NOKOV度量动作捕捉抗遮挡测试｜握手动作高精度手部追踪案例

在双人握手等高交互动作中，手部标记点容易发生遮挡、重叠和近距离干扰等问题。

本案例中，NOKOV度量动作捕捉系统依托反算标记点（Inverse Markers）、虚拟标记点（Virtual Markers）以及智能三维重建算法等技术，在复杂遮挡环境下依然能够保持稳定的手部轨迹重建与动作追踪。

即使面对局部遮挡、超近Marker间距及持续交互动作，系统仍可有效减少轨迹丢失与数据断裂，确保动作数据的完整性与精度。

NOKOV度量动作捕捉系统实时测量乒乓球三维位姿、运动轨迹与旋转信息，并与瞬极科技高速相机配合，可实现最高9000 rpm的乒乓球高速旋转测量。

上海科技大学信息科学与技术学院肖晨曦老师团队在 IROS 2026 提出开源连续体机器人平台 CoLI，使用 NOKOV度量动作捕捉测量主从机器人末端位置，验证同构遥操作：平均位置跟踪误差 8.2 mm，从端收敛延迟 158 ms。

第二届世界人形机器人运动会人形机器人打乒乓球项目中，清华 iPingPong 战队，团队以“物理原生智能”为技术路线，依托 NOKOV 度量动作捕捉与强化学习算法，实现人形机器人高动态乒乓球回球与自主对抗。

南京大学LAMDA团队与星源智在协同跳绳展示中使用NOKOV度量动作捕捉系统，获取绳索标记点位置、人形机器人基座位姿及机器狗关键位置数据，为多机器人闭环协同提供实时状态反馈。

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抗遮挡握手动作捕捉｜高交互场景下的稳定追踪