实验室内，一架无人机在精确控制下自主穿越障碍，完成复杂编队飞行，其背后是NOKOV度量动作捕捉系统提供的亚毫米级精度定位支撑。

在机器人技术日益精进的今天，精确的室内定位已成为科研突破的关键支撑。当研究涉及高速飞行的无人机、精密操作的机械臂或复杂集群算法时，亚毫米级的精度和毫秒级的延迟往往决定了实验的成败。

在多种室内定位技术中，NOKOV度量动作捕捉系统以其卓越的性能，成为机器人科研领域的黄金标准。

01 高精度标杆，NOKOV度量动作捕捉

走进众多高校机器人实验室，常能看到空间中安装的多台红外高速相机，这些正是NOKOV度量光学动作捕捉系统的核心组成部分。

这套系统通过排布在空间中的多个动作捕捉镜头，对室内空间的捕捉区域进行覆盖，并对捕捉目标上放置的反光标志点（Marker）进行三维空间位置的精确捕捉。

经过专业软件算法的处理，系统能够输出高达亚毫米级别的定位精度，采样频率最高可达340Hz，为机器人研究提供了前所未有的数据精准度和实时性。

与采用GPS、航迹推算、全局摄像头、UWB等定位方法的实验平台相比，该平台的精度大大提高。

NOKOV度量动作捕捉系统配备Mars系列红外动作捕捉相机，分辨率涵盖220万至1200万像素。其自主研发的算法可实时解算复杂动作数据，支持输出六自由度位姿信息及骨骼数据。

在机器人研究中，这种高精度数据可以通过VRPN形式传输，或通过SDK（C++语言）端口广播与ROS、Labview、Matlab（包含Simulink）等软件通信进行二次开发，无缝接入现有的机器人研究流程。

02 技术解析，多重优势支撑科研创新

微秒级时间同步技术确保了多个相机之间的时间戳误差≤1μs，而UWB基站同步误差达100μs。当无人机以10m/s飞行时，前者位置计算误差仅0.01mm，后者达1mm，这种差异对机器人控制算法验证至关重要。

多刚体识别与追踪能力让研究者能够同时分析机器人多个部件的运动关系。系统软件具有一键建立刚体功能，大幅提高工作效率。

大范围覆盖能力支持20m×20m空间覆盖，多机同步误差在±0.03mm内，为群体机器人研究提供了理想平台。

无论是单个机械臂的精细操作，还是数十架无人机的集群飞行，NOKOV度量动作捕捉系统都能提供全场景的精准定位支持。

03 应用案例，多领域研究突破

在西北工业大学无人系统技术研究院，张通老师团队进行的无人机室内飞行协同控制实验中，定位系统由NOKOV度量光学动作捕捉系统完成。

该实验实现了多架无人机在室内环境下的精确协同飞行，为无人机集群算法研究提供了关键验证平台。

北京理工大学则在NOKOV度量光学动作捕捉系统的基础上，搭建了一套以无人机、地面移动机器人/无人车为控制对象的异构多智能体协同/地空协同/无人机集群控制实验平台。

该平台可实现对多种异构智能体控制算法进行验证，并模拟出空地协同巡逻、无人车围捕和探测围捕等多种军事场景。

江苏科技大学群体机器人实验室采用Crazyflie无人机，演示无人机编队飞出“8”字形态效果，同时使用光学动作捕捉系统，实现室内精准定位，捕捉无人机集群编队的运动轨迹。

04 其他主流方案，各有所长

除了光学动作捕捉系统，室内定位领域还有多种技术路径，各有其适用场景和特点。

UWB超宽带定位系统基于超宽带脉冲信号，多径分辨能力强，是工业场景的热门选择。其水平精度约10cm、高度精度约30cm，支持多标签/基站组网。

不过，UWB易受障碍物遮挡产生NLOS（非视距）误差，且在机器人高速运动时，因时间同步精度限制，位置计算误差较大。

视觉/激光SLAM方案通过环境特征建模实现无人机室内定位，无需预设基础设施。

例如，Intel RealSense D435i结合VINS-Fusion视觉惯性方案，可实现0.1-0.3m的精度。360°A3激光雷达SLAM采样频率可达16000次/秒，具备25m测距半径。

但视觉SLAM在低纹理环境特征点提取率会下降60%，激光SLAM在强光环境易失效。

多传感器融合方案通过“激光雷达+IMU+视觉”的组合突破单一传感器局限。

某型测绘无人机采用该技术路径，实现无GPS下±0.03m定位误差，适配水电站竖井等危险场景。

05 选择指南，因需而配

面对多种定位方案，研究者需根据具体需求做出选择：

对于算法验证与控制系统开发，NOKOV度量动作捕捉系统是理想选择。其亚毫米级的精度和毫秒级的延迟能为算法评价提供可靠基准。

对于室外环境或大范围作业，多传感器融合方案或“5G+北斗”组合技术可能更适合，它们能实现室内外定位无缝切换。

对于成本敏感的教育演示，轻量级方案如超声波+光流传感器组合可能足够，虽然精度仅10-15cm，但成本低廉。

对于黑暗环境或弱光条件，毫米波射频定位方案表现卓越，其反向散射标签单价低，功耗仅微瓦级，穿透烟雾能力优于UWB。

在西北工业大学、北京理工大学等科研机构的实验室里，NOKOV度量动作捕捉系统正在为机器人研究的突破提供强有力的支持。从单台机器的精密操作到多智能体的集群协同，亚毫米级的定位精度让曾经只存在于理论中的算法走向现实。

随着机器人技术的不断发展，精准室内定位的需求将愈发重要，而NOKOV度量动作捕捉系统无疑将继续在这一进程中扮演关键角色。