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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。
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。
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。
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。
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。
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。
大鼠直立行走下肢关节动作捕捉
大鼠经训练后在跑步机上运动,其双下肢关节粘贴3mm Marker点帮助定位。NOKOV度量动作捕捉使用针对大鼠下肢的特定模型文件提升追踪识别效果,获取高精度动作数据。
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。
动作捕捉系统助力非人类灵长类动物模型和系统的研究
运动皮层在步行运动中的作用仍存在认知缺口,海南大学为探索运动皮层在步态中的作用,基于高精度的红外运动捕捉系统搭建了自由运动猕猴步态实验平台。
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。
动作捕捉用于验证芭蕾舞动作对脑瘫儿童的作用
通过NOKOV度量动作捕捉系统观察及分析在不同的足外偏角度下脑瘫儿童进行Demi Plie动作时否有助于改善脑瘫儿童LAD的问题。
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。
体姿评测系统开发
使用人体运动捕捉进行静态体姿评测系统的开发,对患者进行步态分析,包括步长、步频、步速,搭建三维步态分析训练系统。
内侧髌股韧带修复技术中动作捕捉的应用
在髌骨移位和髌骨倾斜值的测量中,利用三维运动采集与分析系统。试验中,股骨水平固定,将胫骨固定在3D支撑臂上,胫骨可自由旋转,按3种不同的预负荷(2 N、5 N和10 N)加载股四头肌和髂胫束,测量不同修复技术下的髌骨移位与髌骨倾斜值。
步态分析
三维步态分析系统由三维动作捕捉系统、三维测力台与表面肌电等步态分析仪器组成,三种设备分别采集人体在步行过程中各个关节点的精确三维空间定位坐标、足底与支撑面之间的压力(垂直、左右、前后三个方向的力),以及EMG肌电信号,构成三维步态分析训练系统。
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