NOKOV度量动作捕捉系统可以很好的适配PX4无人机飞控平台。进行数据通信的时候，使用SDK或者VRPN的方式都是可以的。本文演示NOKOV度量动作捕捉系统通过VRPN与PX4平台进行数据传输的方法。

ICRA 2024 最新入选论文，南方科技大学孟庆虎院士团队提出基于 RRT* 的连续体机器人高效轨迹规划方法。

南方科技大学戴建生院士和林间院士团队近期在IEEE T-RO上发表了关于软体机器人手指在两栖环境中本体感知方法的论文。

NOKOV室内定位技术，主要用于实时准确测量，记录物体在真实三维空间中的运动轨迹或姿态。其光学式动作捕捉系统利用多个高速相机，从不同角度监视和跟踪待捕捉目标上的标志点

在集群机器人实验中，光学动作捕捉系统通常用于获取多台机器人的高精度实时位姿数据，为群体运动控制、队形变化记录和算法验证提供数据基础。本文结合IEEE RA-L最佳论文案例，介绍NOKOV度量动作捕捉系统如何实现50台机器人的同步定位与实时轨迹追踪。

四川旋杰智能无人系统测试验证训练基地正式投产，2600㎡动捕场地部署300台NOKOV度量光学动作捕捉镜头。在65m×45m×12m空间内，实现亚毫米级定位、多目标实时追踪和统一标定，同时支持具身智能与低空智能研究。

本文提出创新多智能体强化学习框架，通过对比学习构建全局共识，使智能体在没有直接通信的情况下实现协作行为。

国防科大周晗老师团队在IROS 2025上发表多智能体追逃的知识增强DRL方法，度量动捕提供多架Crazyflie无人机的位置和速度数据，助力验证本文算法。

NOKOV度量动捕软件教程之数据分析

在双无人机协同建图与远距离稠密建图研究中，传统立体相机如何突破传统20米感知限制一直是关键难题。近日，上海交通大学与MBZUAI团队在IEEE T-RO发表论文，提出基于动态基线立体视觉的飞行协同系统，通过两架无人机实现最远70米三维建图，误差低至2.3%–9.7%。实验中，NOKOV度量动作捕捉系统提供高精度位姿真值，有效验证了相对位姿估计算法的精度与系统可靠性。