人体背部外骨骼：一种超冗余度混合装置

来自南京理工大学的研究团队在机器人顶刊IEEE RAL上发表了一篇关于背部外骨骼相容性研究的论文。作者通过运动学相容性实验，利用NOKOV度量动作捕捉系统，证明了自研外骨骼可以适应人体大幅度动作，解决了传统背部外骨骼与人体躯干运动学不相容的问题。

重庆大学自动化学院井冈山教授团队研发多机器人协同决策与操作平台，实现无人车与无人机集群编队控制、协同避障及复杂环境穿越任务。系统基于NOKOV度量高精度动作捕捉与室内定位技术，获取无人车、无人机及障碍物实时三维坐标数据，支持多智能体协同控制算法验证与工业化应用落地。

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。

山东大学研究团队发表面向绳驱动连续体机器人的融合非线性扩展状态观测器的自适应滑模跟踪控制方法，度量动捕为实验提供机器人末端执行器位姿数据，助力验证控制方法有效性。

清华大学李翔老师团队在室外环境下对无人车进行动作捕捉。NOKOV度量抗日光版本动捕镜头过滤日光干扰，准确识别无人车表面的反光标记点，获取高精度运动轨迹。

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