ICRA 2026 无人机复合干扰估计-度量科技

机器人控制领域，内部模型不确定性与外部干扰的“深度耦合”是实现高精度作业的长期瓶颈。

传统的扰动观测器往往依赖于干扰导数有界的强假设，这在理论上存在逻辑悖论，且限制了估计精度。

北航郭克信教授团队针对这一挑战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。

室内风扰实验中，NOKOV度量动作捕捉系统实时获取和反馈无人机位姿数据，参与控制闭环，助力验证本文方法的有效性。

中大吕熙敏老师解读T-RO/RA-L/IROS系列成果，实现空中操作能做、做稳、做快！

ICRA 2026上，度量用户、中山大学智能工程学院吕熙敏副教授围绕“空中操作”方向，向我们分享了发表于T-RO、RA-L和IROS 2025的三项成果，实现空中操作“能做”、“做稳”和“做快”。

抗遮挡握手动作捕捉｜高交互场景下的稳定追踪

本案例展示NOKOV度量动作捕捉系统在双人握手场景中的抗遮挡性能。基于反算标记点、虚拟标记点及智能三维重建算法，即使在高交互、高遮挡及超近Marker间距条件下，依然能够实现稳定、连续的手部动作捕捉。

IEEE RAL 2025最佳论文！集群依靠局部感知形成目标形状

近日，西北工业大学航海学院彭星光教授团队的研究成果荣获 2025 IEEE Robotics and Automation Letters（RA-L）Best Paper Award。论文第一作者为航海学院博士研究生向雅伦。该论文从 2025 年 RA-L 收录的 1700 余篇论文中脱颖而出，成为全球仅有的五篇最佳论文奖获奖论文之一，代表了国际机器人与自动化领域的前沿研究水平。

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。

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