机器人、灵巧手动捕方案 | 突破底层适配，动捕数据直通仿真平台

人形机器人与灵巧手技术正迎来爆发式增长。在这一进程中，实现精准、自然的动作表现，不仅是赋予机器灵活性与实用性的核心，更是其在复杂真实场景中可靠应用的关键。这一目标的达成，高度依赖于以高质量动作为基础支撑的算法训练与优化。

通过动作捕捉技术精确记录人类动作数据，数据经二次开发后可运用于人形机器人、灵巧手或机械臂的动作训练，使机器能够学习并模仿人类的动作模式，进而优化其动作控制算法，提升动作的精准度、灵活性和自然度。

然而，将高精度的动作捕捉数据高效转化为机器人或灵巧手可理解、可执行的指令，并适配不同开发平台进行训练验证，往往涉及复杂的关节映射、驱动参数计算与平台适配工作，耗费开发者大量精力。

在此背景下，广州虚拟动力依托深厚的动捕设备自研技术积累与持续创新，围绕核心动捕产品推出全新的基于机器人灵巧手仿真平台的解决方案，助力开发者高效突破动作迁移与训练瓶颈，加速从数据采集到模型训练验证的闭环。

基于仿真案例的解决方案内容

面向人形机器人/灵巧手

即用型关节数据

除提供关节坐标、四元数等基础动捕数据外，该方案还额外提供人体关节欧拉角数据，为后续机器人动作开发训练提供关键运动学数据，可进一步降低开发者对动作数据处理的难度，提高开发效率。

主流机型支持

针对当前行业内广泛应用的宇树G1机器人（23、29关节与Comp版本）、宇树Dex3-1灵巧手、因时DFQ与FTP灵巧手等主流机型，方案直接提供相应的关节角度、扭矩数据输出。

开发者能迅速将动作捕捉数据应用到上述机型的开发训练中，无需从零开始进行数据解析和适配，极大地节省了时间与精力。

仿真平台对接

针对上述主流机型，方案提供涵盖MuJoCo、RViz、IsaacSim虚拟仿真平台的仿真模型文件及对应的仿真驱动源代码。

开发者无需费力进行平台间的对接和兼容性调试，可直接将动作捕捉数据应用到仿真平台中的模型上，快速观察模型的手脚及躯干对动作重定向数据的响应和执行效果，便于及时进行调整和优化。

方案核心优势

显著降本提效：该仿真案例方案省去了人体-机器人关节映射算法开发、仿真驱动代码开发等大量底层代码工作。对于开发者而言，减少了繁琐且耗时的基础开发任务，无需投入大量资源进行代码调试，降低开发成本的同时可大幅提升开发效率，使项目能够快速推进。

快速验证闭环：开发者在拿到动捕数据后，借助方案提供的仿真案例源代码和模型文件，可直接将动捕数据应用到仿真平台模型中，实时观察到动作重定向效果。可为开发者提供一个快速验证动作数据质量的途径，在采集训练数据或生成真机指令前，能够及时发现数据问题并进行修正，形成高效的验证闭环，可确保动作数据的准确性和可靠性，减少因数据错误导致的真机调试时间和资源浪费。

专注于核心任务：通过省去底层适配工作，开发者可以将更多的精力集中于动作数据本身的优化，如提升动作流畅性、自然度和精准度。深入研究机器人的动态平衡、复杂行走姿态控制、跳跃动作的稳定性控制等高级控制算法，或者专注于真机应用集成，将优化后的动作数据和控制算法高效地应用到真机中，提升机器人的整体性能和智能水平，加速产品的研发和上市进程。

广州虚拟动力动作捕捉产品系列基于自研抗磁算法，具有低延迟、高精度、强抗磁干扰等优势，构建起涵盖不同捕捉精度与覆盖范围的产品矩阵，能够精准适配各类机器人、灵巧手与机械臂的开发训练任务及核心应用目标，满足不同场景下的深度开发需求。

核心动捕产品系列

穿戴式惯性动捕设备+动捕引擎

全功能惯性动捕设备VDSuitFull

全身动捕引擎VDMocap Studio

一体式穿戴动捕服，全身共包含27个惯性传感器，可实现对躯干、头部、手指、手部、腿部等人体主要关键部位的精准动作捕捉，满足轻量级动作捕捉应用场景；

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旗舰版惯性动捕设备Dreamscap X1

专业级动捕引擎Dreamscap Studio

全身31个惯性传感器，由躯干捕捉服、动捕手套、面捕头盔组成，具有手部震动反馈及手势识别功能，适用于更为复杂和高难度的动作捕捉任务；

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多节点动捕手套MHand Pro

手部捕捉引擎MHand Studio

双手配备惯性传感器共16个，毫米级精度还原手指姿态变化，手背搭载震动反馈模块，支持抓取、点击、0K、握拳等18种手势类型自动识别。

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上述动捕引擎均提供关节坐标、四元数等基础动捕数据，兼容Win/Linux操作系统，支持C/C++/Python/Matlab等编程语言。开发者可自主完成四元数转换、关节链映射、驱动参数转换、ROS发布等深度二次开发工作，实现动作训练验证、数据采集、真机遥操作等应用。

随着仿人机器人与灵巧手应用场景的不断拓展，对动作自然度、精准度和学习效率的要求将愈发严苛。广州虚拟动力提供的这套动捕技术与仿真平台相组合的方案，致力于为开发者打造一个更高效的数据采集、处理与应用验证平台。通过降低底层适配的复杂度，开发者得以将资源聚焦于动作数据的深度优化、复杂控制算法的攻坚以及真机集成应用的创新上。这不仅是提升单点研发效率的工具，更是推动整个领域加速迭代、迈向更智能、更灵巧未来的一种基础设施支持。

*文章部分素材源于网络