具身智能（Embodied AI）是指智能體通過與環境交互實現感知、學習和決策的能力，其核心在于模擬人類或生物的形態與行為。具身智能的發展意義在于突破傳統AI的局限性，使機器能夠適應復雜多變的真實場景，從而在工業制造、醫療康復、家庭服務等領域發揮更大價值。通過模擬人類的動作與交互方式，具身智能為機器人賦予了更高的靈活性和適應性，成為推動智能化社會建設的關鍵技術之一。
慣性動作捕捉技術通過高精度傳感器實時采集人體運動數據，為具身智能的開發訓練提供了高效、精準的數據支持。相比傳統編程方式，動捕技術能夠快速生成自然流暢的動作指令，顯著提升訓練效率。同時，結合虛擬仿真平臺，開發者可以低成本、無風險地積累海量訓練數據，優化算法性能。這種“真人示范-機器復現”的模式，不僅縮短了開發周期，還為機器人在復雜場景中的實際應用奠定了堅實基礎。
一、基于仿真平臺的開發解決方案
1. 全身慣性動作捕捉設備
案例內容：通過真人穿戴慣性動作捕捉設備驅動骨骼模型，在 Windows 端的電腦上使用動捕引擎 VDMocapStudio 連接設備，完成標定和參數調整之后，通過 UDP 廣播，廣播到 Windows 端或者 Linux 端的電腦上，通過付費SDK 去接收廣播數據，實現仿真平臺機器人模型的驅動。
支持的仿真模型：宇數G1機器人 23自由度與29自由度，comp版本
支持的仿真平臺：MuJoCo、Rviz 和 Isaac Sim
2.動作捕捉手套
案例內容：通過真人穿戴mHand Pro動捕手套精準捕捉手部動作，在 Windows 端的電腦上使用動捕引擎連接設備，完成標定和參數調整進行數據廣播，再調用付費SDK接收數據，實現動捕數據到仿真平臺靈巧手的電機或關節數據的實時映射。
支持的仿真模型：宇數三指靈巧手（DEX3-1) ，因時五指靈巧手（DFQ/FTP)
支持的仿真平臺：MuJoCo
二、基于接口數據的二次開發方案
通過標配版SDK，開發者可獲取關節坐標、四元數等基礎數據，并基于C++或Python進行二次開發。這些數據既可用于仿真平臺的模型驅動，也可通過ROS系統傳輸至真實機器人，實現動作遷移。例如，將動捕數據轉換為靈巧手的關節角度指令，完成遠程操控或自主任務執行。
動作捕捉技術通過高精度數據采集與虛擬仿真結合，為具身智能開發提供了高效、低成本的訓練范式。不僅覆蓋了從數據采集到模型驅動的全流程，還支持靈活定制，滿足多樣化開發需求。未來，隨著技術的深度融合，動捕技術將進一步推動具身智能在工業、醫療、家庭等場景的規模化應用，開啟人機協作的新篇章。
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