通过强化学习算法增强蝴蝶状扑翼飞行器的升力

重庆大学航空航天学院的研究团队在Bioinspiration & Biomimetics期刊上发表关于提升蝶形FWV升力的论文：

通过强化学习-PPO算法提升并打造足以让蝶形FWV不借助额外辅助或气流起飞的升力，并利用NOKOV度量动作捕捉系统监测到上挥阶段升力峰值与前后翼开闭以及柔性变形有直接关系，而这些发现用传统的空气动力学方法并不容易预测或发现！本文为仿生扑翼飞行器未来的发展提供了有价值的强化学习经验。

远景伟视（北京）科技有限公司工业CAVE沉浸式互动空间，基于NOKOV度量动作捕捉系统，实现沉浸式工业VR仿真空间应用。支持全空间实时追踪、景随人动及高精度交互，可应用于设计评审与工业仿真。

哈尔滨工程大学船舶学院在浮冰群在风浪流环境下的漂移规律研究实验中，基于NOKOV度量动作捕捉系统的高精度三维测量能力，实现对风浪流环境下浮冰群运动过程的实时跟踪与数据采集，为漂移规律分析及数值模型验证提供可靠数据支撑。

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。

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