近年来，人形机器人发展迅速，逐渐成为AI和机器人领域的热点。由于其外形和运动方式接近人类，具备广泛应用于服务、教育、医疗甚至社交领域的潜力。然而，示教训练仍面临诸多挑战。动作捕捉技术的加入为解决这些问题提供了新思路与优势。
人形机器人的示教训练通常指通过人类的实际操作或指令，让机器人学习并模仿相应的动作、技能和行为。这一过程涉及多个技术难点：
1. 动作复杂性：需模仿人类精细动作，如行走、握物、弯腰等。
2. 多传感器同步问题：需确保各传感器数据同步且协同工作。
3. 实时反馈与调整：需实时优化机器人动作执行过程，提高响应速度。
4. 大规模数据需求：需耗费大量时间和资源采集、标注和处理数据。
为解决人形机器人示教训练中的这些难点，动作捕捉技术提供了高效的数据采集和模型训练手段。作为一种能够捕捉并记录人类动作的技术，动作捕捉能够精准地记录人体在空间中的各个细微动作，为机器人示教训练提供了以下优势：
1. 高精度动作数据采集：提供毫米级精度数据，减少误差积累。
2. 多维度数据同步：捕捉多个关节的三维空间位置信息，避免动作僵硬。
3. 加快数据积累与模型迭代：快速采集大量动作数据，提升开发效率。
4. 实现个性化动作训练：捕捉不同个体的细微动作差异，提供个性化支持。
人形机器人行业的崛起带来技术进步与商业机会，动作捕捉技术为人形机器人示教训练提供精确数据支持和高效手段，使机器人更灵活、自然地模仿人类动作。
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。
