宁波职业大学人形机器人 MuJoCo 仿真训练与遥操作｜NOKOV度量动作捕捉数据支持仿真训练与宇树G1遥操作

项目简介

宁波职业技术大学利用 NOKOV 度量动作捕捉系统与宇树 G1 人形机器人，开展 MuJoCo 仿真训练及真机遥操作实验。通过实时采集人体动作数据，实现人体动作向机器人动作的同步映射，可为人形机器人遥操作、模仿学习及控制算法验证提供实验支撑。

实验方案

实验过程中，操作者穿戴带有反光标记点的动捕服，在实验空间内完成抬臂、展臂、挥手等动作。

部署于实验空间内的 NOKOV 度量动作捕捉系统实时采集人体运动数据，并输出高精度人体位姿信息，为机器人控制系统提供连续、稳定的运动输入。

MuJoCo 仿真训练

在仿真训练阶段，NOKOV 度量动作捕捉系统输出的人体动作数据实时同步至 MuJoCo 仿真环境，驱动宇树 G1 人形机器人模型完成对应动作。

通过人体动作与机器人模型的实时映射，可对机器人控制策略进行快速验证，为后续算法训练与优化提供可靠的数据基础。

真机遥操作

完成仿真验证后，同一套人体动作数据继续驱动真实宇树 G1 人形机器人。

操作者在实验空间内完成连续动作，机器人同步执行抬臂、挥手等动作，直观展示人体动作输入与机器人动作响应之间的实时交互效果。

NOKOV度量动作捕捉系统用于人形机器人遥操作

本案例展示了 NOKOV 度量动作捕捉系统在人形机器人研究中的典型应用，包括：

实时人体动作采集与高精度位姿获取
MuJoCo 仿真环境中的机器人动作同步驱动
人形机器人真机遥操作
人体动作映射与模仿学习数据采集
人形机器人控制算法实验验证

相关技术可广泛应用于人形机器人遥操作、模仿学习、强化学习、机器人控制及实验验证等研究方向。

FAQ

Q1：动作捕捉如何用于人形机器人遥操作？

A3：NOKOV 度量动作捕捉系统实时采集人体动作数据，并将人体关节运动映射到机器人控制系统，实现机器人同步执行人体动作，可用于遥操作、动作复现及实验验证。

Q2：MuJoCo 为什么需要动作捕捉？

A2：动作捕捉能够提供高精度、低延迟的人体运动数据，为 MuJoCo 仿真环境中的机器人模型提供真实动作输入，用于控制算法开发、模仿学习和策略验证。

Q3：动作捕捉在人形机器人模仿学习中有什么作用？

动作捕捉系统可高精度记录人体运动轨迹，为模仿学习提供高质量训练数据，帮助机器人学习人体动作，提高运动控制和任务执行能力。

关于更多NOKOV度量动捕在人形机器人、具身智能领域应用

NOKOV度量影擎ShadowEngine机器人AI训练平台

上海交通大学谢威老师团队：四旋翼无人机编队“8”字协同吊运｜NOKOV度量动作捕捉系统参与控制闭环

上海交通大学电子信息与电气工程学院谢威老师团队展示了4架四旋翼无人机完成“8”字编队协同吊运实验。实验中，NOKOV度量动作捕捉系统参与无人机控制闭环，实时输出高精度位姿数据，为无人机编队控制、协同运输及飞行算法验证提供稳定的位置反馈。

IEEE RA-L | Aqua-Splat声呐—视觉水下三维重建，NOKOV提供水下机器人六自由度位姿真值

哈工大（深圳）胡靓教授团队提出Aqua-Splat声呐—视觉水下三维重建方法，提升几何重建精度与图像保真度。NOKOV度量动作捕捉系统为搭载双目相机与前视声呐的BlueROV2水下机器人提供六自由度位姿真值，用于建立每帧视觉、声呐数据与机器人位姿之间的空间对应关系。

双层LSTM光纤形状实时重建，NOKOV度量动捕提供高精度三维真值

中科院深圳先进院刘奂奂团队基于 NOKOV度量动作捕捉系统，提出面向微创手术导航的双层LSTM光纤形状重建方法。NOKOV获取光纤标记点高精度三维坐标，作为模型训练真值，并验证动态重建精度与稳定性，助力实现FBG光谱到光纤三维形状的端到端实时重建。

面向机器人多接触操作的视觉-触觉-位姿数据采集系统

机器人多接触操作的数据采集，难点不只是记录动作，而是同时获得可用于训练的视觉、触觉和位姿轨迹。香港大学、上海创智学院李弘扬团队在 ICRA 2026发表论文，提出一种无需机器人参与的视觉-触觉数据采集系统 FreeTacMan。该研究中，NOKOV 度量光学动作捕捉系统用于采集手持夹爪的高精度 6D 位姿，并与视觉、触觉和夹爪开口宽度同步记录，为机器人复杂接触操作策略学习提供多模态数据基础。

人形机器人如何实现 MuJoCo 仿真训练与遥操作？NOKOV度量动作捕捉助力宇树 G1实验验证