS EXPO最佳展示奖！国防科大“智行者”人形机器人实现灵巧性高效迁移

国防科技大学“智行者”人形机器人团队在IROS 2025上获得IROS EXPO最佳展示奖。

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。