人形機器人是當今世界最激動人心和最復雜的前沿領域之一。研究人員不僅在開發像人類一樣行走和行動的機器，還在開發能夠實時學習、合作和適應的機器。實現這一點需要對人體運動有深刻的理解，而這正是Xsens慣性運動捕捉技術發揮重要作用的地方。

在本文中，我們將探索Xsens在人形機器人研發中的四個核心應用，其中的每個應用都有真實的研究和現實世界的項目支持。下面讓我們開始吧。

1.用動作捕捉數據訓練機器人的人工智能和機器學習模型

機器學習(ML)和人工智能(AI)正在改變機器人學習、規劃和與世界互動的方式。這種轉變的一個關鍵促成因素是對高質量運動數據的訪問，這正是Xsens動作捕捉技術的用武之地。這些運動數據對于機器人技術中的人工智能算法、強化學習模型和神經網絡的訓練至關重要。

Xsens運動捕捉系統生成豐富的帶時間戳的數據集，包括關節角度、肢體軌跡、身體方向等。這些數據集可以作為機器學習模型的有價值的輸入，實現更具適應性、自然和智能的機器人運動。

由于Xsens是可穿戴且無標記的，研究人員可以在現實環境中收集訓練數據，而不僅僅是在實驗室中——從而生成更強大和可部署的模型。

2.創造人機協作控制系統

當人類和機器人進行物理協作時，無論是在制造、醫療還是服務環境中，機器人以高保真度和高響應性理解人類運動是至關重要的。動作捕捉在實現這些系統中起著至關重要的作用。

研究人員已經使用Xsens技術開發了自適應控制系統，這允許機器人感知人類姿勢，預測運動，并安全地做出反應。一個例子是由意大利理工學院開發的自適應協作接口(ACI)，旨在促進人類和機器人系統之間更安全、更直觀的物理交互。Xsens的慣性傳感器用于將全身運動傳輸到這個框架中，以完成協作任務。

3.通過模仿人類動作訓練機器人(從演示中學習)

在現代機器人學中，通過示范來教授機器人—也被稱為模仿學習或示范學習(LfD)正在成為越來越大的趨勢。開發人員可以使用動作捕捉向機器人展示如何行動，而不是手動編程每個行為，讓機器人從示例中學習復雜的任務。

通過使用Xsens，研究人員可以記錄全身人類運動，并將其轉化為機器人行為。

上海人形機器人研究中心的項目展示了人形機器人如何通過直接分析Xsens傳感器捕捉的人類運動數據來學習像人類一樣移動。這使得其可完成流暢的，像人一樣的動作。

4.將人類動作映射到機器人上

將人類運動映射到機器人肢體是機器人研發中的一個常見挑戰。使用運動捕捉數據來準確捕捉自然的人類運動，然后解析該運動如何轉化為具有不同物理約束或功能的機器人動作。

在一項專注于將人類手臂運動映射到多關節機器手的研究中，基于IMU的數據(如來自Xsens的數據)有助于導出關節配置和末端執行器路徑。這種類型的映射是遙操作、機器人技能學習和運動重定向的基礎。

結論：真實的人類運動-真實的機器人智能

Xsens使機器人學家能夠超越模擬和代碼，從真實的人類運動中學習，驗證物理交互，并創建更自然地行動的機器人。無論是用于協作控制、模仿學習還是運動映射，運動捕捉都正在成為機器人專家工具箱中必不可少的一部分。