在实验中，团队使用小型四旋翼无人机搭建验证平台，结合Qualisys运动捕捉系统实时获取无人机位姿信息。实验结果表明，单机与多机均能稳定跟踪规划路径，轨迹平滑且未出现碰撞，验证了该方法在真实环境中的可行性与高效性。该研究展示了分块优化+运动捕捉验证在群体无人机覆盖路径规划中的应用潜力，为灾害救援、环境监测和jun事侦察等场景下的多机协同提供了可靠技术支撑。无论是工业机器人、服务机器人，人形机器人，还是跨介质的特种机器人与群体无人机研究中，运动捕捉技术都已得到不同程度的应用。Qualisys通过高精度的三维位姿数据、低延迟的实时传输以及多环境适应能力，为科研团队提供了可靠的实验数据与验证手段。我们也将持续迭代产品和技术，为机器人研究在标定、验证、训练与评估等环节提供更有力的支持，帮助科研人员更加清晰、准确地“看见机器人每一步”，推动机器人研究不断深入，开拓更多可能。运动捕捉系统在机器人研发中，助力准确控制机器人动作，提升灵活性。福建常用运动捕捉系统
人形机器人旨在模仿人类动作，实现自然交互与具身智能。但在实际应用中，其动作往往显得僵硬，缺乏流畅性；同时，缺乏标准化和高质量的人体数据集，也限制了人形机器人的训练与评估。Qualisys光学运动捕捉系统能够高精度采集人体的关节角度、动作轨迹，为人形机器人提供标准化的训练数据和性能评测基准。凭借超过36年的人体运动捕捉经验，Qualisys在生物力学、康复工程与机器人研究等领域积累了丰富的方法论和数据优势，为人形机器人研究提供了坚实的数据支撑。金山区智能运动捕捉系统动捕捉系统在康复医学中用于监测患者动作恢复情况，辅助康复。
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。
研究团队设计了螺旋杆+活动铰链的行波驱动机构，可在陆地实现高越障能力；同时在其一侧安装柔性仿生鳍，将波动转化为水中推进力，从而实现单一驱动系统兼顾水陆环境。在此基础上，团队建立了运动学模型，并利用数值仿真分析了游动模态的水动力特性，提出了结合A*算法与minimumsnap的跨介质轨迹规划方法。实验中，研究人员搭建了自研WARAR样机，并使用QualisysArqusA12运动捕捉系统在陆地和水域环境中对其运动性能进行验证。结果显示，机器人能够完成直行、转向、爬坡和游动等任务，陆地直行误差率比较低为0.33%，水中游动误差率也稳定在1%左右，验证了其高精度轨迹跟踪与跨介质适应性。该研究展示了仿生驱动+运动捕捉验证在两栖机器人设计中的应用潜力，为未来灾害救援、环境探测和jun事侦察等复杂场景下的跨介质作业机器人提供了新方案。运动捕捉系统为虚拟现实游戏开发提供了高精度的动作数据，增强了沉浸感。
多模态采集与灵活集成：除了高精度运动捕捉，Qualisys还可无缝集成测力台、EMG、眼动仪与脑电设备，实现多模态数据采集与分析。通过统一的时间同步与数据融合，研究人员能够更多方面地捕捉机器人运动学、动力学及人机交互过程。系统在空间适应性上也很灵活：从3台Miqus摄像机的小型实验台，到30+台Arqus摄像机覆盖的大型飞行场地，都能轻松扩展。串联连接架构支持快速拆装与迁移，明显缩短实验准备时间。科研接口与开放生态：Qualisys 与 MATLAB、ROS、Python、RT API 等常用科研工具兼容，并在 GitHub 上提供丰富的开源资源。研究人员可以自定义指标计算与实时流程，进一步提升实验效率。OQUS动作捕捉镜头已在国内外各科研领域中被使用，欢迎来电洽谈！天津运动捕捉系统测量
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服务机器人广泛应用于医疗、养老、康复等场景，需要具备良好的交互性和泛化能力，以满足不同环境和人群的需求。然而，在实际研究与应用中，受限于个体差异和环境复杂性，常常面临训练数据不足、动作标准不统一、任务适配性差等问题。Qualisys三维运动捕捉系统能够在多场景下采集高精度的人体运动数据，建立标准化动作基准，并为模仿学习和性能评估提供可靠依据。这为服务机器人在康复、护理等领域的设计与优化提供了重要支持。在《下肢外骨骼助力机器人动力学建模及实验研究》一文中，安徽信息工程学院王月朋针对下肢外骨骼在人机协同助行中的动力学建模与实验验证展开了研究。研究团队基于电液伺服驱动外骨骼APWR-A01，将机器人简化为七连杆结构，并结合步态平衡理论，采用牛顿–欧拉法建立摆动相与支撑相下的动力学模型。通过代入不同步态相位的人体关节角度、速度等数据，计算得到各关节理论驱动力矩。不同患者差异带来的适配问题提供了优化思路。 福建常用运动捕捉系统
