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随着人形机器人变得越来越先进，使用动作捕捉系统教会它们如何像人类一样移动成为了人形机器人领域正在研究的全新方向。本文探讨了如何使用Xsens技术捕捉精确的人类运动数据，使机器人能够通过人工智能和机器学习安全高效地学习、适应和执行复杂任务。

近年来，机器人技术和人工智能的融合急剧加速，为人形机器人开发的崛起奠定了坚实的基础——这些机器旨在模仿人类，执行改善我们日常生活的任务。工程师们正在探索机器人模拟人类活动的新方法，从家务杂事到康复护理，甚至在工作场所中完成各项复杂任务。

人形机器人领域正在快速发展，其应用范围从陪伴和接待到对工人来说太危险的高风险环境。“使用人形机器人的主要的好处是提高生产率和安全性，”Xsens的产品经理丹尼斯说到。“如果机器人可以在危险的环境中承担任务，人类工人的风险就会大大降低——而且与人类不同，机器人可以全天候工作，这将进一步提高工作效率。”

“这些应用不限于体力劳动。我们已经有了用吸尘、清扫地板的机器人，但想象一下，如果同样的机器人可以在办公室环境中协助完成重复的任务，那么我们就能快速实现节省劳动力成本，”丹尼斯补充道。虽然如今许多机器人还只是专门执行一项任务，但最近人形机器人领域的进步使机器人的多功能性和适应性比以往更强。

人形机器人投入实际使用能够更好地探索机器人功能的边界，允许更自然、有效和灵活的移动。

“人工智能的快速进步推动了这个行业的发展，”丹尼斯继续说道。“机器人不再只是为单一任务而编程——它们现在可以学习使用人工智能来适应不同的场景。”这项进展还允许机器人执行需要精细运动技能的任务，例如抓取和操纵物体——这些技能只能通过人工智能和机器学习来开发，并由运动捕捉技术提供支持。

训练人型机器人

“一些行业领先的人形机器人公司正在使用Xsens动作捕捉技术来训练他们的机器人，”丹尼斯指出。“通过使用Xsens动捕系统，您现在可以测量、观察和分析人类的运动，并将这些知识传递给机器人。”

这个过程是这样的：

选择您的主题——从不同的人群（不同的身高、体型和运动风格）中捕捉运动数据-有助于创建符合正常人体的运动模型。

记录数据——考虑机器人将要执行的任务。动捕演员将完成一系列日常活动，如在工厂工作或拾取物体，以生成数小时的运动数据供机器人学习。

应用和适应——有了这些数据，机器人就会模仿这些动作，使用人工智能来归纳和应用它们在各种现实世界场景中所学到的东西。

训练数据的作用

人工智能允许机器人通过模仿从真实人类动作收集的数据来进行学习。“人工智能使用Xsens运动数据作为学习的基础，”丹尼斯解释道。Xsens惯性传感器将采集关节位置、速度和旋转信息并将其流式传输至电脑或数据库中以供AI调用。

“Xsens是可扩展数据采集的黄金标准，”丹尼斯说。“它以高精度、低延迟和超强扩展能力而闻名，该系统支持无缝捕捉数百名执行任务的工人的运动数据，供机器人学习。这种强大的组合使机器人训练速度提升至六倍速。”

Xsens系统中的惯性测量单元(IMU)可采集高保真运动数据，捕捉人体的细微运动动作。与光学系统不同，Xsens套装不需要相机设置，允许人类主体在任何环境中自由移动。“一个人的数据可以训练多个机器人，”丹尼斯指出。Xsens系统不受磁场干扰，这在拥有电磁场的训练环境中至关重要。

随着话题从如何制造人形机器人转移到如何最大限度地发挥它们的能力。答案很清楚:“根据我们的数据，毫无疑问——Xsens是可扩展人形机器人的优先解决方案。”丹尼斯说到。