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。

人形机器人的数据采集与分析

北京人形机器人创新中心使用NOKOV度量动作捕捉系统采集人形机器人关键位置数据。

人形机器人学习太极拳

乐聚人形机器人基于NOKOV度量动作捕捉系统采集的人体太极拳运动数据，开展运动轨迹重定向与仿真迁移技术，实现人形机器人演绎太极拳。

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

IROS 2025 多智能体深度强化学习算法实现Crazyflie无人机在复杂环境中协同追逐

国防科大周晗老师团队在IROS 2025上发表多智能体追逃的知识增强DRL方法，度量动捕提供多架Crazyflie无人机的位置和速度数据，助力验证本文算法。

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

多飞行器集联平台的控制与状态估计框架研究

北京理工大学俞玉树老师团队在IEEE RAL，IEEE TRO和IEEE TASE上分别发表关于多飞行器集联平台（Integrated Aerial Platforms, IAPs）的论文，提出IAP的控制和状态估计框架，为飞行操作机器人执行多功能空中操作任务奠定坚实基础。NOKOV度量动作捕捉系统为IAP提供高精度位姿真值数据，助力评估本文方法。

水下机器人位姿状态研究

水下机器人研究哈尔滨工业大学（深圳）在室内水池边缘架设水下动作捕捉系统采集水下机器人位姿数据并实时传输至ROS系统，进行水下机器人在动水环境下运行状态研究。

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。

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&无人车室内定位

北京航空航天大学无人机&无人车室内定位

机械臂模仿学习

手臂动作示教轨迹获取-机械臂模仿学习-中国农业大学工学院

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

无人车协同控制-北京理工大学方浩教授团队

无人车自主编队与集结-北京理工大学方浩教授团队

无人车-智慧交通无人驾驶仿真平台

仿真系统功能演示-中汽数据有限公司

crazyflie无人机协同控制-字母编队演示

crazyfile无人机字母编队-灵思创奇科技

E-puck多无人车协同控制

无人车数字0-9编队-北京理工大学自动化学院夏元清老师团队

无人车任意队形自主变换

中科院自动化所蒲志强老师团队无人车任意队形自主变换

无人车智能集群的分布式协同优化与控制

无人车集群平台高度还原牧羊场景-北京理工大学方浩教授团队

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

沙丘中的轮式移动机器人

沙丘中的轮式移动机器人-上海交通大学机器人研究所

无人机飞行姿态动作捕捉

南京大学计算机科学与技术学院陶先平教授团队，光学动作捕捉无人机飞行姿态实验。由动捕相机接收无人机上的4个marker点的反馈信息，对无人机定位，反映无人机运动姿态。

无人机室内定位

西北工业大学无人系统技术研究院张通老师团队，光学动作捕捉无人机室内定位实验。由动捕相机接收无人机上4个marker点的反馈信息，实时输出无人机三维坐标数据，精准无人机位姿定位。

基于密度相互作用的集群系统集体裂变行为分析实验

集群协同应用 | 西北工业大学航海学院彭星光老师团队使用动作捕捉系统实时获取机器人的绝对坐标和方向，通过数据传输和解码，使机器人具有局部感知能力，从而通过算法观察和验证机器人集群系统中集体裂变行为。

crazyflie无人机多机编队飞行

集群协同应用 | 江苏科技大学群体机器人实验室，采用Crazyflie无人机，演示无人机编队飞出“8”字形态效果，同时使用光学动作捕捉系统，室内精准定位，捕捉无人机集群编队的运动轨迹。

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。

平衡步兵户外日光下轨迹获取

清华大学类脑计算中心使用度量动捕抗日光镜头过滤强光干扰，准确识别平衡步兵（轮足机器人）表面的反光标记点，实时获取高精度运动轨迹。

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。

飞机结构状态的高效识别方法

研究以数据驱动的动态模态分解（DMD）技术与基于密度的应用噪声空间聚类（DBSCAN）为基础，结合创新的秩稳定性图，提出了一种高效的结构模态参数辨识方法

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。

材料形变 - 具有不连续和张力/压缩依赖的正/负泊松比的机械超材料

本研究设计了两种蜂窝结构机械超材料，具有可变的、依赖于拉伸或压缩的正负泊松比，并通过NOKOV度量动作捕捉验证了超材料的形变特性。

仿蝠鲼软体机器人实现高速多模态游动

本研究提出了一种受蝠鲼启发的新型软体游泳机器人，最高游泳速度可达每秒12.23厘米，最大转弯角速度为每秒22.5度，同时可实现前后平移、转弯和翻转多模态游动。NOKOV度量动作捕捉系统为研究提供机器人游泳实时速度数据，记录其在不同驱动条件下的运动状态，助力优化机器人的性能和设计。

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。

Nano Energy 水下机器人近场感知与速度评估由深度学习辅助的仿海豹胡须传感器实现

本研究设计了一种仿生水下摩擦电胡须传感器，可被动感知多种水动力流场，有望成为水下航行器在本地导航任务中的整合工具。NOKOV度量动作捕捉系统提供高精度的水下航行器位姿参考数据，助力实现水下航行器的近场感知与在线状态评估。

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。

适用于局部视觉挑战场景的鲁棒多立体视觉惯性里程计

西北工业大学无人系统技术研究院张通老师团队提出了一种可以集成任意数量视觉相机的SLAM-VIO视觉惯性里程计系统，兼顾定位精度与计算量，在真实实验中使用NOKOV度量动作捕捉验证了系统的效率。

动作捕捉技术助力行星漫游车的技术创新

上海交通大学高峰教授团队正在研发的TAWL有机会大幅度提升行星漫游车的行驶能力，NOKOV度量动作捕捉技术也参与到了TAWL的研发测试工作，助力行星漫游车的技术创新。

动捕技术助力研发太空机械臂航天设备有望实现“自愈”

研究人员用一个装载视觉传感器的机械臂充当服务航天器和一个装载航天器模型的机械臂充当目标航天器来实现相对6自由度的运动，并用动作捕捉系统获取它们的实时位置信息。

动作捕捉技术识别细小错位机械外骨骼适应性升级

哈工大实验室提出了一种具有恒力悬挂结构和自适应柔顺关节的新型机械外骨骼结构，并采用了NOKOV度量动捕技术验证自适应柔顺关节的可行性。

动作捕捉系统验证OPT追踪井下无人机的性能

提出了一个基于超宽带（UWB）和惯性测量单元（IMU）融合的按需精确跟踪（OPT）框架，OPT提供了一个UWB信号传输的自适应调整机制，以权衡无人机在煤矿中的定位精度和能源消耗。

动作捕捉助力无源上肢外骨骼的基础协调性评估

四川大学的研究人员提出一种外骨骼机器人协调性评估方法，运用动作捕捉评估一款新型无源上肢外骨骼在三个运动平面上的基础协调性。

动作捕捉助力无人车多源传感器信息融合导航技术

为了让无人车系统具有更高的自适应性和可靠性，哈尔滨工业大学的研究人员研究了基于多源传感器信息融合的导航系统，并借助动作捕捉系统进行验证。

采摘机器人果实三维空间定位性能验证中动作捕捉系统的应用

在采摘机器人果实三维空间定位性能验证中，团队在实验室环境下利用NOKOV度量动作捕捉系统对任意位置的果实进行了定位精度测试

动作捕捉系统用于飞行机械臂目标检测与定位算法验证

在飞行机械臂目标检测与定位算法验证实验中，利用NOKOV度量动作捕捉系统实时输出摄像头和目标物在世界坐标系下的位姿数据。

动作捕捉用于蛇运动分析及蛇形机器人开发

在多环境蛇运动接触分析及其鳞片摩擦性能测试研究中，使用NOKOV动作捕捉系统采集数据并进行分析设计了一种关于蛇运动接触力学测试装置，进一步探究赤链蛇运动接触行为。

动作捕捉系统用于丝驱动连续体机器人研究

四川大学和国网宁夏电力有限公司电力科学研究院的研究团队以丝驱动连续体机器人为对象，提出一种适用于单段及多段连续体机器人的完整运动学通用分析方法，解决了连续体机器人工作空间至驱动空间逆映射难以求解的问题。

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。

动作捕捉系统用于机器人关节位移与几何参数标定

多点动态捕捉的视觉测量方法是在机器人四周布置一组NOKOV度量动作捕捉相机，并在机器人各连杆上粘贴多个反光标识点，通过跟踪标识点来获取机器人运动过程中全局坐标的变化数据。

人车协同导航定位技术优化

无人机编队与协同控制

机械外骨骼中的恒力悬浮背包研究

机械外骨骼中的恒力悬浮背包研究，建立了恒力悬浮背包装置实验系统，使用红外动捕设备验证了恒力悬浮背包设计的合理性和控制策略的有效性。

白酒上甑工艺工业机器人系统研究

一套面向上甑工艺的工业机器人作业系统，通过NOKOV光学三维动捕系统，在簸箕的边缘粘贴三个反光标识点，对人工上甑过程进行动作数据采集，为工业机器人示教提供原始示教轨迹。

水下仿生机器人：红外动捕系统用于机器海豚开发

在水下仿生机器人的研发中，利用红外动捕技术，捕捉粘贴在机器海豚上的反光标识点三维空间坐标来获取其游动姿态和运动参数，用于提高水下机器鱼的游动性能。

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。

应用虚拟现实技术的柔性上肢康复机器人

柔性上肢康复机器人结合虚拟现实技术，通过NOKOV度量动作捕捉系统获取上肢运动空间坐标位置，在Unity中读取空间坐标位置并转化为虚拟动态模型节点坐标系，实现虚拟现实运动交互。

具有编码能力的可展开结构人造肌肉

人造肌肉是通过变形产生动力的执行机构，其发展可以极大加速机器人、人工假肢等研究的技术进程，利用6个NOKOV度量动作捕捉镜头跟踪结构各点的实时空间位置，同时计算不同条件下距离及角度，实现比较模型分析结果与动作捕捉系统实测结果。

无人车实验室编队中的动作捕捉

NOKOV度量动作捕捉系统能够实现高精度室内定位，获取无人车三维坐标与刚体六自由度信息，并以极低延迟将数据传输到地面站，再由地面站发送指令，实现无人车控制。

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。

绳驱动上肢外骨骼机器人开发

绳驱动上肢外骨骼机器人开发，使用了NOKOV度量动作捕捉系统进行运动轨迹跟踪实验，对目标物进行精准位姿数据采集。

视觉位姿检测的精度验证

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。

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。

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。

手势识别模型训练

使用NOKOV动作捕捉摄像头进行空间定位，获取手势数据，这些数据通过NOKOV度量动作捕捉提供的丰富SDK接口，直接导入到不同的系统中，省去了研究者大量数据预处理的时间，能更好地进行分类识别算法的研究。

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。

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

精度亚毫米级！无人机编队定位技术解读

无人机编队定位技术利用NOKOV动作捕捉系统获取刚体六自由度信息，通过VRPN传入到基于Ubuntu的机器人操作系统ROS中，地面站软件读取到传入ROS中的数据后，可以计算运动参数，解算编队控制量，估计航点位置，发布航点指令。无人机收到航点指令后，向下一个方向移动，其位姿信息又被捕获到，再次传入地面站，以此循环，实现无人机室内的编队控制。

效率提升4倍，动作捕捉助力科技冬奥水立方变身冰立方

调平动态监测技术基于NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统，利用架设在场地四周的红外光学镜头，从而实时确定预制板标高变化和位置变化，系统根据设置的基准值，自动识别它的标高是否在合理范围内，进而实现了动捕技术支持下的高效动态监测调平。

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。

焊接机器人本体标定中动作捕捉的应用

NOKOV光学动作捕捉系统进行焊接机器人末端姿态数据的采集。光学动作捕捉技术定位精度高、工作空间大，而且无需接触测量，在得到机械臂末端位姿和运动轨迹信息的数据测量值后，就可以进行机器人运动学模型的参数识别，并对机器人控制器中的名义连杆参数进行修正，实现误差补偿，完成本体标定。

光学动作捕捉用于锥束CT平台几何位置校正

使用NOKOV度量三维动作捕捉系统作为室内定位测量工具，将空间坐标原点和坐标系指定至CT平台上的特定位置和方向，获取CT平台的射线源、工件转台和面阵探测器的实时获取坐标数据，通过被测位置的数据校对，来进行锥束CT平台的校正。

动作捕捉系统用于悬臂式掘进机精准位姿测量

NOKOV（度量）被动式光学动作捕捉系统能够进行机身与机械臂的测量，实时获取高精度位姿数据，该方式可直接解决机身定位问题，而截割头的定位能通过其与机械臂的相对位置确定，实现悬臂式掘进机精准位姿测量

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。

中科院自动化所多智能体协同控制平台编队与自主避障

中科院自动化所无人集群系统分为三个子系统，定位子系统、通信子系统与控制子系统，可实现单体无人车和无人机控制、地空协同、集群对战以及无人车、无人机编队表演等功能

仿生机器人的运动规划

利用NOKOV光学定位跟踪系统，获取精度达1mm的人体下肢运动数据，并建立了准确的关节模型，实现仿生机器人运动规划。

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。

六旋翼无人机室内定位系统

整套NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统捕捉到无人机的上反光标志点位置信息，并在动捕软件中建立对应的刚体，从而获取无人机的空中飞行位置姿态信息，实现了无人机精确悬停，精确绕行，保证了精确定位反馈。

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。

（转自新华网）蓄势数载业初就 | 水下悬浮隧道项目一瞥

水下隧道的运动变形问题，其测量要求实验精确度达到毫米级，同步误差需要达到亚毫秒级，使用NOKOV（度量）光学动作捕捉设备就能够获得这种高精度的测量数据，实现位移数据捕捉。

生机电一体化穿戴式机器人的研发

包含踝关节和膝关节的机器人化动力大腿假肢研发，依赖于NOKOV（度量）光学三维动作捕捉设备的高兼容性，将用于动力学分析的三维测力平台、三维测力跑台以及表面肌电仪结合起来，搭建针对性的运动分析系统，在研究多种步态复杂动作的运动学数据的同时，能够稳定地获取三维力、力矩以及肌电信号等专业的生物力学数据。

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。

ICRA 2025 连续体机械臂融合阻抗-容错控制

南京理工大学郭毓教授团队在ICRA 2025上发表关于腱驱动连续体机械臂（TDCM）的论文，提出了一种结合阻抗控制与容错控制的方案以解决TDCM在复杂环境中的高精度轨迹跟踪和柔顺力控、执行器故障导致的系统性能下降问题。NOKOV度量动作捕捉提供执行器高精度实时位姿数据，验证了阻抗控制与容错控制结合的有效性以及系统鲁棒性。

Crazyflie无人机、无人车分布式集群协同控制

华南理工大学蔡鹤教授研究团队围绕分布式集群协同控制，分别提出基于相对位置的协同追击策略，以及降低内部通信要求的分层编队控制策略，NOKOV度量动作捕捉系统为Crazyflie无人机集群、无人车集群实时输出高精度位姿数据。

多智能体强化学习样本效率提升方法

北京航空航天大学研究团队将层次对称性引入多智能体强化学习，以提升算法的样本效率。度量动捕实时获取集群状态数据，助力验证本文算法。

用于运动重建与康复的可穿戴设备 | 牛津赫亮教授采访 @ROBOSOFT 2025

ROBOSOFT 2025会议上，牛津大学赫亮教授带领团队发表多项可穿戴研究成果，并向我们分享了如何利用NOKOV度量动作捕捉系统开发用于运动重建和康复的可穿戴设备。从柔性传感器到康复手套以及VR触觉传感器，赫亮教授领导的Healthcare Biorobotics Lab在低成本、个性化的可穿戴解决方案方面不断突破。目前实验室在软机器人和生物医学应用方向开放合作，同时提供硕士、博士、博士后及访问学者名额。欢迎感兴趣的朋友与赫亮教授联系，共同探索合作机会。

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

仿生扑翼飞行器设计北航国际创新研究院

北京航空航天大学国际创新研究院利用NOKOV度量动作捕捉系统，结合翼面布设的轻质量贴片式反光标记材料（轻质量、降干扰）以高效获取仿生扑翼各关键点的位姿数据，为飞行器设计研究提供可靠支持。

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。

VR和眼动控制集群机器人的方法

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。

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。

外骨骼机器人步态辅助实时代谢消耗及步态监测

南开大学人工智能学院人机交互步态实验室主要致力于优化人机物理交互，提升运动辅助、康复机器人下肢相关系统的性能。并着力于医疗康复机器人、人体动力学、步态分析等延申领域的研究。

水下机器人高精度动作捕捉

水下机器人表面装有定制的反光标记点帮助定位，在上浮下潜过程中被稳定捕捉。NOKOV度量动作捕捉使用无缝衔接算法和位置校准技术，确保在穿越水面时数据传输的连续性和一致性。

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。

半机械昆虫自主导航控制

北京理工大学机械与车辆学院提出了“构建虚拟视觉信号”的半机械昆虫飞行控制技术，通过向昆虫视叶施加模拟视叶场电位的脉冲信号，调节视叶电位活动，使昆虫产生视觉假象，从而做出行为响应。

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。

自动驾驶仿真实训平台，丰富多车及车路协同实训教学

北京工业大学驾驶行为研究团队：虚实融合车路云一体化实验室将虚拟仿真与传统智慧交通实训设备深度融合，NOKOV度量动作捕捉系统实时提供真实车辆的位置信息，帮助实现仿真交通场景可视化，以实现多种路网场景切换、虚拟车辆与真实车辆交互，满足多样的教学需求。

机器人足球比赛中多智能体动态编队的研究

研究团队发表最新成果《Dynamic Formation Planning and Control for Robot Soccer Game with Multi-Agent Reinforcement Learning and Behavioral Model》：提出了一种机器人足球场景中的多智能体动态编队策略。通过用于进攻的行为模型和用于防守的强化学习，实现了队伍的攻防策略转换，适应不断变化的比赛情景。

足球运动捕捉

牛津大学工程科学系生物医学工程副教授赫亮团队释出一段研究视频，他们利用NOKOV度量光学动作捕捉系统实时获取足球运动员关键关节点的三维空间坐标（位姿数据），高精度还原足球技术细节，为进一步研究提供可靠支持。

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。

智能无人集群系统虚实融合闭环验证

中科院自动化所蒲志强老师团队设计的智能无人集群系统，实现无人车和无人机的空地协同，并进行了虚实融合闭环验证。实验使用了NOKOV度量动作捕捉系统，以获取高精度且实时的位姿数据。

不同晃动强度下的人体反应中国地震局地球物理研究所

中国地震局地球物理研究所近期做了一项关于人体在不同晃动中所做出的反应。振动台采取无规则晃动、通过高中低三种强度变化，通过NOKOV度量动作捕捉系统采集人体反应时的运动数据。

Crazyflie无人机集群编队

北京航空航天大学人工智能研究院通过NOKOV度量光学动作捕捉系统对无人机集群编队协同控制进行研究

巡检机器人空地协调

为提高巡检巡逻效率，满足巡逻范围广、监测频率高、任务时间长等要求，武汉科技大学的巡检机器人团队取得如下成果：模拟罐体外表面缺陷检测：高效规划无人机飞行路径、实现大型罐体表面的完全覆盖；空地协作机器人持续监测：UAV&UGV异构协作系统对复杂和简单地形的持续监测，协作监测完成效果好、运动轨迹偏差小；无人机江边水质检测实验；智能巡检机器人；气味源寻源实验。

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。

通过强化学习算法增强蝴蝶状扑翼飞行器的升力

通过强化学习-PPO算法提升并打造足以让蝶形FWV不借助额外辅助或气流起飞的升力，并利用NOKOV度量动作捕捉系统监测到上挥阶段升力峰值与前后翼开闭以及柔性变形有直接关系，而这些发现用传统的空气动力学方法并不容易预测或发现。

人体背部外骨骼：一种超冗余度混合装置

本文通过运动学相容性实验，利用NOKOV度量动作捕捉系统，证明了自研外骨骼可以适应人体大幅度动作，解决了传统背部外骨骼与人体躯干运动学不相容的问题。

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。

AI顶会IJCAI: 面向惯性传感器信号增强的深度学习架构

本文提出了一种基于无监督和弱监督学习的尺度和方向引导生成对抗网络（SDG-GAN），用于低成本惯性传感器信号增强，通过动作捕捉精确记录的运动信息作为辅助任务的标签，显著提升了信号增强的性能和精度。

多智能体系统实现无直接通信协同

本文提出了一种新的框架——基于分层共识的多智能体强化学习，该框架通过对比学习构建全局共识，使智能体在没有直接通信的情况下实现协作行为。

多智能体SLAM新框架实现高效准确构建密集3D地图

本文提出了多估计鲁棒 SLAM 系统（MERSYS），这是一种基于激光雷达-惯性运动轨迹测量（LIO）和视觉惯性运动轨迹测量（VIO）融合的新型三维密集绘图框架。

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。

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。

可穿戴生物反馈装置监测部分负重行走时胫骨负荷

本研究利用惯性测量单元和定制仪器鞋垫开发了一种新型生物反馈系统。根据从实验中收集到的数据，采用了一种基于物理模型和神经网络架构相结合的混合方法来预测胫骨力。

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。

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。

利用新型自适应关节和优化协同策略提高多机器人协同搬运系统的地形适应性

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。

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。

多智能体强化学习平台：减小模拟到真实的差距

本文提出了无人机强化学习平台，通过NOKOV度量动作捕捉系统建立现实世界到仿真环境的映射，允许真实的无人机通过虚拟传感器与虚拟对象交互，使得策略网络可以使用虚拟代理进行训练，并无缝转移到真实的无人机上。

IEEE T-RO 软体机器人手指状态估计实现两栖触觉传感

南方科技大学戴建生院士、林间院士、万芳老师、宋超阳老师团队近期在IEEE-T-RO上发表了关于软体机器人手指在两栖环境中本体感知方法的论文。

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。

RSS 2024：基于事件的视觉惯性测速仪

本文提出了一种基于事件相机和IMU的无地图视觉-惯性测速仪，通过融合异构数据实现无人机实时线性速度估计，解决了激烈自我运动状态下相机跟踪失败问题。现实实验利用NOKOV度量动作捕捉系统实时监测事件相机的位姿，验证本文方法估计线性速度的准确性。

多机器人系统无分配队形控制

十个移动机器人在现实实验中精确高效形成“R”、“A”和“L”队形，动捕验证算法实用性。仿真实验证明了算法在不同群体规模下形成复杂队形的有效性。相较其他方法，本文算法在精确度及效率方面性能更佳！

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。

人体关节角度解算的动态对齐方法

重庆邮电大学生物信息学院研究团队发表SCI论文，提出一种用于惯性测量单元（IMU）与肢体节段动态对齐的新算法。使用NOKOV度量光学动作捕捉系统获取真实肢体姿态信息进行验证，表明提出的关节角解算算法效果良好。

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。

动作捕捉系统助力无人机着陆结构设计

中国石油大学（华东）研究团队基于Kresling折纸结构双稳态空间设计了一种无人机着陆系统结构，利用动捕技术对其进行动力学分析，为无人机着陆系统结构设计提供创新方法。

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。

动作捕捉系统助力基于机器视觉和倾角传感器的位姿检测系统研究及验证

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。

运动捕捉系统和人工神经网络ELM联合校准提升工业机器人的绝对精度

同济大学航力学院使用一种新的校准方法，利用运动捕捉系统和人工神经网络（ELM）来增加工业机器人的绝对精度。

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。

动作捕捉助力人机耦合模型及其在下肢外骨骼的设计

通过光学动作捕捉和测力台，验证模型运动学算法的准确性，并将模型应用到外骨骼机器人的设计和控制优化中。

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。

动作捕捉系统用于下肢外骨骼开发

研究人员在进行了肢外骨骼机器人动力学建模和控制系统设计相关研究中，采用NOKOV度量动作捕捉系统和三维测力平台采集人体步态运动数据和足底力数据

基于动作捕捉的踝关节动力矫形器外骨骼开发

踝关节矫形器是一种用于矫正患者脚踝不正的穿戴式医疗设备，在研发过程中借助动作捕捉技术获取踝关节的运动数据。

钢琴演奏手部精细动态捕捉

动作捕捉, 手部动作捕捉, 钢琴演奏

动作捕捉助力人-机运动协同性辅助侧翻康复辅具设计

在人-机运动协同性辅助侧翻康复辅具设计研究中，使用NOKOV度量运动捕捉系统识别在仰卧位侧翻姿态的运动轨迹，证明了运动学模型建立的正确性和轨迹图形拟合的合理性。

IEEE RA-L 机械臂操纵 实时规划方法