众所周知，机器人在人类生活中已经起到了越来越重要的作用，然而我们更多见到的是带有程序自主运行，或者是由人类操纵的机器人，很少见到纯粹协助人体本身的机器人。南方科技大学机械与能源工程系付成龙教授所带领的人体增强机器人研究团队，专注于这一方向，进行了多个研究。
该团队项目之一——机器人化动力假肢，设计了一种包含踝关节和膝关节的机器人化动力大腿假肢，意在降低残疾人进行行走、负重行走、上下楼梯、站起等复杂动作时的新陈代谢消耗。在研究过程中，苦于对复杂动作过程中髋膝踝等重点关节角度、关节间作用力的测量困难，该团队希望能有一套高精度的专业工具帮助这项研究，而在生物力学方向广泛使用的光学动作捕捉系统正是他们所需要的。
为了更好地支持人体增强机器人研究团队的项目，动作捕捉团队在一个13米长，7米宽，3.5米高的空间里，安装了12个Mars 2H动作捕捉镜头，同时又协助定制了用于上下楼梯、行走所用的专业台阶与步道。依赖于NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统的高兼容性，将用于动力学分析的三维测力平台、测力跑台以及表面肌电的数据同步进行采集。研究团队可以在研究多个步态复杂动作的运动学数据的同时，能够稳定地获取三维力、力矩以及肌电信号等专业的生物力学数据，进行更为全面的分析。
该项目现已在由中央军委科技委国防科技创新快速响应小组主办的神经义肢技术创新竞赛中，获取了“整体系统下肢义肢组第二名”的好成绩，并将获得军委科技委和深圳市经信委的数百万元科研经费及产业转化支持。
除此之外，该团队还进行了行走助力外骨骼、辅助老年行走的内穿型柔性助力外骨骼、扁担挑运的省力机制等多个助力方向的研究。 NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统在该团队的每一项研究中，均实现了高效高精度的数据采集，同时也提供了良好的售后技术支持服务。
如今，该团队所属的机械与能源工程系已与麻省理工合作建立机械工程教育科研中心，相信在未来的科研过程中，NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统将为国内外科研工作者提供更大的帮助。
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