无人车实验室编队中的动作捕捉-度量科技

得益于人工智能的迅速发展，机器人技术广泛应用于生活与工业领域。而对于复杂的应用场景，单个机器人通常是无法胜任的。

无人车编队通过自组织协同控制方式使多无人车系统具备高效完成复杂任务的能力，因此作为提高任务执行效率有效途径的无人车编队技术正在成为研究热点。

燕山大学电气工程学院的研究人员开展了实验室编队中的无人车编队领域研究，对比室外空旷环境下的无人车编队，无人车在室内环境下无法使用GPS导航系统，而在通常的编队体系结构中，总是需要利用空间定位系统获得无人车的位姿信息。

空间定位系统获得无人车的位姿信息

对此，燕山大学电气工程学院采用了NOKOV度量动作捕捉系统来实现室内定位。光学动作捕捉系统可以获得空间中亚毫米级精度的三维坐标，并以极低延迟将数据传输到地面站，再由地面站发送指令，实现无人车控制。

在自主编队技术的研究中，研究人员提出了自己的编队控制协议。对控制协议进行了理论分析与仿真设计后，以仿真实验结果及相关的参数为基础，实现了物理系统的编队行进实验。

无人车实验室编队中的动作捕捉

动作捕捉系统获取的三维坐标与刚体六自由度信息，通过VRPN协议传入到基于Ubuntu的机器人操作系统ROS中，地面站软件读取到ROS中的数据后，可以计算运动参数，解算编队控制量，估计航点位置，发布航点指令。

无人车收到航点指令后，向下一个方向移动，其位姿信息又被捕获到，再次传入地面站，实现无人车室内的编队控制。

IEEE RA-L | 机载RGB实现水下目标主动跟踪，动捕支持AUV闭环验证

哈工深国际人工智能研究院胡靓教授团队在IEEE RA-L上提出 UTracker 水下目标主动跟踪框架，仅凭机载 RGB 图像生成局部航点。NOKOV度量水下动作捕捉系统实时提供 AUV 位姿，用于将局部航点转换至全局坐标，并通过 MAVROS 转化为控制指令发送至 AUV 自动驾驶仪执行，支持真实水池闭环运行与 Sim-to-Real 验证。

叠衣服过程中的手部精细操作数据采集，NOKOV度量动作捕捉系统实时追踪

通过NOKOV度量动作捕捉系统实时追踪叠衣服过程中双手的手部精细动作。操作者佩戴设置反光标记点的手套，在布置光学动作捕捉相机的场地中采集高精度手部动作数据，为精细操作、机器人操作研究及动作数据采集提供支持。

6mm可变长度仿蚯蚓连续体机器人：动捕记录末端三维坐标与书写轨迹

中国地质大学（武汉）人工智能与自动化学院孟庆鑫教授团队提出一种直径为6 mm、具有柔顺驱动力的三节段可变长度仿蚯蚓连续体机器人。实验平台部署NOKOV度量动作捕捉系统，反光标记点粘贴于机器人末端，用于实时输出末端高精度三维坐标数据，验证和评估机器人性能，并记录书写任务中的末端运动轨迹。

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

宁波职业技术大学利用 NOKOV 度量动作捕捉系统和宇树 G1 人形机器人，开展 MuJoCo 仿真训练与真机遥操作实验。实验中，操作者穿戴带有反光标记点的动捕服，NOKOV 度量动作捕捉系统实时采集人体运动数据，并同步驱动 MuJoCo 仿真环境中的宇树 G1 模型，同时实现真实机器人动作跟随。该案例展示了动作捕捉在人形机器人遥操作、动作映射、模仿学习及算法验证中的应用价值。