
动作捕捉技术的应用场景

需求分析

典型需求--高校(科学研究)
典型需求--高校/高职(教学)
典型需求--科研机构(研究所、重点实验室)
典型需求一一国地共建平台(大型工程中心、公共研发平台)
典型需求--专注算法/大模型厂商(如具身智能大模型公司)
典型需求--本体生产厂家-对外销售型
典型需求--本体生产厂家-自用型(内部研发)
具身智能概念与行业问题
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。
训练数据获取方式
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。
训练数据获取方式





人形机器人遥操作数据采集流程



ROS仿真遥操

ISAAC仿真遥操

动作捕捉遥操作数据采集系统-对比VR与外骨骼的优势

高精度测量-姿态追踪研究中的挑战与痛点
高精度测量-应用场景
高精度测量系统-效果图

高精度测量系统-MCC光学追踪摄像头


高精度测量系统-光惯混合追踪器


高精度测量系统-对比纯光学动捕的优势

典型方案1-单人无线/有线惯性动捕遥操
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。

典型方案1-配置清单
典型用户方案1

典型方案1

定制化用户方案-数据工厂
适合对于数据规模有要求的用户。

多席位同步运转中的挑战:干扰、供电、网络、多传感器整合

数据工厂-配置清单
推荐配置



