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RSS订阅原创 清华大学：VR交通场景下行人避让车辆行为研究
本研究量化了碰撞前阶段的行人和车辆的交互过程，通过NOKOV度量动作捕捉系统获取行人的关节角度、移动速度和加速度等信息，为预测行人轨迹和受伤风险提供数据。
2025-04-11 17:36:47
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原创 IROS 2025不容错过的五大理由
10月19日-25日，IROS 2025 即将在杭州举办。自2006年IROS首次在北京举办后，时隔二十载，中国大陆将再次向世界展示前沿机器人创新成果！
2025-02-19 12:54:55
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原创 IEEE RAL 中科院发表混合式巡检机器人高效轨迹规划方法
中科院自动化所团队首次提出一种混合机器人执行电力线巡检的轨迹规划方法，可在50毫秒内生成轨迹。NOKOV度量动作捕捉系统通过提供高精度位姿数据帮助估计混合机器人的状态，验证了上述轨迹规划方法在真实环境中的有效性。
2025-01-14 16:19:51
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原创 多智能体强化学习平台：减小模拟到真实的差距
本文提出了无人机强化学习平台，通过NOKOV度量动作捕捉系统建立现实世界到仿真环境的映射，允许真实的无人机通过虚拟传感器与虚拟对象交互，使得策略网络可以使用虚拟代理进行训练，并无缝转移到真实的无人机上。
2025-01-03 13:35:16
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原创 蜂窝结构机械超材料
本研究设计了两种蜂窝结构机械超材料，具有可变的、依赖于拉伸或压缩的正负泊松比，并通过NOKOV度量动作捕捉验证了超材料的形变特性。
2024-12-18 17:26:09
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原创 RA-L：动态抓握场景下视觉-触觉结合的物体6D位姿跟踪
清华大学交叉信息研究院弋力老师团队提出一种结合视觉与触觉信号的新型方法，通过触觉增强显著提升通用物体6D位姿跟踪的性能，且构建了首个在真实场景下具有完整标注的视觉-触觉结合的手中物体位姿跟踪数据集。数据采集系统包含NOKOV度量动作捕捉系统。
2024-12-12 18:33:30
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原创 IEEE T-RO 软体机器人手指状态估计实现两栖触觉传感
南方科技大学戴建生院士和林间院士团队近期在IEEE T-RO上发表了关于软体机器人手指在两栖环境中本体感知方法的论文。
2024-12-10 15:50:48
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原创 仿蝠鲼软体机器人实现高速多模态游动
华南理工周奕彤老师团队设计了一款仿蝠鲼软体游泳机器人，最高速度达12.23cm/s，可实现前后平移、转弯和翻转多模态游动。
2024-12-05 19:44:54
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原创 多智能体SLAM新框架实现高效准确构建密集3D地图
本文提出SLAM新框架，可提升复杂环境适应性及构建密集地图效率，NOKOV度量动捕助力验证该框架的地图融合精度和定位精度。
2024-11-20 14:54:30
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原创 Nano Energy 水下机器人近场感知与速度评估由深度学习辅助的仿海豹胡须传感器实现
本研究设计了一种仿生水下摩擦电胡须传感器，可被动感知多种水动力流场，有望成为水下航行器在本地导航任务中的整合工具。
2024-11-12 10:51:24
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原创 如何有效参与机器人顶会？——周易教授PRE-IROS 2024分享
湖南大学机器人学院周易教授在PRE-IROS 2024上分享自身参会经验，全面总结了学术会议的好处以及参会建议等内容。本文整理了周易教授在直播中分享的干货。
2024-10-13 19:30:00
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原创 机器人顶会参会经验——许华哲老师PRE-IROS 2024分享
清华大学交叉信息学院许华哲老师在PRE-IROS 2024上分享了机器人顶会参会技巧，包括社交和活动选择方面的实用建议等内容。本文整理了许老师在直播中分享的干货。
2024-10-12 19:30:00
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原创 机器人顶会的方向布局和投稿准备经验分享
浙江大学控制科学与工程学院王越教授在PRE-IROS 2024会议上系统地总结了机器人顶会的投稿策略和论文准备经验。本文整理了王老师的演讲内容，包括如何在众多的会议中选择合适的平台，如何准备高质量的论文，如何与导师有效合作等。
2024-10-11 17:59:17
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原创 机器人顶刊IEEE T-RO发布无人机动态环境高效表征成果：基于粒子的动态环境连续占有地图
本研究有效提高了动态环境中障碍物建模的精度和效率。NOKOV度量动作捕捉系统助力评估动态占用地图在速度估计方面的性能。
2024-09-23 18:11:46
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原创 人工智能顶会IJCAI: 面向惯性传感器信号增强的深度学习架构
哈尔滨工业大学深圳校区赵毅教授与其博士生王一峰带领研究团队设计了一种生成式深度学习架构，可以显著提升惯性传感器的信号质量。
2024-09-04 21:06:27
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原创 ICRA 2024 成果介绍：基于 RRT* 的连续体机器人高效轨迹规划方法
ICRA 2024 最新入选论文，南方科技大学孟庆虎院士团队提出基于 RRT* 的连续体机器人高效轨迹规划方法。
2024-05-10 14:34:39
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原创 面向新手在无人机竞速场景下的飞行辅助系统——浙大 FAST-Lab 高飞团队 ICRA 论文三项 Best Paper 入围
浙江大学 FAST Lab 钟宇航同学设计了一套无人机竞速辅助飞行系统，帮助新手快速上手参与无人机竞速比赛。论文获 ICRA 三项 Best Paper 提名。在真实实验中使用NOKOV度量动作捕捉验证了系统的效率。
2024-05-06 14:05:42
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原创 绳牵引并联机器人动态避障方法
哈尔滨工业大学（深圳）熊昊老师团队最新研究成果：提出了一种基于强化学习的避障控制器，在实验中使用NOKOV度量动作捕捉系统实时获取绳索、移动基座的位置，以及动态障碍物的位置和形状信息。
2024-03-07 16:42:54
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原创 哈工大研究成果：集中式轨迹规划也能快速响应，机器人编队增量重规划算法
哈尔滨工业大学研究团队提出一种新颖的机器人编队集中式轨迹生成方法，将著名的运动规划方法GPMP2扩展到多机器人场景，采用稀疏高斯过程模型，高效地计算多机器人运动轨迹。利用NOKOV度量动作捕捉系统验证了算法的效率、适应性和可扩展性。
2024-02-21 15:22:50
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原创 中科院自动化所：基于关系图深度强化学习的机器人多目标包围问题新算法
中科院自动化所蒲志强教授团队，提出一种基于关系图的深度强化学习方法，应用于多目标避碰包围(MECA)问题，使用NOKOV度量动作捕捉系统获取多机器人位置信息，验证了方法的有效性和适应性。研究成果在2022年ICRA大会发表。
2024-01-16 10:55:00
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原创 Pixhawk+PX4+VRPN +NOKOV无人机飞控平台动捕数据传输
NOKOV度量动作捕捉系统可以很好的适配PX4无人机飞控平台。进行数据通信的时候，使用SDK或者VRPN的方式都是可以的。本文演示NOKOV度量动作捕捉系统通过VRPN与PX4平台进行数据传输的方法。
2023-11-17 17:15:30
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原创 Windows+Python+NOKOV+SDK进行动作捕捉数据传输
NOKOV度量动作捕捉系统可以与市面上主流的操作系统和编程语言实现通信。可以在Windows系统Python语言环境下通过SDK进行动作捕捉数据传输。
2023-11-10 17:45:00
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原创 多无人机在线路径规划的新算法
南京航空航天大学自动化学院使用NOKOV度量动作捕捉系统获取多架无人机的精确位置信息，实现多架无人机协同实时路径规划。
2023-11-09 17:06:28
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原创 Windows系统C++语言环境下通过SDK进行动作捕捉数据传输
NOKOV度量动作捕捉系统可以与市面上主流的操作系统和编程语言实现通信。可以在Windows系统C++语言环境下通过SDK进行动作捕捉数据传输。
2023-11-08 17:01:07
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原创 LabVIEW通过SDK接收NOKOV动作捕捉数据
运动分析、VR、机器人等应用中常使用LabVIEW对动作捕捉数据进行实时解算。NOKOV度量动作捕捉系统支持通过SDK与LabVIEW进行通信，将动作数据传入LabVIEW。
2023-11-07 17:41:43
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原创 动作捕捉系统通过SDK与MATLAB/Simulink通信
NOKOV度量动作捕捉系统支持通过SDK与MATLAB/Simulink通信，将动作数据传入MATLAB/Simulink进行实时解算。
2023-11-06 18:43:00
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原创 动作捕捉系统进行坐标系转换
动作捕捉系统在机器人等应用中常出现被测物与动捕坐标系不一致的问题。这时就需要进行坐标系的转换。在NOKOV度量动作捕捉系统软件中，可以对被测物的坐标系原点偏移量进行设置，实现被测物坐标系与大地坐标系的重合。
2023-11-02 17:00:00
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原创 动作捕捉系统输出四元数、欧拉角数据
四元数、欧拉角是无人机、无人车、机器人等相关实验中常需获取的数据。本文介绍如何通过NOKOV度量动作捕捉系统获取数据。
2023-10-31 17:55:35
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原创 基于Kresling折纸结构双稳态空间的无人机着陆系统新结构
利用动捕技术对无人机着陆系统模型进行动力学分析，对折纸结构双稳态着陆系统性能进行测试，为无人机着陆系统结构设计提供创新方法。
2023-10-16 17:28:30
560
原创 机器人如何有效采摘苹果？
研究团队利用动作捕捉系统采集的数据构建拟人采摘运动模型，对比观察可应用于苹果采摘机器人的两种运动——优化的“水平拉动弯曲”运动和拟人运动，并使用现场测试对机器人系统的性能进行全面评估。研究为改善苹果采摘机器人的效率和性能提供了创新方法，为未来应用场景的拓展奠定了基础。
2023-09-19 16:19:17
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原创 基于机器视觉和倾角传感器的位姿检测系统及验证
研究团队设计位姿检测系统的主要目的是实时检测悬臂式掘进机相对于巷道设计轴线的偏转角、俯仰角、横滚角、横向偏距和纵向偏距等五个位姿参数。在位姿检测系统的室内实验部分，研究团队以NOKOV度量动作捕捉系统测量的室内实验样机在全局坐标系下的位姿作为基准，来对室内样机的激光标靶的这五个位姿参数进行评估分析，以此检验位姿检测系统输出的位姿数据的正确性。
2023-08-08 17:43:44
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