密集环境中的自组织雷诺无人飞行器群

由7架四旋翼无人机组成的编队，在森林式密集障碍环境中灵活避障，同时实现编队维护——天津工业大学研究成果

NOKOV度量动作捕捉系统实时获取无人机室内定位和姿态数据，助力验证无人机集群模型在真实环境中的部署可行性，为密集和不可预测场景下无人机集群编队飞行和维护提供新的解决方案！

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。

游戏开发中的马匹动作捕捉

客户使用NOKOV光学动作捕捉系统，实时采集马匹运动过程中标记点的位置信息，再通过动作捕捉系统处理数据，最终将运动数据传送至Unity或Motion Builder等三维软件中，用于游戏开发。

水下复杂环境鱼情探测

湛江湾实验室利用主动式发光标记点和度量水下动捕系统，验证水下机器人性能。

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