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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

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

为解决介入手术中微创器械的可视化与导航问题,中科院深圳先进院副研究员刘奂奂团队在 Optics Letters 发表研究,提出了一种基于双层长短期记忆网络(LSTM)的高速、高精度光纤形状感知方法,实现低延迟、稳定的实时形状重建。

该框架将高速FBG光谱特征直接映射为光纤沿线各点的三维坐标,实现端到端光纤形状重建,无需显式计算曲率或进行弧长积分。系统实现 32 fps 在线输出,端到端延迟约 7.3 ms,平均末端误差约 2.9 mm。

在模型训练阶段,NOKOV度量动作捕捉系统获取光纤标记点的高精度三维坐标,作为模型训练真值;同时用于验证模型在不同运动轨迹、快速转向及连续运行条件下的重建精度与稳定性。

机器人打乒乓球,旋转如何测量?NOKOV度量 × 瞬极科技协同测量,最高 9000 rpm

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。

IROS 2026|CoLI连续体机器人平台:NOKOV度量动作捕捉验证主从遥操作性能

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。

清华iPingPong战队|人形机器人乒乓球训练实现高动态回球

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。

动作捕捉用于多智能体协同控制:人形机器人与机器狗跳绳案例

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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