基于连续隐式SDF的任意形状机器人轨迹优化

浙江大学FAST-Lab高飞老师团队提出一种机器人高效轨迹优化的新方法，并使用NOKOV度量动作捕捉系统验证了算法的高效性和准确性，论文在IROS 2023大会上发表。第一作者：张庭瑞

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。

基于NOKOV度量光学动作捕捉系统，华中科技大学体育学院对划浆运动进行高精度三维重建与生物力学分析，实现动作细节捕捉、关节运动轨迹还原及力学参数输出，助力科学训练与运动表现优化。

NOKOV度量水下动作捕捉系统广泛应用于水下机器人研究，助力实现水下高精度控制、协同、操纵等任务。

上交董伟老师、MBZUAI左星星老师IEEE TRO上发表飞行协同立体视觉系统，通过两架无人机的宽基线协同配置，实现了最远70米的稠密三维建图，相对误差为2.3%至9.7%。度量动捕提供无人机高精度位姿数据，助力验证本文提出的相对位姿估计算法精度。

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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