无人机斜钻方圈

近日，国防科技大学研究团队论文被工程技术一区期刊接收，该期刊去年影响因子高达14。

研究提出了一种名为Gap-Traversing Adaptive Curriculum Learning (GTACL) 的创新方法，使四旋翼无人机能够快速且敏捷地穿越移动且倾斜的狭窄间隙！该方法结合了自适应课程强化学习（ACRL）和在线推力更新（OTU），通过模拟训练后能够实现无需微调的零样本转移到现实世界的四旋翼无人机上。

NOKOV度量动作捕捉系统提供四旋翼无人机和移动狭窄间隙的高精度位姿数据，在模拟环境中用于生成训练数据、在真实世界实验中用于验证无人机的飞行性能，助力验证无人机的飞行策略和控制算法。

上海交通大学谢威老师团队：四旋翼无人机编队“8”字协同吊运｜NOKOV度量动作捕捉系统参与控制闭环

上海交通大学电子信息与电气工程学院谢威老师团队展示了4架四旋翼无人机完成“8”字编队协同吊运实验。实验中，NOKOV度量动作捕捉系统参与无人机控制闭环，实时输出高精度位姿数据，为无人机编队控制、协同运输及飞行算法验证提供稳定的位置反馈。

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。