在《绳驱动连续体机器人标定方法》一文中,宁波大学与中科院宁波材料所的李法民等研究团队针对绳驱动连续体机器人定位精度不足的问题展开了研究。研究团队提出了一种基于指数积(POE)公式的误差标定与补偿方法,建立了连续体机器人的运动学与误差传递模型,并通过较小二乘法进行参数辨识与补偿。实验中,团队利用Qualisys三维运动捕捉系统精确获取机器人末端位姿,对算法进行了仿真与实物样机验证。结果显示,标定后机器人位置精度提升32.23%,姿态精度提升81.64%,证明了该方法的有效性。这项研究为连续体机器人控制精度提升提供了可行途径。以“运动捕捉系统”为主要,为影视效果制作提供准确动作数据。江苏智能化运动捕捉系统

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特种机器人面向极端或复杂环境任务,例如灾害救援、环境探测和jun事侦察。它们需要具备高适应性和可靠性,以在水下、陆地或跨介质环境中完成任务。然而,这类机器人通常存在结构复杂、运动学建模困难、跨环境切换受限等问题。Qualisys光学运动捕捉系统不仅能够为特种机器人提供高精度的轨迹与姿态数据,支持研究人员进行运动学建模与动力学分析,还具备全环境适应能力:无论是室内实验、复杂的户外环境,还是水下场景,都能提供稳定可靠的运动捕捉解决方案。这使得研究人员能够在更接近真实应用的条件下,对特种机器人进行验证与优化。运动捕捉系统是上海逢友信息科技有限公司助力虚拟现实游戏开发的关键技术。

群体机器人和无人机强调多机协同与实时控制。然而在实验中,缺乏高精度的多目标同步追踪工具,常常限制了编队控制与算法验证。Qualisys高精度、低延迟,能满足大规模编队、实时避碰与闭环控制实验需求;并提供QualisysDroneSDK以便科研与教学场景的二次开发,支持工程研究、人机交互、艺术与创意编程等多样化应用。在《基于分块优化思想的多无人机覆盖路径规划》一文中,南开大学肖玉婷等研究团队提出了一种面向大规模复杂环境的多无人机覆盖路径规划方法。研究团队将大区域环境划分为若干子区域,并在每个子区域内分别计算比较好覆盖路径,再通过分块优化的方式将这些局部路径衔接,形成整体覆盖路径。该方法兼顾了覆盖完整性与路径平滑性,并通过设计“水平Z形”和“垂直Z形”两种覆盖模式,有效减少了无人机的调头次数和能量消耗。运动捕捉系统为体育赛事直播提供了准确的运动员动作分析,提升观众观赛体验。智能化运动捕捉系统规格尺寸
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无人机和机器人的决策能力和行动能力的算法越来越复杂。它们也面临着复杂环境,需要相互间或者人机交互的高度安全性。所以,确定无人机和机器人在6自由度(6DOF)和实时的准确位置至关重要。而这正是Qualisys动作捕捉系统所擅长的技术。在这一领域的研究中,越来越多的大学、科研机构选择了Qualisys动作捕捉系统进行测试。Qualisys:Qualitysystem源自瑞典,提供高精度动作捕捉和3D位置追踪系统,应用于工业、生物力学、影视动画、虚拟现实、机器人和运动科学等领域。Qualisys动作捕捉系统可在室内、户外、地面及空中、水下等各种环境中使用。江苏智能化运动捕捉系统