在機(jī)器人研究領(lǐng)域，精確捕捉人手精細(xì)動作的數(shù)據(jù)，已成為推動仿生機(jī)械手發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。

在機(jī)器人研究領(lǐng)域，如何讓機(jī)械手像人手一樣靈活自如地完成精細(xì)操作，一直是個重大挑戰(zhàn)。要實現(xiàn)這一目標(biāo)，高精度手部動作捕捉技術(shù)不可或缺，它如同機(jī)器人的“眼睛”，能精確記錄并分析人手的每一個細(xì)微動作。

在眾多動作捕捉技術(shù)解決方案中，NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)憑借其亞毫米級的定位精度和豐富的二次開發(fā)接口，成為眾多科研機(jī)構(gòu)的首選，為機(jī)器人靈巧手的仿生控制和策略學(xué)習(xí)提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

01 精密捕捉：NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)的技術(shù)優(yōu)勢

NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)基于高性能紅外鏡頭和被動發(fā)光標(biāo)記點，能夠?qū)崟r捕捉手部所有關(guān)鍵關(guān)節(jié)在三維空間中的運(yùn)動軌跡。

該系統(tǒng)提供的六自由度動作捕捉數(shù)據(jù)，包括指尖和關(guān)節(jié)標(biāo)記點的三維空間XYZ坐標(biāo)，以及手掌及指骨的六自由度姿態(tài)。

這些數(shù)據(jù)使得研究人員能夠精確計算關(guān)節(jié)的屈/伸、外展/內(nèi)收角度，為仿生靈巧手的運(yùn)動控制學(xué)習(xí)和精細(xì)動作規(guī)劃奠定基礎(chǔ)。

該系統(tǒng)的定位精度高達(dá)亞毫米級別，即使比毫米更小的細(xì)微手指動作，也能同步精準(zhǔn)地捕捉下來。

在機(jī)器人研究中，這種精度對于理解人手執(zhí)行復(fù)雜精細(xì)操作時的生物力學(xué)特性至關(guān)重要。

NOKOV還提供豐富的二次開發(fā)接口，采集到的數(shù)據(jù)可以以VRPN形式傳輸，或通過SDK端口廣播與ROS、Labview、Matlab等軟件通信，無縫集成到機(jī)器人研究開發(fā)流程中。

02 從人到機(jī)：動作捕捉驅(qū)動的仿生控制策略

將人手的靈巧性復(fù)現(xiàn)到機(jī)器人手上，需要將動作捕捉數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有效的控制指令。NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)在這一轉(zhuǎn)化過程中扮演著關(guān)鍵角色。

在浙江工業(yè)大學(xué)的一項研究中，研究人員通過仿生指尖接觸事件實現(xiàn)了三指機(jī)械手的連續(xù)自適應(yīng)步態(tài)控制。

他們使用NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)采集人類手指和球體表面的三維運(yùn)動數(shù)據(jù)，在三根手指及球體表面安裝反光標(biāo)記點，利用多臺攝像機(jī)記錄每個標(biāo)記點的坐標(biāo)、速度和加速度。

這些高精度數(shù)據(jù)用于分析手指接觸點的軌跡、運(yùn)動模式和接觸力的動態(tài)變化，進(jìn)而提取出四個運(yùn)動原語，設(shè)計基于指尖接觸事件的步態(tài)控制策略。

實驗結(jié)果表明，基于這種策略的機(jī)械手即使在外部干擾下也能迅速調(diào)整步態(tài)，保持穩(wěn)定可靠的操作。

03 手把手教學(xué)：創(chuàng)新框架提升靈巧操作學(xué)習(xí)效率

近期，來自同濟(jì)大學(xué)、清華大學(xué)、上海交通大學(xué)、香港大學(xué)等研究團(tuán)隊提出了一種名為KineDex的創(chuàng)新框架，它采用“手把手教學(xué)”的方式，讓人類動作直接傳遞到靈巧手。

該框架的核心洞見在于，傳統(tǒng)的遙操作方法缺乏真實的觸覺反饋，而視頻學(xué)習(xí)方法則缺少力度信息，兩者都難以收集到包含高保真觸覺和力度信息的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機(jī)器人。

KineDex通過在靈巧手四根手指的背側(cè)安裝環(huán)形綁帶，確保運(yùn)動過程中產(chǎn)生的接觸力可實時傳遞至操作者手部，在整個示教過程中提供自然的觸覺反饋。

每次演示都會記錄包括視覺觀測、本體感知、觸覺傳感、指尖力等數(shù)據(jù)信息，隨后通過圖像修復(fù)技術(shù)從視覺觀測中移除操作者的身體部位，避免干擾機(jī)器人的學(xué)習(xí)。

研究結(jié)果顯示，KineDex在九項復(fù)雜任務(wù)中的平均成功率達(dá)到74.4%，且數(shù)據(jù)采集效率相較于遙操作提升兩倍以上。

04 觸覺融合：高分辨率感知的突破性進(jìn)展

要讓機(jī)械手真正實現(xiàn)類人操作，僅有動作捕捉還不夠，觸覺感知同樣關(guān)鍵。北京通用人工智能研究院、北京大學(xué)和英國倫敦大學(xué)瑪麗女王學(xué)院聯(lián)合研發(fā)的 “F-TAC Hand”機(jī)器人仿生手在這方面取得了重大突破。

該機(jī)器人仿生手在掌面70%的面積上集成了高分辨率觸覺感知，首次實現(xiàn)了類人水平的自適應(yīng)抓取能力。

研究人員在真實人手比例的機(jī)械手中成功嵌入了17個視觸覺傳感器，這些傳感器既是感知元件又是結(jié)構(gòu)部件，在不犧牲手部靈活性的前提下實現(xiàn)了前所未有的觸覺覆蓋范圍。

在運(yùn)動控制方面，這款機(jī)器人仿生手采用繩驅(qū)方式，通過五根腱繩沿手指兩側(cè)布線，分別控制五指的屈伸動作，能夠?qū)崿F(xiàn)總計15個自由度與10牛頓的握力。

研究人員還開發(fā)了一種生成人類多樣化抓取策略的算法，該算法基于概率模型，能夠產(chǎn)生與人類非常相似的抓取方式，涵蓋了人類常見的19種抓取類型。

實驗數(shù)據(jù)顯示，基于觸覺的閉環(huán)反饋機(jī)制使任務(wù)平均成功率從53.5%提升至100%。

05 應(yīng)用廣泛：從精細(xì)操作到復(fù)雜任務(wù)執(zhí)行

動作捕捉技術(shù)驅(qū)動的靈巧手研究已在多個場景中展現(xiàn)出強(qiáng)大潛力，從日常生活中的簡單任務(wù)到專業(yè)領(lǐng)域的復(fù)雜操作都能勝任。

由NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)支持的研究使靈巧手能夠完成多種精細(xì)操作任務(wù)。例如，斯坦福大學(xué)的研究人員利用該系統(tǒng)采集的手部精細(xì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，開發(fā)出能夠自然準(zhǔn)確演奏吉他的虛擬吉他手。

在日常生活任務(wù)方面，星動紀(jì)元靈巧手星動XHAND 1成功解鎖了各種復(fù)雜精細(xì)操作，包括瓶蓋旋緊、牙膏擠壓、注射器按壓等九項復(fù)雜任務(wù)。

這些成就展示了動作捕捉技術(shù)與機(jī)器人靈巧手結(jié)合的廣泛應(yīng)用前景。

隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們有理由相信，高精度手部動作捕捉技術(shù)將繼續(xù)推動機(jī)器人靈巧手向更加類人化的方向發(fā)展。從實驗室到日常生活，從工業(yè)生產(chǎn)到家庭服務(wù)，具備精細(xì)操作能力的機(jī)器人將在越來越多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)作為這一進(jìn)程的關(guān)鍵推動者，將繼續(xù)為機(jī)器人研究者提供可靠的數(shù)據(jù)支撐，賦能機(jī)器人靈巧操作技術(shù)的不斷創(chuàng)新與突破。

手部動作捕捉技術(shù)系統(tǒng)推薦不僅為機(jī)器人研究者提供了技術(shù)選型參考，也預(yù)示著仿生機(jī)械手更加廣闊的未來。