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上肢动捕,人形机器人训练,人机交互,遥操作,机械臂,惯性传感,误差分析,NOKOV度量,动作捕捉

惯性式上肢动作捕捉系统开发

西安交通大学机械工程学院陕西省智能机器人重点实验室施虎老师团队利用惯性传感器开发了一套低成本、高灵活性的上肢动作捕捉系统，为机械臂遥操作任务提供了更自然、更高效的人机交互方案。NOKOV度量光学动作捕捉系统提供了人体上肢运动的高精度位置和姿态数据，助力惯性动捕系统性能评估。

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人臂到仿生机械臂的运动迁移方法

近日，来自杭州的研究团队在《biomimetics》期刊发表论文《Research on Motion Transfer Method from Human Arm to Bionic Robot Arm Based on PSO-RF Algorithm》，论文已被SCI和EI收录。

软连续体机械臂挑战拧灯泡

中山大学吴嘉宁老师团队近期在Advanced Intelligent Systems期刊上发表关于刚柔耦合模块的论文。多个构建块组成一个软连续体机械臂，拧灯泡、举哑铃、递可乐......各种操作不在话下！

IEEE T-RO 空中机械臂全身规划框架实现高机动的多样化操作

来自中山大学的吕熙敏团队的论文《Whole-Body Integrated Motion Planning for Aerial Manipulators》最近被机器人领域顶级期刊IEEE Transactions on Robotics接收。该论文提出了一种基于空中机械臂的全身融合规划框架。

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。

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

机械臂定位控制

武汉大学机械臂自动装配

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

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。

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。

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。

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。

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。

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。