3D动作捕捉系统如何应用于无人机和机器人领域
近年来，各行各业逐步开展了自动化设备的研究，其中以无人机技术和机器人技术的发展尤为迅速，许多高校和科研单位正围绕着这两个方向进行多种应用场景的深入探讨。
在自动化算法层面，运动捕捉技术是无人机、机器人、自动驾驶等涉及运动学数据领域的重要技术和算法。并且，运动捕捉系统可实现人体关节生物力学数据的自动处理和分析报告，使得机械仿生设备具有更高的针对性和可信度。
而其中，光学三维动作捕捉系统凭借着高精度、高实时性等特点，处于这门算法学科的前端，正逐渐被自动化研究领域的学者们所青睐。
光学动作捕捉系统依靠一整套精密而复杂的光学摄像头来实现，它通过计算机视觉原理，由多个高速摄像机从不同角度对目标特征点进行跟踪，以完成全身动作的捕捉。
作为一种用于准确测量物体（刚体）在三维空间运动信息的设备，三维运动捕捉系统具有高精度的定位能力，能够给自动化设备，如室内小车、无人机、机器人、机械手臂等提供精确的空间位置信息。
其工作原理为：
精准记录运动信息：基于计算机视觉原理，光学定位系统通过布置在空间中的多个红外摄像机，捕捉区域内物体上反光标识点的运动信息，并以图像的形式记录下来。
实时解算六自由度位姿：利用计算机对捕捉到的图像数据进行处理，实时地解算出运动物体的六自由度位姿，即三自由度位置（X,Y, Z坐标）和三自由度姿态（俯仰角，偏航角和滚转角）。
多架相机支持，覆盖范围广：光学定位系统采用智能相机，将反光球图像坐标传到主机，不同相机数目将产生不同的覆盖范围，相机越多，覆盖范围越大。
光学运动捕捉可以获取物体的三维空间XYZ坐标、速度、加速度、偏航角(Yaw)、横摇角(Rol)、俯仰角( Pitch)、欧拉角及人体关节角度等数据。
这些数据被方法应用于算法验证、运动规划、集群控制、人机交互、轨迹回放、步态分析、智慧沙盘等。
说完了光学三维运动捕捉的工作原理及可捕获的数据，下面我们来看看它在自动化控制领域实践中的具体应用。
运动捕捉系统应用于无人机领域
基础无人机的发展已经趋于成熟，但是下一代四旋翼无人机要求更高程度的态势感知和决策能力，而不仅仅是与其它无人机或人类进行交互。这就要求开发工具提供更高精度和可靠的实时六自由度（6DOF）定位数据。
运动捕捉系统实时捕捉无人机的六自由度信息，并将其传回控制计算机。控制计算机根据预设的飞行轨迹和实际的飞行轨迹的差别修正飞行参数，并向无人机重新发送飞控制指令，从而达到无人机高精度、平稳、无偏差的飞行控制。
密歇根大学拥有一个10000 平方英尺的四层网状科学实验基地，可以在密歇根州的任何天气范围内进行自主和协作等智能化研究。其中三维运动捕捉系统Qualisys能够对无人机的户外自主飞行进行运动追踪。
运动捕捉系统应用于机器人领域
基于同样的定位原理，三维运动捕捉系统在机器人的多个领域中开花结果。
对于应用于工业制造流水线、物流仓储场景的机械臂，运动捕捉系统通过对其模块化机械臂和灵巧手捕捉，获取其姿态数据，可进行相应的控制规划；
对于可在抗震救灾、军事场景应用的多足机器人，运动捕捉系统通过对其足部的关节角度、速度信息的捕捉，优化其在不同环境下的运动模式；
残障人士、特种士兵装配上外骨骼机器人，在三维运动捕捉系统的协助下获取关节角度等运动学步态信息，可以优化外骨骼结构，从而更好地对佩戴者进行多方面的协助。
仿人机器人需要结合实用性和外形像人的特性，因为人类对自身十分了解，所以仿人机器人运动的每个细节都很重要。
在人体生物力学领域应用广泛的三维运动捕捉系统Qualisys以高分辨率、实时追踪和完美同步的成熟技术追踪人体运动，有助于开发机器人的运动算法，可扩展、不受环境限制的系统特征能满足于大多数研究的需求。
运动捕捉系统应用于水下机器人领域
水下自主式机器人能够实现远程操作，避免了人类在恶劣环境下作业的复杂情况和高昂成本，这使得水下机器人得以广泛应用。然而，开发和测试水下机器人的控制算法非常具有挑战性。
当前，Qualisys系统是这一领域中较为成熟的解决方案，能够在水下数十米深度运行。
挪威科技大学的自主海洋作业和系统中心（NTNU AMOS）开展了一项关于水下蛇形机器人（Manba）的研究。该机器人主要应用于水下探险、检测、监视和检查工作。
其中采用的便是Qualisys水下运动捕捉系统来捕捉机器人的动作，同时，使用Qualisys插件Labview实时输出功能，将水下镜头捕捉的位置反馈到控制器，从而关闭控制回路。（NTNU AMOS水下蛇形机器人介绍视频）
目前，水下蛇形机器人Mamba已经获得了一系列研究结果，这为改善现代化水下交通工具的效率和可操纵性带来了光明前景。比如，能实现检查海底石油和天然气装置的可能性。此外，还获得了针对不同路径跟随控制方法的实验结果，并且验证了控制策略可以成功地使机器人朝着期望路径前进。
总的来说，三维运动捕捉系统基于其精准性、实时性和灵活适用性，对自动化控制领域的学科研究和行业应用提供有力的支持，助力自动化控制向着智能化控制迈出突破性的步伐。
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