手术机器人环境感知 | M. Ali Nasseri教授采访

度量用户、慕尼黑工业大学手术机器人教授M. Ali Nasseri 与团队开发了首个用于眼科微创手术的机器人系统，帮助眼科医生进行视网膜手术。在 IROS 2024 上，M. Ali Nasseri 教授因其学术成就入选由度量动捕发起的 New Generation Star Project。在本次采访中，Nasseri 教授介绍了其在手术机器人领域的研究工作，以及如何通过NOKOV度量动作捕捉系统实时重建手术环境、助力手术机器人高精度定位。

ICRA 2026 无人机复合干扰估计

北航郭克信教授团队提出了一种集成控制理论与数据驱动学习的复合干扰估计框架，该算法在无须预设干扰界限的情况下，实现了对复杂耦合干扰的高精度、轻量化估计。

首尔大学医学院 ASTRA无标记动捕模拟腔镜手术操作姿态采集

无需穿戴设备或粘贴标记点，韩国首尔大学医学院（SNUH）妇产科及韩国单孔腔镜手术学会（KSPS）采用NOKOV ASTRA AI Markerless无标记动作捕捉方案，仅4小时完成30位模拟腔镜手术参与者的全身运动轨迹记录与手术操作姿态采集。

人机对战羽毛球，央视上手过招

人机对战羽毛球，央视上手过招。度量动捕助力动易科技人形机器人与多人现场对战，精准接打、见招拆招。

Nature Commun. 手写脑机接口多维运动解码

近日，浙江大学郝耀耀老师研究团队在Nature Communications上发表题为“Cortical representation of multidimensional handwriting movement and implications for neuroprostheses”的论文，首次系统揭示了大脑运动皮层对手写运动的多维编码机制，为下一代高性能手写BCI奠定了理论基础。这项研究不仅刷新了对运动控制的认知，更提供了一套全新的解码范式。