为具有安全意识的四旋翼飞行器学习实时动态响应式间隙穿越策略

哈尔滨工业大学深圳校区研究团队提出端到端的基于强化学习的狭缝穿越策略，和现有轨迹优化方法及强化学习方法相比，本文策略在实时动态响应、敏捷性、耗时和泛化方面的性能更优。

现实实验中，NOKOV度量动作捕捉系统被用于环境感知，实时反馈无人机和狭缝的状态信息。

NOKOV度量动作捕捉系统实时测量乒乓球三维位姿、运动轨迹与旋转信息，并与瞬极科技高速相机配合，可实现最高9000 rpm的乒乓球高速旋转测量。

上海科技大学信息科学与技术学院肖晨曦老师团队在 IROS 2026 提出开源连续体机器人平台 CoLI，使用 NOKOV度量动作捕捉测量主从机器人末端位置，验证同构遥操作：平均位置跟踪误差 8.2 mm，从端收敛延迟 158 ms。

第二届世界人形机器人运动会人形机器人打乒乓球项目中，清华 iPingPong 战队，团队以“物理原生智能”为技术路线，依托 NOKOV 度量动作捕捉与强化学习算法，实现人形机器人高动态乒乓球回球与自主对抗。

南京大学LAMDA团队与星源智在协同跳绳展示中使用NOKOV度量动作捕捉系统，获取绳索标记点位置、人形机器人基座位姿及机器狗关键位置数据，为多机器人闭环协同提供实时状态反馈。

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