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摘要： 南开大学韩建达教授研究团队提出一种针对帕金森治疗的评估系统。该系统在手术中对患者手部运动进行实时监测，可实现无接触式的运动特征提取，并结合可视化数据分析辅助临床决策。 阅读全文

摘要： 在多无人机编队控制领域，如何在复杂障碍环境中实现安全、平滑、实时的飞行轨迹规划，一直是无人机自主控制研究的关键难题。北京航空航天大学研究团队提出了一种基于分布式编队控制方法与在线轨迹规划的新型多无人机编队控制策略，并在室内环境中结合 NOKOV 度量动作捕捉系统完成了实验验证。 阅读全文

摘要： 混合式巡线机器人轨迹规划是电力线巡检自动化的核心技术之一。近年来，电力线巡检机器人结合动作捕捉位姿获取和轨迹跟踪方法获得更高精度的运动控制能力。中科院团队提出的模型驱动轨迹规划方法，在真实实验中借助NOKOV度量动作捕捉实现了高效验证。 阅读全文

摘要： 燕山大学许允斗教授研究团队研发的HexaBeast六足机器人采用切比雪夫连杆优化设计，具备20kg载重及多地形适应力 。借助NOKOV度量动作捕捉系统获取高精度位姿数据，成功验证了机器人理论模型与实际轨迹的一致性 。相关成果发表于《Journal of Field Robotics》 阅读全文

摘要： 清华大学聂冰冰老师团队通过NOKOV度量动作捕捉系统，量化了行人避让行为的动力学和运动学特征，分析了行人与车辆在碰撞前的交互过程。实验中，行人在虚拟交通环境中执行避让行为，数据包括速度、加速度、关节角度等关键参数。研究为交通安全技术，尤其是智能车载主动安全系统的开发提供了宝贵的数据支持，并为未来行人保护技术的设计与碰撞风险预测提供了重要参考。 阅读全文

摘要： 在多无人机强化学习研究中，模拟到真实（Sim-to-Real）迁移一直是算法落地的关键挑战。北京航空航天大学研究团队在 IROS 2023 提出的 Air-M 虚拟现实强化学习平台，通过 NOKOV度量动作捕捉系统实现真实无人机与仿真环境的高精度映射，使多无人机群强化学习策略能够在真实物理约束下训练与验证，显著提升了训练效率与可迁移性。 阅读全文

摘要： 针对水下视觉退化问题，哈工大（深圳）、天津大学呀牛团队首次提出了一种融合双目相机、IMU 与成像声呐的水下SLAM系统 - RUSSO，实现用于六自由度（6-DoF）估计的鲁棒且精确的水下定位。室内实验中，NOKOV度量水下光学动作捕捉系统提供水下机器人高精度位姿真值，助力评估RUSSO系统的定位精度与鲁棒性。 阅读全文

摘要： 浙江大学高飞教授团队在Science Robotics 发表研究，研究提出了一种通用的飞行表示方法，通过时空联合优化规划器和偏航动态补偿策略，解决了特技飞行中轨迹可行性与控制奇异性难题。实验采用 NOKOV 度量动作捕捉系统进行真实位姿验证，展现了在受限空间执行连续高难度动作的能力。 阅读全文

摘要： 湖南大学周易教授团队在TRO 发表两篇事件相机论文，系统研究事件相机在高速状态估计与视觉惯性 SLAM 场景中的应用。通过真实高速机器人实验进行验证，NOKOV 度量动作捕捉系统提供高精度轨迹与位姿真值，用于评估事件相机与IMU融合方法在速度估计与定位精度的性能。 阅读全文

摘要： 南京理工大学郭毓教授团队在 ICRA 2025 提出腱驱动连续体机械臂（TDCM）融合 阻抗控制与容错控制 的创新方案，实现高精度轨迹跟踪与柔顺力控。实验采用两段式 TDCM 原型机，结合 NOKOV度量动作捕捉 提供的实时位姿数据验证轨迹精度、力控表现及执行器故障补偿效果。结果显示，轨迹误差低至 0.005 米，阻抗误差 ≤0.09 牛顿，即使在部分执行器失效情况下系统仍能稳定运行，为连续体机器人在复杂环境交互提供可靠控制方案。 阅读全文