动作捕捉技术在机器人遥操作中的作用及优劣势

2024-10-17

具身智能（Embodied Intelligence）作为人工智能研究中的新兴领域，正在迅速崛起，并引发了广泛关注。具身智能强调智能体通过其物理身体与环境进行交互，以学习和适应复杂的任务和环境。这一领域的蓬勃发展不仅推动了智能机器人技术的进步，也带动了动作捕捉（MoCap）在遥操作中的应用和兴起。

动作捕捉技术（Motion Capture，简称MoCap）作为一种能够高精度跟踪人体动作的技术，在机器人遥操作中发挥了重要作用。通过捕捉操作者的动作并实时将其传递给远程的机器人，动作捕捉技术极大地提高了遥操作的精度和自然性。

1.高精度与自然性

动作捕捉技术可以提供比传统遥控方式更为精确的控制，并且动作的捕捉方式与人体自然动作高度吻合，使操作者感觉更加自然。这对于需要精细操作的领域尤为关键，例如外科手术机器人、遥控救援机器人等。

2.简化学习曲线

与传统的控制方法相比，动作捕捉技术的操作更加直观。操作者可以直接用自身的动作控制机器人，省去了学习复杂的按钮操作或手柄控制的时间。这种直观的控制方式减少了训练时间和操作难度，特别是在紧急情况下，快速上手至关重要。

3.操作真实感

沉浸式体验，配合VR设备，动捕服可以让操作者更加身临其境，仿佛自己就是机器人本体。这种沉浸式的操作方式可以提升效率和准确性，尤其是在涉及到远程作业时，操作者的感知反馈更加真实。

1.设备成本与复杂性

动作捕捉系统通常需要高精度的传感器和复杂的硬件设备，例如摄像机、标记点或惯性测量单元（IMU）等。这些设备的采购、安装和维护成本较高，且系统的设置和校准较为复杂，可能增加初期的投入和使用难度。

2.环境依赖性

动作捕捉技术对环境的要求较高，特别是在光学捕捉系统中，摄像头的位置、照明条件等都会影响动作捕捉的准确性。如果在复杂或动态变化的环境中使用，捕捉精度可能会受到限制。同时，某些物理障碍物可能会干扰信号传输，从而影响操作效果。

3.数据延迟与传输带宽

尽管动作捕捉系统能够实时捕捉动作数据，但在远程操作中，数据的传输依赖于网络带宽和通信质量。如果通信延迟较大或带宽不足，操作者的动作可能无法及时传递到远程机器人，导致控制的不精确或滞后感。

具身智能的持续发展为动作捕捉技术在遥操作中的应用带来了广阔的前景。随着机器人感知能力和环境交互能力的不断提升，结合动作捕捉技术的机器人将更加智能化，能够胜任更复杂的任务。未来，随着5G及后续通信技术的普及，远程遥操作中的延迟问题将得到显著改善，进一步推动具身智能机器人的普及应用。

诺亦腾基于自主研发的惯性传感器与光学/惯性混合运动测量两大核心技术，多年以来诺亦腾面向企业、高校、科研院所的机器人领域需求提供了各种标准产品、服务以及解决方案，覆盖了从验证到研发，再到应用落地的产品全流程阶段，提供遥操作、人机协同、机器人示教、大空间多目标高精度测量、训练数据集制备等能力的支持。

来源：诺亦腾