动作捕捉助力人-机运动协同性辅助侧翻康复辅具设计-度量科技

压力性损伤（即压疮）在长期卧床患者人群中极为常见，是临床中造成经济损失最大的病症之一，而仰卧位侧翻是长期卧床患者有效预防压力性损伤病症的有效措施之一。

动作捕捉助力人-机运动协同性辅助侧翻康复辅具设计

现有的辅助侧翻器械为多功能护理床，其通过床面倾斜实现侧翻功能，但仍在很大程度上依赖人工辅助，且并未考虑人体运动机理，通常会由于人的转动中心和机构转动中心不一致，导致运动过程中人的背部挤压或拉拖等，存在人机运动协同性、功能柔性等方面的不足。

北京信息科技大学机电工程学院苏鹏副教授团队人体侧翻过程中肩部和臀部的运动轨迹相关研究

为了提高辅助机构的人机运动协同性，北京信息科技大学机电工程学院苏鹏副教授团队进行了人体侧翻过程中肩部和臀部的运动轨迹相关研究。

侧翻运动专用实验台

侧翻运动专用实验台如上图所示，实验台床面由透明亚克力板搭成，在实验台的上方和下方分别布置6个NOKOV度量光学动作捕捉镜头。

在仰卧位侧翻初始姿态时，下方的光学动作捕捉镜头透过透明的亚克力板识别到人体背部反光标记点，上方的光学动作捕捉镜头识别侧翻姿态的反光标记点，利用识别到的所有反光标记点实际运动轨迹来表征肩部和臀部的骨骼运动，这也是是研究仰卧位侧翻规律的关键。经过前期研究发现，肩部和臀部各粘贴5个反光标记点进行识别，即可精确描述运动模型。

肩部骨骼实验模型

实验共进行了15组实验对象的仰卧位侧翻实验，每组实验做20次，对同一实验对象的不同组数据先进行奇异值剔除处理，再进行求和平均处理，进而得到每组实验对象的一般运动轨迹，选取其中一组轨迹作为仰卧位侧翻实验分析对象。

臀部骨骼运动模型

通过Matlab对运动模型进行仿真实验，得到运动模型经拟合后的仿真图形。实验结果展示，连杆末端轨迹的差异不大，基本吻合。

运动模型经拟合后的仿真图形

该研究中，NOKOV度量动作捕捉系统提供了人体仰卧位侧翻运动动作捕捉，将实验和仿真结果进行对比，证明了运动学模型建立的正确性和轨迹图形拟合的合理性，能够协助进行人-机运动协同性辅助侧翻康复辅具设计。

参考文献：[1]苏鹏,卢达,伦庆龙,李剑,徐晓钟,樊瑜波.基于运动轨迹图形拟合的辅助人体侧翻机构设计研究[J].图学学报,2020,41(06):993-1000.

原文链接：https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&dbname=CJFDLAST2021&filename

苏黎世大学RPG实验室：动作捕捉为无人机状态反馈提供位姿数据

在Davide Scaramuzza教授领导的苏黎世大学Robotics and Perception Group，NOKOV度量动作捕捉系统实时提供无人机位姿数据，用于无人机状态反馈。

Science Robotics丨人形机器人踢足球：依靠机载视觉学习反应式足球技能

清华大学赵明国研究员团队团队在Science Robotics发表人形机器人视觉踢球研究，通过强化学习实现反应式足球技能。NOKOV度量动作捕捉系统采集人体踢球动作及机器人、足球位置真值，为AMP参考运动数据和虚拟感知系统建模提供数据支持。

山东大学T-ASE研究：动作捕捉系统采集人类示范数据，DM-KMP与多智能体强化学习实现五指灵巧手协同抓取

山东大学控制科学与工程学院李可教授团队提出了面向仿人五指灵巧手抓取的统一学习框架。该研究将人类示范轨迹生成与多智能体强化学习相结合：NOKOV度量动作捕捉系统用于采集自然五指抓取运动，DM-KMP从有限示范中生成期望关节轨迹，PWS-MADDPG进一步学习多指协同抓取策略。研究结果显示PWS-MADDPG 在 11 类物体上的平均抓取成功率为 85.48%。

仿生五自由度折纸脊柱外骨骼：三维运动数据验证运动透明性

合肥工业大学、西安电子科技大学、英国提赛德大学和香港理工大学研究团队提出仿生五自由度折纸机构，并据此开发主动式折纸脊柱辅助外骨骼OSAE，用于在对称和非对称举升中适应人体脊柱运动并提供辅助。研究团队使用NOKOV度量动作捕捉系统采集受试者上半身三维运动数据，比较穿戴与未穿戴OSAE时前屈、侧屈和轴向旋转的躯干活动范围，验证OSAE系统的运动透明性。