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。

IEEE RA-L | Aqua-Splat声呐—视觉水下三维重建，NOKOV提供水下机器人六自由度位姿真值

哈工大（深圳）胡靓教授团队提出Aqua-Splat声呐—视觉水下三维重建方法，提升几何重建精度与图像保真度。NOKOV度量动作捕捉系统为搭载双目相机与前视声呐的BlueROV2水下机器人提供六自由度位姿真值，用于建立每帧视觉、声呐数据与机器人位姿之间的空间对应关系。

双层LSTM光纤形状实时重建，NOKOV度量动捕提供高精度三维真值

中科院深圳先进院刘奂奂团队基于 NOKOV度量动作捕捉系统，提出面向微创手术导航的双层LSTM光纤形状重建方法。NOKOV获取光纤标记点高精度三维坐标，作为模型训练真值，并验证动态重建精度与稳定性，助力实现FBG光谱到光纤三维形状的端到端实时重建。

面向机器人多接触操作的视觉-触觉-位姿数据采集系统

机器人多接触操作的数据采集，难点不只是记录动作，而是同时获得可用于训练的视觉、触觉和位姿轨迹。香港大学、上海创智学院李弘扬团队在 ICRA 2026发表论文，提出一种无需机器人参与的视觉-触觉数据采集系统 FreeTacMan。该研究中，NOKOV 度量光学动作捕捉系统用于采集手持夹爪的高精度 6D 位姿，并与视觉、触觉和夹爪开口宽度同步记录，为机器人复杂接触操作策略学习提供多模态数据基础。

浮体运动如何精准测量？NOKOV度量动作捕捉助力浮动式多模块系统连接器失效安全验证

浮动式多模块系统是海洋工程领域的重要结构形式，其安全性受到连接器失效影响。中国海洋大学团队基于波浪水槽物理模型实验，利用NOKOV度量动作捕捉系统获取浮体模块运动数据，并结合数值模拟分析连接器失效后的动力响应变化。