经典案例

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。

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。

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。

人体行为识别采用三维运动采集与分析系统获取人体静止、举手、侧身、起立、转头等动作数据，每个动作对应着各自空间姿态的特征值，如水平运动加速度，垂直方向加速度，躯干夹角，关节夹角等。

华南师范大学体育科学学院在进行运动员动作分析时，使用NOKOV度量动作捕捉系统获取运动员实时的动作数据，与表面肌电脑电分析系统、三维测力跑台集成，采集肌电信号与动力学参数，在体育运动中预防损伤和提高运动表现。

天津师范大学体育学院利用NOKOV度量动作捕捉系统在竞技健美操运动员的关键身体部位实时采集动作姿态数据，并对数据特征进行分析和研究，科学量化地分析和纠正运动员的动作，以提高运动成绩。

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。

北京体育大学使用动作捕捉系统捕捉举重运动员运动时的身体动作进行运动分析，帮助运动员建立正确的动作模式，提高和改进运动员的运动成绩。

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。

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。

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。

使用人体运动捕捉系统来高效、快捷地获取大量基于三维的残疾人运动数据集，用于评价和纠正残疾人滑雪运动时的动作和姿态等。

利用场地周围布置的NOKOV（度量）光学动作捕捉摄像机，实时获取运动员身上标志点的三维坐标，以此对运动员各阶段动作进行三维视角下的分析，建立全身运动学模型。采集大量运动数据后，研究人员建立了篮球动作的教学模型数据库。