在無(wú)人機(jī)及多智能體系統(tǒng)的前沿研究中，從仿真推演到物理驗(yàn)證是算法落地的關(guān)鍵一躍。然而，真實(shí)實(shí)驗(yàn)中的狀態(tài)評(píng)估常受機(jī)載傳感器精度所限，導(dǎo)致算法性能難以被準(zhǔn)確度量與驗(yàn)證。剛剛過(guò)去的IROS 2025大會(huì)上，多篇研究通過(guò)一類(lèi)共通的實(shí)驗(yàn)方法，引入外部高精度光學(xué)動(dòng)作捕捉系統(tǒng)，作為不依賴(lài)于機(jī)載傳感器的“位姿真值標(biāo)尺”。本文將以IROS 2025的多篇論文為實(shí)證案例，解析不同無(wú)人機(jī)研究方向?qū)?dòng)捕系統(tǒng)的核心需求，并闡明NOKOV度量動(dòng)作捕捉系統(tǒng)提供無(wú)人機(jī)高精度位姿真值，支撐從單體控制到集群智能的真實(shí)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
在多項(xiàng)實(shí)證研究中，以 NOKOV 度量動(dòng)作捕捉為代表的光學(xué)動(dòng)作捕捉系統(tǒng)，為算法從仿真走向真實(shí)實(shí)驗(yàn)提供了穩(wěn)定、可復(fù)現(xiàn)的實(shí)驗(yàn)條件。
一、核心認(rèn)知：無(wú)人機(jī)研究對(duì)動(dòng)捕系統(tǒng)的“精度-實(shí)時(shí)-同步”三重需求
無(wú)人機(jī)研究對(duì)動(dòng)捕系統(tǒng)的需求，遠(yuǎn)不止于“獲取位置”。它本質(zhì)上是為算法提供一個(gè)可量化、可追溯、高置信度的物理世界狀態(tài)參考。需明確研究對(duì)動(dòng)捕系統(tǒng)以下三個(gè)維度的核心訴求：
1. 精度維度：從“厘米級(jí)”評(píng)估到“亞毫米級(jí)”閉環(huán)
l 軌跡評(píng)估：需毫米至厘米級(jí)精度，用于計(jì)算跟蹤誤差，評(píng)估運(yùn)動(dòng)規(guī)劃或控制算法的整體性能。
l 模型驗(yàn)證與閉環(huán)控制：需亞毫米級(jí)精度，為動(dòng)力學(xué)模型提供訓(xùn)練/驗(yàn)證數(shù)據(jù)，或直接作為高等級(jí)控制器的反饋輸入，任何偏差都將直接影響算法性能判斷。
2. 實(shí)時(shí)性維度：從“事后分析”到“在線(xiàn)閉環(huán)”
離線(xiàn)分析：數(shù)據(jù)可稍后處理，用于軌跡復(fù)現(xiàn)與誤差計(jì)算。
在線(xiàn)驗(yàn)證與閉環(huán)：需毫秒級(jí)低延遲數(shù)據(jù)流，實(shí)時(shí)傳輸至飛控或上位機(jī)，支撐強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略、容錯(cuò)控制等算法的在線(xiàn)運(yùn)行與安全驗(yàn)證。
3. 同步性維度：從“單體追蹤”到“集群協(xié)同”
單體研究：穩(wěn)定追蹤單臺(tái)無(wú)人機(jī)的六自由度位姿。
多智能體研究：需同時(shí)、同步追蹤多架無(wú)人機(jī)乃至異構(gòu)機(jī)器人（如無(wú)人機(jī)+無(wú)人車(chē)）的位姿，時(shí)間同步精度需達(dá)毫秒級(jí)，以確保協(xié)同策略驗(yàn)證的有效性。
專(zhuān)業(yè)級(jí)光學(xué)動(dòng)作捕捉系統(tǒng)通常圍繞上述科研級(jí)需求設(shè)計(jì)，其具備高精度（亞毫米級(jí)）、低延遲、多目標(biāo)同步追蹤的特性，在 IROS 2025 的無(wú)人機(jī)相關(guān)研究中，此類(lèi)系統(tǒng)被頻繁采用。
二、不同研究場(chǎng)景解析：動(dòng)捕系統(tǒng)如何成為無(wú)人機(jī)研究科研工具
以下結(jié)合IROS 2025多篇研究實(shí)證，展示NOKOV度量光學(xué)動(dòng)作捕捉系統(tǒng)在不同層級(jí)研究場(chǎng)景中的具體作用。
1. 基礎(chǔ)模型與算法性能評(píng)估
研究場(chǎng)景痛點(diǎn)：評(píng)估新提出的動(dòng)力學(xué)模型、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法在真實(shí)環(huán)境中的泛化能力與絕對(duì)性能。機(jī)載傳感器誤差會(huì)污染評(píng)估結(jié)果。
動(dòng)捕系統(tǒng)解決方案：提供無(wú)人機(jī)高精度位姿真值，驗(yàn)證控制器性能。
IROS 2025 研究案例1：基于學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)模型——在狀態(tài)空間層面進(jìn)行學(xué)習(xí)，獲得系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型
(1) 研究方向：提出物理信息風(fēng)自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)（PI-WAN），用于預(yù)測(cè)未知風(fēng)擾環(huán)境下的四旋翼動(dòng)力學(xué)模型
(2) 研究團(tuán)隊(duì)：國(guó)防科技大學(xué) 牛軼峰老師團(tuán)隊(duì)
(3) 動(dòng)捕應(yīng)用場(chǎng)景：未知風(fēng)擾環(huán)境中的四旋翼動(dòng)力學(xué)建模與軌跡跟蹤控制。
(4) 動(dòng)捕系統(tǒng)作用：NOKOV光學(xué)動(dòng)作捕捉系統(tǒng)提供無(wú)人機(jī)位姿真值，用于計(jì)算軌跡跟蹤誤差，驗(yàn)證模型集成提升MPC控制器精度的有效性。
IROS 2025 研究案例2：基于學(xué)習(xí)的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃——在軌跡空間層面進(jìn)行學(xué)習(xí)，生成全局的運(yùn)動(dòng)軌跡
(1) 研究團(tuán)隊(duì)：浙江大學(xué) 高飛老師團(tuán)隊(duì)
(2) 研究方向：提出基于擴(kuò)散模型的特技飛行自動(dòng)化生成框架，在復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行運(yùn)動(dòng)規(guī)劃。
(3) 動(dòng)捕應(yīng)用場(chǎng)景：在復(fù)雜工廠環(huán)境中追蹤無(wú)人機(jī)，驗(yàn)證所生成軌跡的物理可行性和 >99% 的避障成功率。
(4) 動(dòng)捕系統(tǒng)作用：在現(xiàn)實(shí)實(shí)驗(yàn)中，光學(xué)動(dòng)作捕捉系統(tǒng)為無(wú)人機(jī)提供高精度的位姿追蹤，支持其在真實(shí)世界狹小、雜亂空間中的飛行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
2. 高級(jí)控制策略的實(shí)時(shí)驗(yàn)證與閉環(huán)
研究場(chǎng)景痛點(diǎn)：驗(yàn)證強(qiáng)化學(xué)習(xí)、容錯(cuò)控制等數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)或復(fù)雜策略在實(shí)物平臺(tái)上的安全性與有效性。需要將無(wú)人機(jī)真實(shí)位姿狀態(tài)無(wú)縫、可靠地輸入給算法。
動(dòng)捕系統(tǒng)解決方案：提供實(shí)時(shí)、高精度位姿數(shù)據(jù)流，作為算法的反饋輸入，實(shí)現(xiàn) “真值閉環(huán)” 。
IROS 2025 實(shí)證案例3：基于學(xué)習(xí)的控制器————在控制器層面進(jìn)行學(xué)習(xí)，優(yōu)化策略或控制器參數(shù)
(1) 研究團(tuán)隊(duì)：四川大學(xué)楊鑫松老師和北京航空航天大學(xué)董希旺老師團(tuán)隊(duì)
(2) 研究方向：提出安全調(diào)整策略?xún)?yōu)化算法（SAPO），用于四旋翼無(wú)人機(jī)避障。
(3) 動(dòng)捕應(yīng)用場(chǎng)景：四旋翼無(wú)人機(jī)在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的安全避障控制。
(4) 動(dòng)捕系統(tǒng)作用：為SAPO算法提供實(shí)時(shí)狀態(tài)反饋，使其能在真實(shí)環(huán)境中安全運(yùn)行并驗(yàn)證其優(yōu)于基線(xiàn)方法。
IROS 2025 實(shí)證案例4：基于學(xué)習(xí)的被動(dòng)容錯(cuò)控制
(1) 研究團(tuán)隊(duì)：哈工深 樓云江老師團(tuán)隊(duì)
(2) 研究方向：提出一種基于學(xué)習(xí)的被動(dòng)容錯(cuò)控制方法，應(yīng)對(duì)四旋翼無(wú)人機(jī)的旋翼故障。
(3) 動(dòng)捕應(yīng)用場(chǎng)景：四旋翼無(wú)人機(jī)在單旋翼或完全旋翼失效情況下的安全控制。
(4) 動(dòng)捕系統(tǒng)作用：光學(xué)動(dòng)作捕捉系統(tǒng)為飛控的狀態(tài)估計(jì)器提供無(wú)人機(jī)高精度位姿真值，驗(yàn)證算法在真實(shí)世界中的有效性。
IROS 2025 實(shí)證案例5：基于貝葉斯優(yōu)化的參數(shù)自整定
(1) 研究團(tuán)隊(duì)：重慶大學(xué)和澳大利亞悉尼麥考瑞大學(xué)團(tuán)隊(duì)
(2) 研究方向：針對(duì)無(wú)人機(jī)軌跡跟蹤中因系統(tǒng)非線(xiàn)性、強(qiáng)耦合特性及環(huán)境干擾導(dǎo)致的控制精度與魯棒性不足問(wèn)題，提出基于異方差貝葉斯優(yōu)化的動(dòng)態(tài)PID整定方法。
(3) 動(dòng)捕應(yīng)用場(chǎng)景：存在非線(xiàn)性、強(qiáng)耦合及環(huán)境干擾的無(wú)人機(jī)高精度軌跡跟蹤控制。捕捉執(zhí)行軌跡跟蹤任務(wù)的無(wú)人機(jī)。
(4) 動(dòng)捕系統(tǒng)作用：動(dòng)捕系統(tǒng)為無(wú)人機(jī)在真實(shí)實(shí)驗(yàn)中的軌跡跟蹤提供高精度位姿數(shù)據(jù)，以支持控制器性能的準(zhǔn)確評(píng)估與驗(yàn)證。
3. 多智能體協(xié)同的同步觀測(cè)與系統(tǒng)驗(yàn)證
研究場(chǎng)景痛點(diǎn)：研究無(wú)人機(jī)集群或異構(gòu)系統(tǒng)的協(xié)同行為。需要一套全局的、同步的觀測(cè)視角來(lái)評(píng)估群體策略，避免分布式傳感造成的觀測(cè)不一致。
動(dòng)捕解決方案：提供全局坐標(biāo)系下，多智能體同步的時(shí)間-空間位姿數(shù)據(jù)，是研究集群涌現(xiàn)行為、驗(yàn)證協(xié)同算法的唯一可靠工具。
IROS 2025 實(shí)證案例6：多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)——知識(shí)增強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)獎(jiǎng)勵(lì)驅(qū)動(dòng)協(xié)同追捕
(1) 研究團(tuán)隊(duì)：國(guó)防科技大學(xué) 周晗老師團(tuán)隊(duì)
(2) 研究方向：針對(duì)復(fù)雜環(huán)境中多智能體合作追逃任務(wù)，提出一種知識(shí)增強(qiáng)的多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法（KE-MATD3），通過(guò)集成改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)（IAPF）的啟發(fā)式知識(shí)來(lái)引導(dǎo)團(tuán)隊(duì)獎(jiǎng)勵(lì)學(xué)習(xí)，突破個(gè)體獎(jiǎng)勵(lì)現(xiàn)實(shí)，促進(jìn)協(xié)作行為。
(3) 動(dòng)捕應(yīng)用場(chǎng)景：復(fù)雜雜亂環(huán)境中多無(wú)人機(jī)的合作追逃。捕捉無(wú)人機(jī)集群。采用NOKOV度量動(dòng)作捕捉系統(tǒng)，構(gòu)建一個(gè)全局的“上帝視角”觀測(cè)場(chǎng)。系統(tǒng)同步輸出所有無(wú)人機(jī)的實(shí)時(shí)位姿，數(shù)據(jù)通過(guò)VRPN直接接入集群控制回路。
(4) 動(dòng)捕系統(tǒng)作用：該光學(xué)動(dòng)作捕捉系統(tǒng)為研究提供無(wú)人機(jī)集群實(shí)時(shí)位姿數(shù)據(jù)，以支持閉環(huán)控制，并助力驗(yàn)證協(xié)同策略性能。使研究人員能精確量化團(tuán)隊(duì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的有效性，并捕捉到仿真中難以預(yù)見(jiàn)的真實(shí)世界協(xié)同行為，為算法優(yōu)化提供了不可替代的真實(shí)數(shù)據(jù)。
IROS 2025 實(shí)證案例7：分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)異構(gòu)集群安全協(xié)同
(1) 研究團(tuán)隊(duì)：四川大學(xué)楊鑫松老師與華中科大蘇厚勝老師團(tuán)隊(duì)
(2) 研究方向：出一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)與控制屏障函數(shù)的分層控制方法，以解決多無(wú)人機(jī)-無(wú)人地面車(chē)協(xié)同跟蹤中特征匹配、實(shí)時(shí)跟蹤和無(wú)人機(jī)間避碰問(wèn)題。
(3) 動(dòng)捕應(yīng)用場(chǎng)景：多無(wú)人機(jī)與無(wú)人地面車(chē)（UGV）的協(xié)同跟蹤任務(wù)。動(dòng)捕系統(tǒng)捕捉無(wú)人機(jī)與無(wú)人地面車(chē)輛（UGV）。
(4) 動(dòng)捕系統(tǒng)作用：動(dòng)捕系統(tǒng)為研究提供無(wú)人機(jī)與地面機(jī)器人的實(shí)時(shí)位置及速度數(shù)據(jù)，以支撐閉環(huán)控制，并驗(yàn)證協(xié)同跟蹤策略的性能。
IROS 2025 實(shí)證案例8：多智能體模仿學(xué)習(xí)——從專(zhuān)家演示中學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)行為規(guī)則
(1) 研究團(tuán)隊(duì)：北京航空航天大學(xué)吳文峻老師團(tuán)隊(duì)
(2) 研究方向：為解決多智能體逆向強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MIRL）中樣本效率低的問(wèn)題，首次證明利用多智能體系統(tǒng)固有的對(duì)稱(chēng)性可以恢復(fù)更準(zhǔn)確的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，并提出一個(gè)包含對(duì)稱(chēng)性引導(dǎo)演示增強(qiáng)器（SGDA）和對(duì)稱(chēng)感知鑒別器（SAD）的通用框架。
(3) 動(dòng)捕應(yīng)用場(chǎng)景：多機(jī)器人系統(tǒng)協(xié)同行為的學(xué)習(xí)與驗(yàn)證。動(dòng)捕系統(tǒng)捕捉在真實(shí)實(shí)驗(yàn)中奴卓無(wú)人車(chē)集群。
(4) 動(dòng)捕系統(tǒng)作用：動(dòng)捕系統(tǒng)為研究提供無(wú)人車(chē)集群環(huán)境狀態(tài)數(shù)據(jù)，以支持協(xié)同控制閉環(huán)在真實(shí)環(huán)境中運(yùn)行，同時(shí)驗(yàn)證方法在提升樣本效率與策略性能方面的有效性。
IROS 2025 實(shí)證案例9：語(yǔ)言模型任務(wù)規(guī)劃——通過(guò)語(yǔ)義理解生成可執(zhí)行的任務(wù)規(guī)劃
(1) 研究團(tuán)隊(duì)：北京航空航天大學(xué)吳文峻老師團(tuán)隊(duì)
(2) 研究方向：北京航空航天大學(xué)吳文峻老師團(tuán)隊(duì)在IEEE RA-L期刊發(fā)表成果，并于IROS 2025作大會(huì)報(bào)告。論文提出的TALKER系統(tǒng)，旨在解決使用多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練無(wú)人機(jī)執(zhí)行復(fù)雜集體任務(wù)時(shí)面臨的數(shù)據(jù)成本高、可擴(kuò)展性差等挑戰(zhàn)。本文提出了一種結(jié)合任務(wù)激活和知識(shí)擴(kuò)展機(jī)制的分層交互框架，利用大語(yǔ)言模型進(jìn)行集群級(jí)任務(wù)規(guī)劃，并通過(guò)內(nèi)外雙重反饋循環(huán)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)持續(xù)演進(jìn)。
(3) 研究挑戰(zhàn)：將大語(yǔ)言模型（TALKER系統(tǒng)）生成的高層語(yǔ)義任務(wù)，在真實(shí)90架無(wú)人機(jī)集群上安全、精確地執(zhí)行驗(yàn)證。
(4) 動(dòng)捕應(yīng)用場(chǎng)景：大規(guī)模無(wú)人機(jī)集群的語(yǔ)義任務(wù)規(guī)劃與“虛實(shí)結(jié)合”部署。被捕捉物無(wú)人機(jī)集群多達(dá)90架。
(5) 動(dòng)捕系統(tǒng)作用：研究利用NOKOV度量動(dòng)捕系統(tǒng)為研究的“虛實(shí)結(jié)合”部署提供高精度室內(nèi)定位支持，具體提供了無(wú)人機(jī)高精度的位置信息，以實(shí)現(xiàn)TALKER系統(tǒng)在真實(shí)世界中對(duì)無(wú)人機(jī)集群的控制與驗(yàn)證。作為連接“虛擬任務(wù)規(guī)劃”與“物理實(shí)體執(zhí)行”的橋梁。真值位置信息用于閉環(huán)校驗(yàn)每架無(wú)人機(jī)的執(zhí)行狀態(tài)。
三、選用指南：根據(jù)你的研究階段匹配動(dòng)作捕捉系統(tǒng)
1. 第一步：明確研究階段與核心需求2. 第二步：確認(rèn)技術(shù)指標(biāo)與軟件生態(tài)
關(guān)鍵硬件指標(biāo)：
(1) 精度：優(yōu)先選擇亞毫米級(jí)系統(tǒng)，以滿(mǎn)足絕大多數(shù)高端控制與模型驗(yàn)證需求。
(2) 延遲：全系統(tǒng)延遲應(yīng)低于10ms，以確保控制回路的穩(wěn)定性。
(3) 容量：根據(jù)集群規(guī)模，確認(rèn)系統(tǒng)可穩(wěn)定追蹤的標(biāo)記點(diǎn)/剛體數(shù)量。
軟件與集成：
(1) 科研中通常需要支持 VRPN 等標(biāo)準(zhǔn)接口和原生SDK（C++/Python），這是與ROS、Matlab Simulink、LabVIEW等主流科研平臺(tái)對(duì)接的關(guān)鍵條件。
(2) 確認(rèn)軟件能方便地輸出時(shí)間戳同步的六自由度位姿數(shù)據(jù)，并支持自定義數(shù)據(jù)流廣播。
3. 第三步：評(píng)估實(shí)驗(yàn)環(huán)境與系統(tǒng)部署
空間大?。簻y(cè)量實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地，選擇相機(jī)配置足以覆蓋飛行區(qū)域并有適當(dāng)余量的系統(tǒng)。
環(huán)境干擾：實(shí)驗(yàn)室需注意反光表面（玻璃、亮面漆）和強(qiáng)直射光的干擾，必要時(shí)進(jìn)行遮光處理。
系統(tǒng)部署：考慮相機(jī)安裝、標(biāo)定便利性。優(yōu)質(zhì)動(dòng)捕服務(wù)商工程人員應(yīng)提供專(zhuān)業(yè)的部署指導(dǎo)和校準(zhǔn)服務(wù)。NOKOV度量動(dòng)作捕捉系統(tǒng)提供專(zhuān)業(yè)工程人員的部署和校準(zhǔn)服務(wù)，并提供動(dòng)捕系統(tǒng)應(yīng)用培訓(xùn)。
四、無(wú)人機(jī)實(shí)驗(yàn)中關(guān)于定位與動(dòng)捕的常見(jiàn)認(rèn)知誤區(qū)
1. 誤區(qū)一：“用 GPS 或 UWB 也能做真值參考”
GPS 在室外環(huán)境下的定位精度通常為米級(jí)，UWB 系統(tǒng)在理想條件下可達(dá)到分米級(jí)，但二者均容易受到環(huán)境遮擋、多徑效應(yīng)和信號(hào)干擾的影響。對(duì)于無(wú)人機(jī)控制與學(xué)習(xí)研究中所需的厘米級(jí)乃至毫米量級(jí)精度評(píng)估以及高速動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)捕捉，上述方案在精度與穩(wěn)定性方面往往難以滿(mǎn)足實(shí)驗(yàn)要求。
在室內(nèi)高精度實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景中，NOKOV度量光學(xué)動(dòng)作捕捉系統(tǒng)是目前被廣泛采用的解決方案之一。
2. 誤區(qū)二：“先做仿真，實(shí)物驗(yàn)證后期再說(shuō)”
仿真環(huán)境與真實(shí)系統(tǒng)之間普遍存在“建模鴻溝”，包括傳感器噪聲、系統(tǒng)延遲、空氣動(dòng)力學(xué)偏差等因素。若僅依賴(lài)仿真結(jié)果，算法在實(shí)物平臺(tái)上的性能可能存在不確定性。
在研究早期階段引入光學(xué)動(dòng)作捕捉系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)物驗(yàn)證，有助于及早暴露模型假設(shè)與真實(shí)系統(tǒng)之間的偏差，為算法調(diào)參和結(jié)構(gòu)改進(jìn)提供依據(jù)，從而減少后期反復(fù)修改的成本，并提升整體研發(fā)效率。
3. 誤區(qū)三：“所有動(dòng)捕系統(tǒng)都能用于控制閉環(huán)”
并非所有動(dòng)作捕捉系統(tǒng)都以實(shí)時(shí)控制應(yīng)用為設(shè)計(jì)目標(biāo)。用于閉環(huán)控制與在線(xiàn)驗(yàn)證的系統(tǒng)，通常需要具備較低的系統(tǒng)延遲、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)輸出能力以及完善的接口支持。
在無(wú)人機(jī)控制研究中，是否支持 VRPN 等標(biāo)準(zhǔn)通信協(xié)議、時(shí)間同步機(jī)制是否可靠，都會(huì)直接影響動(dòng)捕數(shù)據(jù)能否穩(wěn)定接入控制回路。因此，在該類(lèi)設(shè)備中，需重點(diǎn)評(píng)估動(dòng)捕系統(tǒng)在實(shí)時(shí)性、同步性和數(shù)據(jù)接口開(kāi)放性方面的表現(xiàn)進(jìn)行動(dòng)捕系統(tǒng)的選擇。
五、光學(xué)動(dòng)作捕捉系統(tǒng)在無(wú)人機(jī)研究應(yīng)用問(wèn)題FAQ
Q1：實(shí)驗(yàn)室無(wú)人機(jī)研究預(yù)算有限，是否需要一開(kāi)始就配置高精度動(dòng)捕系統(tǒng)？
A1：如果研究涉及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型、強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制、高精度軌跡跟蹤或多機(jī)協(xié)同，那么高精度動(dòng)捕系統(tǒng)是必需品而非奢侈品。它是產(chǎn)生可靠實(shí)驗(yàn)結(jié)果、發(fā)表高水平論文的基礎(chǔ)設(shè)施?？梢钥紤]分階段投入，或?qū)で缶邆鋬?yōu)質(zhì)性?xún)r(jià)比的國(guó)產(chǎn)品牌。
Q2：NOKOV度量動(dòng)作捕捉系統(tǒng)如何與我們現(xiàn)有的ROS和Matlab Simulink仿真平臺(tái)對(duì)接？
A2：NOKOV度量動(dòng)作捕捉系統(tǒng)通過(guò)VRPN協(xié)議和原生SDK提供了極其便捷的對(duì)接方式。支持ROS通信；在Matlab中，可通過(guò)VRPN工具箱或調(diào)用SDK讀取數(shù)據(jù)?？蓪?shí)現(xiàn)從“動(dòng)捕真值采集——法處理/控制——仿真模型更新”的全流程。
Q3：對(duì)于多智能體實(shí)驗(yàn)，動(dòng)捕系統(tǒng)最多能穩(wěn)定追蹤多少架無(wú)人機(jī)？
A3：這取決于動(dòng)捕系統(tǒng)的硬件性能（相機(jī)分辨率、處理能力）和軟件算法。在典型實(shí)驗(yàn)室尺度下，穩(wěn)定追蹤數(shù)十架無(wú)人機(jī)是常規(guī)應(yīng)用。在IROS 2025的研究案例中，NOKOV度量動(dòng)作捕捉系統(tǒng)已實(shí)現(xiàn)了對(duì)90架無(wú)人機(jī)集群的追蹤。具體容量需根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景和模型復(fù)雜度與動(dòng)捕供應(yīng)商確認(rèn)。
從IROS 2025 的多項(xiàng)無(wú)人機(jī)研究可以看出一種趨勢(shì)，高精度光學(xué)動(dòng)作捕捉系統(tǒng)已成為無(wú)人機(jī)學(xué)習(xí)與控制領(lǐng)域的重要科研基礎(chǔ)設(shè)施。
