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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。
六自由度机械臂遥操作
求之科技×度量动捕,一同展示了使用光学动作捕捉的机械臂遥操作解决方案。求之科技的遥操作套装搭载六自由度机械臂,NOKOV度量动捕提供高精度手部动作数据,实现实时的遥操作示教,可用于人机协同操作、模仿学习、具身智能等科研场景,亦可在智能制造等工业场景中部署。
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。
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。
软体机械臂运动
NOKOV度量动作捕捉系统实时提供软体机械臂各节点高精度位姿数据,助力运动学和动力学建模,最终实现软体机械臂的控制。
RA-L:动态抓握场景下视觉-触觉结合的物体6D位姿跟踪
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。
多指灵巧手设计
在受试者手部关节处贴了25个反光标记点,使用NOKOV(度量)光学定位系统采集多位受试者的抓取运动数据,对手部关节位置信息进行分析,计算各关节间角度变化、角速度变化、指尖运动轨迹及相关系数并进行对比分析。
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。
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。
协作机器人遥操作
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。
人工智能如何实现机器人辅助穿衣?吉林大学高一星团队ICRA2023发表研究新进展
来自吉林大学人工智能学院的副研究员高一星,在机器人领域顶级国际会议ICRA 2023中发表了机器人辅助穿衣(Assistive Dressing)及衣物抓取的研究新进展。其中,NOKOV度量动作捕捉系统为研究提供了衣物抓取点实时位姿数据。
从避障到越障 地面移动机器人协同操纵载体搬运
本文将多移动机器人应用于软布的支撑与操纵中,实现了多移动机器人协同操纵软布搬运物体的任务。
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