北京冬奥会“水立方”冰壶赛道的高效调平、仿生机器人流畅还原人体太极拳动作，这些突破性成就的背后，都离不开一项关键技术的支撑——光学三维动作捕捉。

在机器人技术飞速发展的今天，如何让机器人像人类一样运动自如，是科研人员面临的重要挑战。动作捕捉技术作为连接生物运动与机械执行的关键桥梁，为机器人精准运动控制提供了数据基础与验证手段。

在众多动作捕捉解决方案中，NOKOV度量动作捕捉系统凭借其亚毫米级精度和高实时性，在机器人科研领域赢得了广泛认可，为无数机器人项目提供了关键的运动数据支持。

01 技术探析：光学与惯性原理的角逐

动作捕捉系统根据技术原理不同，主要分为光学动捕和惯性动捕两大类，它们各自有着独特的工作方式和适用场景。

光学动作捕捉：精度之巅

光学动作捕捉通过排布在空间中的多个红外动作捕捉镜头对室内空间进行覆盖，捕捉目标上放置的反光标志点（Marker），计算其三维空间坐标。

NOKOV度量光学动作捕捉系统采用高性能红外镜头捕捉被动发光标记点，构建三维数据的动作采集与分析系统。

该系统配备Mars系列红外动作捕捉相机，分辨率涵盖220万至1200万像素，采样频率高达340Hz。

其自主研发算法可实时解算复杂动作数据，支持输出6自由度位姿信息及骨骼数据。

惯性动作捕捉：移动之便

与光学动捕不同，惯性动作捕捉设备依靠穿戴于人体关键肢体位置的惯性测量单元（IMU，由陀螺仪、加速度计以及磁力计构成）估算人的动作姿态。

惯性动作捕捉基于前向动力学（FK）、逆向动力学（IK）、生物力学与物理引擎算法，可以满足视觉合理性、动作一致性、物理可解释性，但无法满足末端绝对精度。

技术选择：因场景而异

在机器人遥操作应用中，包括特斯拉、智元机器人、小鹏鹏行等许多具身智能机器人领域的头部企业，都把惯性动作捕捉作为了他们的第一选择。

原因在于惯性动捕数据永不中断，环境适应性极强，完全不会受到遮挡影响。

而在需要高精度数据的科研场景中，如仿生机器人运动规划、机器人算法验证等领域，光学动捕凭借其亚毫米级别的精度仍然是不可替代的选择。

02 国产品牌：NOKOV度量动作捕捉的崛起

NOKOV度量动作捕捉作为国产光学动捕领域的佼佼者，已发展成为拥有完全自主知识产权的动作捕捉系统。

历经数十年的行业深耕，NOKOV度量动捕积累了丰富的项目经验，可根据需求提供定制化解决方案。

核心技术指标

NOKOV度量动作捕捉系统的定位精度达到亚毫米级，可实时采集XYZ三维坐标、六自由度（6DoF）、关节角度、速度、加速度等数据。

系统支持全面的数据传输，打通多种软件开发接口，为机器人/无人机的位姿控制、运动规划提供数据集。

荣誉与认证

2016年，NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统获“北京市新技术新产品（服务）”认证。

2018年，它入选双创周颠覆性创新榜前50名，2019年参展美国CES展。

这些成就标志着中国在动作捕捉领域已达到国际先进水平。

03 机器人科研：动作捕捉技术的应用前沿

动作捕捉技术在机器人研究领域发挥着越来越重要的作用，从运动规划到控制验证，为机器人智能化提供了关键数据支撑。

仿生机器人运动规划

在中原工学院电子信息学院针对逆运动学算法的研究中，研究者利用NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统，获取精度达1mm的人体下肢运动数据，并建立了准确的关节模型。

实验中的动作捕捉系统主要由6个NOKOV Mars 2H镜头、分配在下肢主要关节处的marker、三维测力平台、定位杆和校正杆等组成。

在建立关节模型后，研究人员结合循环坐标下降（CCD）算法和BFGS算法，利用动作捕捉得到的人体运动数值，计算出可以满足实际动作要求的关节旋转角度。

人形机器人控制

在人形机器人研究领域，动作捕捉技术为机器人控制提供了宝贵的人类运动数据。

近期一项名为AMS（Agility Meets Stability）的研究提出了一个统一动态运动跟踪和极致平衡维护的框架，其关键思路就是利用异构数据源：人类动作捕捉数据集提供丰富的灵活行为，物理约束的合成平衡运动则捕捉稳定配置。

这种基于动作捕捉数据的方法成功实现了单个策略同时执行敏捷技能（如舞蹈和跑步）和极致平衡动作。

多智能体协同控制

2018年，北京理工大学在NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统的基础上搭建了一套以无人机、地面移动机器人/无人车为控制对象的异构多智能体协同实验平台。

该平台可实现对多种异构智能体控制算法进行验证，并模拟出空地协同巡逻、无人车围捕和探测围捕等多种军事场景。

灵巧手操控研究

在机器人灵巧手操控领域，动作捕捉技术也发挥着关键作用。

弋力团队提出的“通用灵巧操作轨迹跟踪器”（DexTrack），通过大量的人类操控物体的数据作为跟踪目标，通过学习一个通用的轨迹跟踪控制器，解决通用灵巧操控问题。

团队将不同类型的操控任务统一到一个轨迹跟踪任务来完成任务表示层面的统一，这种方法在极具挑战性的任务上达到了令人瞩目的效果。

04 技术挑战：动作捕捉的未来发展方向

尽管动作捕捉技术已取得长足进步，但在实际应用中仍面临诸多挑战。

光学动捕的“圣杯”问题

光学动作捕捉世界一直存在着两个“圣杯”问题——谁解决了这两个问题，谁就摘下了这个领域皇冠上的明珠。

第一个问题是抗遮挡：一旦马克点被环境、道具或者人自身遮挡，那么之后所有的追踪或动捕都会受到影响。

在机器人数据采集与遥操作中，环境和遮挡挑战极其复杂，传统光学动作捕捉系统在这方面面临严峻考验。

第二个圣杯问题是“同型刚体”：光学动捕技术要获取一个空间物体或者人的肢体的六自由度位姿信息，需要用不少于三个马克点构建成一个固定形态（刚体）。

为了追踪多个目标物，每个刚体需要是不同形态的“异型刚体”，否则系统就无法区分不同的刚体。

数据采集的规模化挑战

在具身智能机器人领域，以可控的成本建设高质量、大规模数据集并以此树立技术门槛，已逐渐成为整个行业的战略共识。

然而，当数据需求达到数百万条时，传统的数据采集方式面临巨大挑战，需要新的数据采集流程和管理方法。

随着技术的不断突破，动作捕捉已从影视特效的幕后工具，发展成为机器人智能化的关键支撑技术。无论是人形机器人的平衡控制，还是无人机群的协同飞行，背后都有动作捕捉系统在提供精确的数据支撑。

NOKOV度量动作捕捉系统作为国产高端动作捕捉技术的代表，正在全球范围内展示中国科技的实力，为机器人科研提供高精度数据支撑。

展望未来，动作捕捉技术将继续推动机器人技术向更智能、更灵活、更精准的方向发展，成为人形机器人时代不可或缺的基础设施。