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摘要： 西北工业大学航海学院彭星光教授团队的研究成果荣获 2025 IEEE Robotics and Automation Letters（RA-L）Best Paper Award。论文第一作者为航海学院博士研究生向雅伦。该论文从 2025 年 RA-L 收录的 1700 余篇论文中脱颖而出，成为全球仅有的五篇最佳论文奖获奖论文之一，代表了国际机器人与自动化领域的前沿研究水平。 阅读全文

摘要： 近日，浙江大学研究团队在《Nature Communications》发表研究，首次系统揭示了手写运动在大脑中的多维编码机制。研究表明，传统二维轨迹建模难以支撑高精度脑机接口（BCI），而基于NOKOV度量动作捕捉构建的多维运动数据，可显著提升神经解码能力与手写识别精度。 阅读全文

摘要： 在双无人机协同建图与远距离稠密建图研究中，如何突破传统20米感知限制一直是关键难题。近日，上海交通大学与MBZUAI团队在IEEE T-RO发表论文，提出基于动态基线立体视觉的飞行协同系统，通过两架无人机实现最远70米三维建图，误差低至2.3%–9.7%。实验中，NOKOV度量动作捕捉系统提供高精度位姿真值，有效验证了相对位姿估计算法的精度与系统可靠性。 阅读全文

摘要： 机器人研究依赖高精度真值数据用于算法验证与系统评估。动作捕捉系统是一种用于实时测量三维位置与姿态的高精度技术，常作为机器人实验中的真值参考（Ground Truth）。相比视觉与IMU，光学动捕具备更高精度与稳定性。以NOKOV度量动作捕捉系统为代表的设备，已支持900余篇机器人研究论文，并应用于全球1500多个实验室。 阅读全文

摘要： 清华大学李升波教授团队在IEEE Robotics and Automation Letters发表论文《Robust State Estimation for Legged Robots With Dual Beta Kalman Filter》。研究提出双β-卡尔曼滤波器（Dual β-KF），用于解决足式机器人状态估计中脚部打滑与腿长变化带来的误差问题。在真实实验验证阶段，NOKOV度量动作捕捉系统提供足式机器人真实位姿数据，用于精度对比与鲁棒性验证。 阅读全文

摘要： 哈尔滨工业大学团队在 IEEE Robotics and Automation Letters 发表研究，提出一种可伸缩连续体巡检机器人，用于封闭场所电力设备巡检。研究通过集成 NOKOV度量动作捕捉系统，获取机器人主干高精度位姿与形变数据，验证多种动静态建模方法的准确性，为狭窄空间巡检机器人的实验评估与工程应用提供了可靠依据。 阅读全文

摘要： 本文提出一种基于履带式移动机器人的新型多机器人协作运输系统，通过六自由度自适应关节与虚拟领导者—物理追随者架构，结合双闭环运动学控制策略，显著提升系统在非平坦地形下的协作稳定性与运输能力，并通过高精度动作捕捉实验验证了方法的有效性。 阅读全文

摘要： 中山大学吕熙敏团队在 IEEE Transactions on Robotics 发表最新研究，提出一种面向空中机械臂的全身集成运动规划框架。该方法通过动态碰撞体积建模、灵活路径点约束及模仿学习引导优化，实现多种复杂操作任务，并通过仿真与实验验证其在大姿态机动场景下的有效性。 阅读全文

摘要： 针对缆驱动连续体机器人在内窥镜手术中存在的轨迹跟踪精度与抗干扰问题，研究提出融合非线性扩展状态观测器的自适应滑模控制方法。通过引入 NOKOV 度量动作捕捉系统对机器人末端位姿进行高精度测量，完成仿真、真实轨迹及仿体实验验证，结果表明该方法在复杂扰动环境下具备更优的轨迹跟踪性能。 阅读全文

摘要： 山东大学研究团队针对绳驱波浪运动补偿装置在强扰动环境下的控制问题，提出变阻尼滑模控制方法，并通过室内与海上试验进行了验证。实验中引入NOKOV度量动作捕捉系统获取高精度三维位姿数据，为控制闭环反馈与性能评估提供可靠支撑，验证了方法的工程可行性。 阅读全文