动作捕捉技术在机器人（即机械臂）领域的解决方案

动作捕捉技术在众多行业中应用广泛。近几年，随着人工智能的技术进步与产业发展，动作捕捉技术在机器人研发设计过程中的应用越来越多。

动作捕捉在机器人研发设计中的应用场景

动作捕捉设备在机器人研究、机械臂、无人机等机械及自动化领域研究中起着至关重要的作用。

同时实现自动进行关节生物力学处理和分析报告，使得机械仿生运动捕捉具有针对性和更高的可信度。

比如在机器人对3C产品进行自动化装配中，演示编程（PbD）就成功提供了如何节省人力物力及广泛使用机器人的解决方案。

什么是演示编程？演示编程是由机器人系统从人的操作演示中提取理解有效信息，进而将该信息转化为机器人的程序和参数，使机器人完成相应操作。由于3C组装过程的组装动作具有工作空间相对较小，精度高，运动复杂的特点，此外，3C装配线上的大多数工人都是非专业操作员，他们对工业机器人知之甚少。因此，在装配工作中能够在不影响人工自然组装运动的前提下获取工人的手部运动数据是非常重要的。此次选择了以高精度为特点的光学动作捕捉系统作为演示编程的第一步——提取人的操作动作的工具。

3D手部动作捕捉平台

在一个小空间中搭起了6个动作捕捉镜头，通过这些镜头获取人手在组装过程中的六自由度信息，该信息包括了手部的位置和方向信息。之后，通过获取的装配演示动作信息，由编程得出机器人的控制策略，以驱动机器人在新环境下完成相同的装配任务

动作捕捉系统捕捉的手部标识点

现已能够有效地将人手动作传递给机器人。这说明通过动作捕捉系统实现机器人装配是可行的。

机器人领域的研究中，动作捕捉系统主要应用于以下几个方面

1、生物优化：

采集各个关节、肢体的运动信息(位置、速度、加速度、角度、角加速度等)以及测试、解算真实生物体各个动作的动力学数据。

并以这些真实的高精度数据作为仿生机器人的研发基础，调整并优化设计方案。

2、仿生机器人的动态反馈：

对所研发的机器人进行测试，监控其运动姿态、肢体及关节发力情况，采集相关的运动学及动力学数据，与所模拟生物体的真实数据进行比较。

进一步优化调整所研发仿生机器人的设计，并进行相应的改进，使其与真实的生物体达到最高程度的一致性。

相信在不久的将来，动作捕捉系统能够在机器人的研发过程中，起到更大的作用。