水下复杂环境鱼情探测-度量科技

湛江湾实验室利用NOKOV度量水下动作捕捉系统与主动式发光标记点，在水下复杂环境中监测用于海洋生物探测的机器人位姿变化，以验证机器人性能。

主动式发光标记点解算效率高、抗干扰能力强、监测范围大，适用于大面积复杂环境中大型目标的运动跟踪。

山东大学陈原教授团队针对海上补给场景，提出绳驱波浪补偿装置的控制方法，并在海上试验中得到验证。室内实验中，度量动捕数据与控制系统通信，提供高精度实时位姿反馈。

同济大学何斌教授团队利用NOKOV度量光学动捕系统与数据手套集成，获取高精度人体全身动作数据，用于人形机器人训练及遥操作。

中山大学谭宁老师团队在IJRR上发表连续体机器人预设行为自适应控制（BPAC）框架，度量动捕为实验提供执行器位置真值，助力验证控制方法有效性。

越来越多的高校实验室正在布局多智能体实验平台，提升集群算法开发验证效率。

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