动作捕捉用于索并联机构中的理论验证

大型军舰和商用船舶的建造技术是提升国防水平和远洋运输能力的基础，而船舶涂装是船舶建造过程中的一个重要环节。目前我国大型船舶的表面涂装普遍依赖人工作业，人工涂装作业，存在人力成本高、作业环境差、工作效率低和涂装质量差等缺陷。为改善这类缺陷，引入各类涂装机器人进行涂装作业是未来发展的趋势。

目前可实现大型表面自动化涂装的设备，主要有工业串联机器人及爬壁机器人两种，但它们都无法完全满足大型表面的高效自动化涂装需求。采用柔性绳索作为驱动支链的索并联机构凭借质轻、负载大、动态特性高和工作空间大等特点迅速成为机器人研究领域中的热点之一。

清华大学机械工程系的研究生彭发忠针对索并联机构的大跨度稳定运动进行了相关研究，旨在为大型表面涂装过程提供稳定高效的轨迹规划方案。

在对索并联机构动态轨迹规划的研究过程中，彭同学针对现有轨迹规划理论存在的部分问题进行了改进、优化及仿真，最终通过可重构轨迹实验平台进行了轨迹稳定性的验证。为了获取动平台的精确位姿，实现索机构的快速标定，该实验平台配备了NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统。

NOKOV度量动作捕捉系统中的光学镜头可以发射红外线，在动平台上安装反光标志点，镜头通过捕捉反射的红外线，进而根据三维重建理论获得反光标志点的位置坐标，按照反光点与动平台的安装关系即可解算出动平台的实际位置坐标。

通过实验平台可以得到轨迹运行过程中的终端位置信息以及索力参数，为探究轨迹稳定性与索力变化之间的关系提供了数据支撑。