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诺亦腾具身智能动作捕捉和人形机器人解决方案

诺亦腾具身智能动捕和人形机器人解决方案,集成 PN Hybrid 光惯混合动捕系统核心技术,搭配人形机器人动捕遥操作数据采集系统能力。可精准捕捉人体动作数据,实现人形机器人实时遥操作与动作数据采集,适配科研、工业、文旅等场景,为具身智能与机器人研发提供高精度动捕支持,助力行业智能化升级。
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icon动作捕捉技术的应用场景icon

 

 

 

icon需求分析icon

 

 

 

icon典型需求--高校(科学研究)icon

 

需求特点
关注前沿技术验证与科研成果
课题覆盖机器人控制、感知、具身智能、AI+机械等多领域·需要支撑多样化实验与跨平台研究。
关注点
高实时性与稳定性:保障机器人与动捕系统的低延迟双向通信
跨平台兼容:支持 URDF/ROS2等标准接口,便于与现有平台对接·多方案适配:支持惯性、光学及混合方案,满足不同实验需求。
支持方向
联调服务:快速建立机器人与动捕系统的控制闭环
技术方案支持:机器人遥操作与协作实验整体解决方案·数据接口开放:便于科研数据分析与成果复现。

 

 

icon典型需求--高校/高职(教学)icon

 

需求特点
以教学与基础研究为主,涵盖算法、控制等课程关注实验效果与课程可复现性,硬件投入相对谨慎偏好低门槛、易上手的实验环境。
动捕关注点
性价比高:基础动作捕捉功能可靠易用
虚拟仿真依赖:支持Isaac Sim、Unity、Gazebo等环境数据精度满足教学需求,易用性与维护成本更重要。
支持方向
提供低成本动捕套件与仿真系统无缝接入教学案例包:动作捕捉+虚拟机器人遥操作便于课程实验快速部署和结果复现。

 

icon典型需求--科研机构(研究所、重点实验室)icon

 

需求特点
注重科研深度与技术验证,对数据精度、一致性与可溯源性有高要求实验环境多样,常涉及多传感器融合与大规模数据分析强调可靠性和实验结果复现能力。
动捕关注点
光学/光惯融合系统,亚毫米级精度,低抖动
数据采集协议标准化,支持大数据集导出与分析·快速部署适应不同实验场景(室内、半室外)。
支持方向
提供高精度光混动捕整体解决方案
多源融合(视觉+惯性 +光学)同步与校准服务长时间连续采集,确保数据质量与可靠性。

 

icon典型需求一一国地共建平台(大型工程中心、公共研发平台)icon

 

需求特点
项目导向,周期紧凑,任务量大
支持多个项目组或企业同时开展实验和测试· 强调快速部署与高效运营。
动捕关注点
多台设备并行运行,高吞吐量采集
高稳定性、易维护,快速适应不同场景数据处理与标注自动化程度高。
支持方向
搭建“数据工厂”模式:批量采集、自动标注、快速分发
支持多并发使用、批量用户管理与数据隔离提供运维培训与快速故障排除方案。

 

icon典型需求--专注算法/大模型厂商(如具身智能大模型公司)icon

 

需求特点
关注多样化数据与前沿实验场景
.强调实时性、可扩展性与二次开发能力
需支持跨模态学习(视觉、动作、语音、力觉等融合)。
动捕关注点
高精度、高实时性,灵活的数据接口
可接入大规模数据采集流水线
支持非传统捕捉对象(非人形动作、机器人末端、复杂交互场景)
支持方向
前沿功能合作:多主体交互捕捉、弱光/户外捕捉 API/SDK 深度集成,支持二次开发·数据协议标准化,适配AI训练流水线。

 

icon典型需求--本体生产厂家-对外销售型icon

 

需求特点
提升机器人整体方案的市场竞争力
动捕设备作为增值模块,支持整体解决方案落地·强调快速部署与易用性,降低客户使用门槛。
动捕关注点
即插即用,与本体硬件高度兼容
性能与价格平衡,确保商业化可行性·简化接入和集成过程
支持方向
打包销售方案:机器人+动捕+软件整体方案·营销演示与客户Demo 支持
提供远程技术支持,简化客户部署流程。

 

 

 

icon典型需求--本体生产厂家-自用型(内部研发)icon

 

需求特点
用于内部算法、控制与产品验证
注重硬件与软件结合的研发效率
强调实验可复现性与迭代能力。
动捕关注点
高稳定性与高精度,尤其长时间运行的鲁棒性
快速对接不同原型机
支持定制化接口与数据格式
 
支持方向
内部测试工具链对接,支持快速迭代与调试
与算法验证团队紧密协作
提供灵活接口,满足研发多样化需求

 

icon具身智能概念与行业问题icon

具身智能(Embodied Intelligence)是一种强调智能的形成与“身体”及“环境互动”紧密关联的理论和研究方向,核心观点是:智能并非仅存在于抽象的计算或符号处理中,而是源于主体(如生物、机器人)通过自身的物理形态(身体)与周围环境进行实时感知、交互和行动的过程。
全行业都面临相同一个问题,1已具身但不智能,而GPT、辅助驾驶等得突破带来了智能的方向,即现在的 VLA模型
VLA 即视觉 -语言-行动模型(Vision-Language-Action Model),是一种融合了视觉、语言和行动三种能力的模型架构,在具身智能领域,尤其是自动驾驶和机器人控制等场景中备受关注。
让机器人拥有将语言意图、视觉感知与物理动作编织成连续决策流的能力,能理解自然语言指令并完成拉开拉链、折叠衣物等高灵巧度任务
训练数据是VLA模型的关键。

 

 

icon训练数据获取方式icon

TLS证书为您的业务提供了一种具有吸引力的收入来源。有几个行业因素使加密成为浏览器信任网站的要求。因此,现在我们的互联网要求每个网站都必须具有TLS证书。

基于真实本体的数据集生产 Tele-operate real robot条
国家对公共通信和信息服务、实行重点保护。
安全通信网络(二级)
应避免将重要网络区手段。
安全通信网络(二级)
应避免将重要网络区域部署在。。
第三阶段:全面掌控
通过工业防火墙、网闸等防护。

 

 

icon训练数据获取方式icon

 

基于真实本体的数据集生产 Tele-operate real robot
动作捕捉遥操作+VR+机器人本体。
No sim2real gap, no cross-embodiment gap.
Highest data quality but most expensive
直接基于人体的数据集生产 
Data acquisition on real human operator
动作捕捉记录真人任务执行过程
Light sim2real gap
Heavy cross-embodiment gap
基于虚拟本体的数据集生产
Tele-operate virtual robot under simulation
动作捕捉遥操作+VR+ISAAC SIM
Minor cross-embodiment gap Heavy
sim2real domain gap。
基于合成数据(Synthetic Data)的数据集生产
完全基于仿真环境/强化学习等手段提取
Still an open question
Proved in local motion issue。

 

 

 

 

 

 

icon人形机器人遥操作数据采集流程icon

 

 
 

 

 

iconROS仿真遥操icon

 

 

 

iconISAAC仿真遥操icon

 

 

 

icon动作捕捉遥操作数据采集系统-对比VR与外骨骼的优势icon

 

01 1:1真实动作数据
动作捕捉设备采集1:1低延时真实动作数据,相较于其他方案,在动作还原度及数据时延方面展现出显著优势。
02 高自由度、操作完全不受限
动作捕捉设备可直接穿戴,对使用者而言宛如日常衣物,无使用压力与不便,且不妨碍任何动作,确保使用自由度。
03 可开展人类数据采集与环境数据采集
动作捕捉设备所采集的,乃人类真实动作数据,无形变且构型一致。对于环境数据可以通过安装追踪器实现量测

 

icon高精度测量-姿态追踪研究中的挑战与痛点icon

 

遮挡导致姿态丢失
智能体在现实环境中可能会被其他物体或其他智能体遮挡,或者与其他物体进行互动。这种遮挡和互动可能会导致部分或完全的姿态丢失。
多智能体协同
当多个智能体同时存在且需要协同运动时,姿态追踪变得更加复杂。智能体之间的位置和姿态同步问题需要解决,以实现团队协作、交互式游戏或集体运动等场景中的准确追踪。
噪声和漂移累计误差
传感器数据中的噪声和环境干扰对姿态追踪的准确性产生负面影响。光照变化、摄像头视野限制、惯性传感器漂移等问题都可能引入误差,降低姿态追踪的精度和稳定性。
多模态数据融合
智能体姿态追踪通常需要融合多种传感器数据,例如光学传感器、惯性传感器等。将不同传感器的数据进行融合和校准需要解决传感器之间的时间同步、坐标转换和数据一致性等方面的挑战。
icon高精度测量-应用场景icon

 

机器人和无人机的协同交互控制
实时获取机器人或无人机的位置和姿态信息,通过与导航算法结合,实现自主导航和路径规划
提供实时的姿态信息,帮助机器人和无人机实现精确的姿态控制和稳定性
用于多个机器人或无人机的协同操作。通过精确的位置和姿态信息,不同机器人之间可以实现精确的位置配合和任务分工,提高工作效率和协同能力。
集群控制
机械臂的拟人控制
实时感知工件的位置和机械臂的姿态,从而精确地控制机械臂进行装配和加工任务
通过捕捉人在工作场景中肢体运动的轨迹,拟合算法对机械臂规划精准的轨迹路径
医疗领域中用于机械臂的手术辅助和医疗应用。提供精确的机械臂定位和姿态信息,辅助医生进行精细的手术操作。
路径规化
机器人/无人机的算法优化
在机器学习领域,光惯混合动捕可以为无人机、机器人等智能体提供大量的真实数据,用于训练和测试机器学习模型,提高其泛化能力和鲁棒性
智慧交通沙盘中,光惯混合动捕可以实现对多辆小车的高精度定位和跟踪,以及对路况、周围环境、变道等情况的识别和模拟
在自动驾驶、无人机、机器人等智能体的算法验证阶段,提供高精度的空间位置和姿态信息,用于评估和优化算法的性能和效率。
算法优化

 

icon高精度测量系统-效果图icon

 

 

icon高精度测量系统-MCC光学追踪摄像头icon

 

MCC 光学追踪摄像头基于高性能图像处理芯片,配备超高功率红外LED,提供最大2048x2048 分辨率、180帧的图像处理能力,与诺亦腾的 MCC 光学追踪系统配合使用,可以实现超低延迟的亚毫米级运动捕捉

 

icon高精度测量系统-光惯混合追踪器icon

 

 
光惯混合追踪器(K型) 是PN Hybrid系统中重要的核心组件,采用光学刚体和惯性传感器的可拆卸式分体设计,可灵活搭配,直接解决了传统光学系统对于刚体追踪数量限制的问题,同时结合惯性数据的混合算法,弥补了纯光学刚体易被遮挡,数据丢失的缺点,又解决了惯性传感器累计误差的问题,可大幅度提升追踪器的追踪稳定性和连续性
 

 

icon高精度测量系统-对比纯光学动捕的优势icon

01 有效解决遮挡和错位的问题
每个惯性传感器都有唯一的编号,不会受到其他物体或光线的干扰。同时,光学相机可以提供绝对位置信息,增加数据的稳定性和准确性。
02 多个待捕设备同型刚体可复用
涉及到追踪多个设备时,纯光学动捕需要对每一个待捕设备进行标定和对齐,混合动捕操作人员只需将待捕捉设备与同型刚体配对,无需重复标定和对齐步骤。并且可以支持多人全身加手指的动作捕捉以及多个道具的实时追踪。
03 更稳定,更鲁棒的动力学参数
惯性传感器可以直接测量加速度和角速度,光学相机通过高帧率和算法,获得更细致的运动细节和更鲁棒的数据曲线。

 

icon典型方案1-单人无线/有线惯性动捕遥操icon

适合中等精度需求的遥操作数采与动捕的设备,可作为第一次合作推荐给学校、研究机构和本体厂家。

 

icon典型方案1-配置清单icon

 

诺亦腾部分
PNS惯性动捕套装/PNlink惯性动捕套装*1
Axis Studio软件*1
接口SDK*1
本体映射方案*1(增值服务,可选)
可升级为光混动捕
第三方部分
算力电脑*1
机器人本体/仿真环境*1
数据存储NAS*1
*机器人本体目前推荐宇树G1,仿真环境推荐ISAAC
*机器人本体可适配:睿尔曼、宇树、优必选、星海图

 

 

icon典型用户方案1icon

 

 

 

icon典型方案1icon
 

 

icon定制化用户方案-数据工厂icon

适合对于数据规模有要求的用户。

 

 

icon多席位同步运转中的挑战:干扰、供电、网络、多传感器整合icon

 

射频干扰问题
磁干扰问题
供电问题   
网络复杂度问题

 

 

 

 

 

icon数据工厂-配置清单icon

 

诺亦腾部分
130w追踪摄像头*518台
定制安装支架*1套
扫场标定工具*3套
光混PNlink惯性动捕套装*49套
PNlink惯性动捕套装*36套
Hybrid Data Server软件*5套
接口SDK*1套
本体映射方案*1(增值服务,可选)次
*提供运营技术支持
第三方部分
算力电脑*90台
灵巧手/机器人本体/仿真环境*85套
数据存储NAS*85套
数据管理平台*1(定制化)

 

icon推荐配置icon

 

 

 

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