在北京理工大学的实验室内,一架搭载机械臂的无人机正根据实时捕捉的手部动作数据,精准抓取并移动实验台上的微型部件,整个过程流畅自然,误差不超过一根发丝的直径。

当机器人科研从预设程序的机械重复迈向自主学习的智能交互新阶段,如何让机器人理解并模仿人类精细、复杂的手部动作,成为具身智能与通用机器人发展的重要课题。

在众多机器人研究团队的实验室里,你经常会看到一套由多台红外高速相机组成的精密系统,这正是 NOKOV 度量动作捕捉系统。它通过亚毫米级精度的定位能力,实时捕捉手部关节的细微运动,将物理世界的动作转化为数字世界的精确坐标。

一、科研变革,从宏观到微观的动作捕捉需求

机器人技术正在经历从环境感知到精细操作的深刻变革。在这一进程中,手部动作捕捉不再是影视特效的专属工具,而成为机器人运动规划、控制优化和算法验证不可或缺的“地面真值”。

尤其是在具身智能和通用机器人成为前沿趋势的今天,机器人需要学会像人类一样操作工具、完成精细装配甚至进行艺术创作。

这些任务要求机器人能够理解和重现人手在执行抓握、捏取、操作工具等复杂精细操作时的全关节运动轨迹,包括腕关节、掌指关节及各指间关节在三维空间中的精确位置和姿态。

二、技术内核,NOKOV度量动作捕捉系统的精密设计

NOKOV度量动作捕捉系统的核心技术体现在其 “眼睛”与“大脑”的协同设计上。系统的“眼睛”是由Mars系列高速红外相机组成的阵列,最高分辨率达1200万像素,帧率可达340Hz。

不同于传统仅依靠时间同步的方案,NOKOV系统采用了时间与空间双重同步机制,相机间时间同步精度达1微秒,空间校准精度达0.1毫米,确保了多相机视角下数据的高度一致性。

系统搭载的亚毫米级精度算法,即使在部分标记点被遮挡或光线条件变化的情况下,仍能保持定位精度。其多源数据融合框架可整合IMU、力传感器等其他传感器数据,为机器人研究提供更全面的状态信息。

表:NOKOV度量动作捕捉系统核心性能参数

三、前沿实践,从仿生研究到灵巧操作的具体案例

浙江工业大学研究团队在《Biomimetic Intelligence and Robotics》发表研究,针对传统机械手依赖预定义步态、难以适应动态环境的问题,提出了基于仿生指尖接触事件的连续自适应步态控制策略。研究通过 NOKOV 度量动作捕捉系统高精度采集人手操作球体时的三维运动数据,分析并提取出四个关键运动原语,以此构建出能够依据实时接触力反馈动态切换步态的控制算法。实验验证表明,该方法使三指机械手在应对纸杯抓取等复杂任务及外部干扰时,表现出高度的稳定性与操作鲁棒性,成功实现了对物体的连续、自适应灵巧操纵。

在机器人灵巧操作领域,斯坦福大学的研究人员利用NOKOV动作捕捉系统,采集了手部精细训练数据,成功实现了虚拟吉他手以自然且真实的动作,准确演奏从未练习过的乐曲。

四、生态构建,从数据采集到系统集成的全面支持

NOKOV度量动作捕捉系统的优势不仅体现在硬件性能上,更在于其构建的完整技术生态。该系统提供了多层级的数据接口:基础级的VRPN数据流适合快速集成,中级的SDK支持深度定制,高级的API则为复杂研究场景提供灵活控制。

这种开放的设计理念,使系统能够无缝对接ROS、MATLAB、LabVIEW等主流机器人开发平台,形成从数据采集、处理到算法验证的完整工作流。

在具体应用中,研究人员可以将捕捉到的人手运动数据转化为机器人可学习的示范,训练强化学习模型。

系统输出的六自由度位姿信息及骨骼数据,可以实时传输给机器人的控制算法,形成高精度闭环控制,加速机器人灵巧手在复杂操作任务(如非结构化物体抓取、精细装配)上的学习和表现。

五、未来趋势,动作捕捉与机器人技术的共同演进

随着机器人科研迈向深水区,动作捕捉技术正朝着更高精度、更强适应性、更低使用门槛的方向发展。无标记点动作捕捉、多模态数据同步采集、实时数据处理与分析将成为技术演进的重点方向。

NOKOV度量动作捕捉系统已推出Astra无标记点动作捕捉系统,无需在目标身上粘贴反光标志点,减少人形机器人设备安装步骤,提升研发效率。这类创新技术将进一步降低机器人科研的门槛。

在人形机器人产业化进程中,大规模“数据工厂”可能成为产业核心基础设施。这些设施集中配备大量动捕设备,按照标准化流程,批量“教授”人形机器人各种动作技能。

在南开大学人工智能学院的深部脑刺激手术临床试验中,一套无接触式评估系统正基于NOKOV度量动作捕捉系统验证的高精度数据,以亚毫米级精度实时监测帕金森患者的手部运动,辅助临床决策。

当浙江大学的研究人员使用同一系统优化移动机器人集群算法,当北京航空航天大学的跨介质机器人凭借其提供的位置信息完成精准的空中水下转换,这套源自中国的精密光学测量系统正在全球机器人科研地图上刻下自己的坐标。