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机器人性能测试系统-度量科技 | NOKOV度量动作捕捉
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机器人性能测试系统

机器人性能测试系统

客      户
浙江谱麦科技
场地大小
4米×4米
关  键 词
机器人、扫地机器人
被捕捉物
扫地机器人
核心配置
8个Mars 1.3H动作捕捉镜头

随着科学技术的飞速发展,我国提出了振兴制造业的“中国制造2025”计划。重点的发展方向是智能化和提高资源利用率。各类机器人的应用是制造业智能化的重要体现,随着政策的扶持,其应用的领域和数量必将大大增加,这就要求机器人可靠性和适用性必须满足行业发展的基本要求。

然而在机器人开发过程中,由于传感器精度、控制系统优劣等,机器人执行任务时不可避免的会产生偏差,比如机械臂末端执行器位姿偏差、移动机器人运动轨迹偏差等。此时需要精密的测量手段获取机器人信息,然后进行校准或检测评估。

浙江谱麦科技有限公司机器人性能测试系统

工业机器人自身重复精度、定位精度高,需要使用激光跟踪仪等测量精度达到微米级的测量设备进行检测和校准。但是在一些场景,比如测量移动机器人的运动轨迹等,亚毫米级甚至毫米级精度即可满足要求,没有必要使用动辄几百万的激光跟踪仪设备。浙江谱麦科技有限公司针对此类需求开发了基于动作捕捉系统的机器人性能测试系统。

谱麦科技开发了基于NOKOV(度量)光学动作捕捉系统的机器人性能测试系统

谱麦科技本身专注于工业机器人性能测量与校准技术的研究与应用,系统主要基于激光跟踪仪等设备,支持机器人位姿准确性与重复性、位置稳定时间、轨迹准确度等性能测量。为了细化产品线,覆盖更多测试需求,谱麦科技开发了基于NOKOV(度量)光学动作捕捉系统的机器人性能测试系统。在满足了客户测量精度要求的同时,大幅降低测试成本。

NOKOV(度量)光学三维动作捕捉系统的定位原理与激光跟踪仪不同。系统通过多个动作捕捉镜头捕捉反光标志点(Marker)的形式来定位机器人关键节点的位置,并根据标志点坐标计算出机器人位姿,定位精度为亚毫米级。

4m*4m的实验场地评价扫地机器人性能

浙江谱麦科技工程师搭建了4m*4m的实验场地,场地周围分布8个NOKOV度量动作捕捉镜头,场地中间布满障碍物模拟实际场景。扫地机器人基于自身搭载的传感器实现避碰。机器人机身粘贴反光贴标志点,获取实际位置作为真值,与机器人自身估计位置进行比较,评价扫地机器人性能(准确性、响应速度等)。系统实测精度满足类似应用需求。




Science Robotics丨人形机器人踢足球:依靠机载视觉学习反应式足球技能

清华大学赵明国研究员团队团队在Science Robotics发表人形机器人视觉踢球研究,通过强化学习实现反应式足球技能。NOKOV度量动作捕捉系统采集人体踢球动作及机器人、足球位置真值,为AMP参考运动数据和虚拟感知系统建模提供数据支持。

山东大学T-ASE研究:动作捕捉系统采集人类示范数据,DM-KMP与多智能体强化学习实现五指灵巧手协同抓取

山东大学控制科学与工程学院李可教授团队提出了面向仿人五指灵巧手抓取的统一学习框架。该研究将人类示范轨迹生成与多智能体强化学习相结合:NOKOV度量动作捕捉系统用于采集自然五指抓取运动,DM-KMP从有限示范中生成期望关节轨迹,PWS-MADDPG进一步学习多指协同抓取策略。研究结果显示PWS-MADDPG 在 11 类物体上的平均抓取成功率为 85.48%。

仿生五自由度折纸脊柱外骨骼:三维运动数据验证运动透明性

合肥工业大学、西安电子科技大学、英国提赛德大学和香港理工大学研究团队提出仿生五自由度折纸机构,并据此开发主动式折纸脊柱辅助外骨骼OSAE,用于在对称和非对称举升中适应人体脊柱运动并提供辅助。研究团队使用NOKOV度量动作捕捉系统采集受试者上半身三维运动数据,比较穿戴与未穿戴OSAE时前屈、侧屈和轴向旋转的躯干活动范围,验证OSAE系统的运动透明性。

珠宝VR交互教学:动作捕捉支持3D模型旋转、缩放与场景切换

NOKOV度量动捕助力深圳市含道映物科技有限公司为深圳技师学院珠宝学院打造定制化VR教学系统。动作捕捉系统实时追踪操作手柄的运动,为大屏中的3D珠宝模型提供交互输入,支持模型旋转、缩放、视角查看和场景切换。
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