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。

保加利亚-芭蕾游戏制作

保加利亚游戏制作公司利用NOKOV度量动作捕捉系统，获取芭蕾舞演员高精度舞蹈动作数据，进行游戏制作。

真实无人机如何“闯进”虚拟游戏？

在2025国际低空产业大会上，NOKOV度量动作捕捉系统定位“猫头鹰无人机”，映射虚拟场景。现场操控实体无人机，就能在虚拟世界中完成“击中金币”的互动任务。

仿生水下机器人推进机制研究：两种多连杆仿生方案的设计与验证 |东北大学储逸尘

东北大学储逸尘在 Biomimetics 及 JMSE 发表两项仿生水下机器人研究，以牛蛙后肢及牛鼻鲼胸鳍为灵感基于多连杆机构设计两种仿生水下推进机制，并通过水下动捕实验验证其运动学与推进性能。研究团队采用 NOKOV 度量动作捕捉系统用于获取真实生物及仿生机构在水下环境中的运动学数据，为仿生模型分析与实验验证提供数据支持。

具有矢量推进的全驱动六自由度跨介质机器人

北京航空航天大学文力老师团队在 IROS 2025 提出并验证了一种具有推力矢量的六自由度全驱动跨介质机器人。该机器人实现了空中与水下完整 6-DOF 独立控制，并可自主稳定跨越水空界面。在实物实验中，研究团队采用 NOKOV度量动作捕捉系统获取机器人位姿与运动轨迹数据，为全驱动运动验证与跨介质实验与空中传感器部署实验提供位置信息精确测量支持。

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