研究团队设计了螺旋杆+活动铰链的行波驱动机构，可在陆地实现高越障能力；同时在其一侧安装柔性仿生鳍，将波动转化为水中推进力，从而实现单一驱动系统兼顾水陆环境。在此基础上，团队建立了运动学模型，并利用数值仿真分析了游动模态的水动力特性，提出了结合A*算法与minimumsnap的跨介质轨迹规划方法。实验中，研究人员搭建了自研WARAR样机，并使用QualisysArqusA12运动捕捉系统在陆地和水域环境中对其运动性能进行验证。结果显示，机器人能够完成直行、转向、爬坡和游动等任务，陆地直行误差率比较低为0.33%，水中游动误差率也稳定在1%左右，验证了其高精度轨迹跟踪与跨介质适应性。该研究展示了仿生驱动+运动捕捉验证在两栖机器人设计中的应用潜力，为未来灾害救援、环境探测和jun事侦察等复杂场景下的跨介质作业机器人提供了新方案。运动捕捉系统为虚拟现实游戏开发提供了高精度的动作数据，增强了沉浸感。虹口区运动捕捉系统推荐
NakedTraqr主动发光和被动发光刚体套装包括：NakedTraqrIR探测器8个NIRLED20根150mm连接线2个LED连接器（8个接口）1个IR探测连接器（3个接口）*注意：电池单独购买。技术参数：1.测量距离：35+m（根据摄像机分辨率和LED间隔的不同而有所区别）;2.电池：4个标记点持续测量20hours@100fps;3.充电时间：2小时;4.连接端口：USB-C;5.LED：8个宽角扩散型近红外线发光二极管，同一系统中LED大序列编码：740;6.LED序列编码：0-8;7.同步：光学;8.输入电压：5V;9.规格：45x30x6.3mm;10.重量：6g;11.工作温度：0-50C。虹口区运动捕捉系统推荐上海逢友信息科技有限公司的“运动捕捉系统”凭借其高精度和稳定性，赢得了市场的认可。
机器人技术快速发展，科研团队都在不断探索如何让机器人动作更准确、更智能、更自然。然而在实验过程中，常会遇到动作精度不足、训练数据有限、交互不够自然、多机实时同步困难，以及标定和验证复杂等问题，这些因素都会影响实验效率和结果的可靠性。在此背景下，运动捕捉技术逐渐成为科研团队的重要工具。通过高精度的三维空间数据采集，研究人员能够获取轨迹、关节角度、速度和加速度等信息，为算法训练、控制优化和实验验证提供可靠依据。运动捕捉不仅帮助机器人更精确地执行任务，也让机器人能够“观察人类、模仿人类”，从而提高实验效率并拓展研究深度。
多模态采集与灵活集成：除了高精度运动捕捉，Qualisys还可无缝集成测力台、EMG、眼动仪与脑电设备，实现多模态数据采集与分析。通过统一的时间同步与数据融合，研究人员能够更多方面地捕捉机器人运动学、动力学及人机交互过程。系统在空间适应性上也很灵活：从3台Miqus摄像机的小型实验台，到30+台Arqus摄像机覆盖的大型飞行场地，都能轻松扩展。串联连接架构支持快速拆装与迁移，明显缩短实验准备时间。科研接口与开放生态：Qualisys 与 MATLAB、ROS、Python、RT API 等常用科研工具兼容，并在 GitHub 上提供丰富的开源资源。研究人员可以自定义指标计算与实时流程，进一步提升实验效率。运动捕捉系统在动画制作中发挥重要作用，让角色动作更加逼真自然。
MIQUS连接很便捷，是由单根菊链式数据及电源线串联而成。MIQUS运动捕捉相机产品规格：1.相机输出模式：标记点坐标影像;2.标记点支持：被动标记点;3.相机材料：对流冷却，铝制和塑料机身;4.频闪：不可见红外光（102NIRLEDs@850nm）;5.链接：菊链式单根数据及电源混合线;6.操作温度：0-35C;7.相机尺寸：1408784mm（5.53.43.3英寸）重量：~0.7kg（1.54lbs）;8.OQUS兼容：No.MIQUS动作捕捉相机比其他动作捕捉系统运用更少的链接线和系统时间搭建更少的动捕捉系统在康复医学中用于监测患者动作恢复情况，辅助康复。虹口区运动捕捉系统推荐
运动捕捉系统在工业自动化中，为机械臂动作优化提供了数据支持。虹口区运动捕捉系统推荐
在实验中，团队使用小型四旋翼无人机搭建验证平台，结合Qualisys运动捕捉系统实时获取无人机位姿信息。实验结果表明，单机与多机均能稳定跟踪规划路径，轨迹平滑且未出现碰撞，验证了该方法在真实环境中的可行性与高效性。该研究展示了分块优化+运动捕捉验证在群体无人机覆盖路径规划中的应用潜力，为灾害救援、环境监测和jun事侦察等场景下的多机协同提供了可靠技术支撑。无论是工业机器人、服务机器人，人形机器人，还是跨介质的特种机器人与群体无人机研究中，运动捕捉技术都已得到不同程度的应用。Qualisys通过高精度的三维位姿数据、低延迟的实时传输以及多环境适应能力，为科研团队提供了可靠的实验数据与验证手段。我们也将持续迭代产品和技术，为机器人研究在标定、验证、训练与评估等环节提供更有力的支持，帮助科研人员更加清晰、准确地“看见机器人每一步”，推动机器人研究不断深入，开拓更多可能。虹口区运动捕捉系统推荐
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