在虚拟现实技术高速发展的今天，沉浸式CAVE（Cave Automatic Virtual Environment）系统已成为科研、工业设计、教育培训等领域的重要工具。作为CAVE系统的核心交互组件，光学动作捕捉系统通过精准捕捉人体或物体的空间运动数据，实现了虚拟环境与现实世界的无缝衔接。其中，ART光学动捕系统凭借其技术特性，在CAVE解决方案中展现出不可替代的价值。

随着Saxion大学应用科技系将Xsens运动捕捉与压力传感器数据相结合，量化并可视化康复过程与支持更好的恢复训练决策，让拳击运动员受伤恢复训练变得越来越可预测。挑战:拳击康复很难用传统的手动方法进行跟踪，并且常用工具不能以特定于运动的方式捕捉拳和踢技的表现。解决方案:Saxion团队使用Xsens Link suit和pad上的压力传感器，记录结构化会话期间的全身运动和击打输出，以生成客观的恢复

“RoboBrain-Dex：多源自我中心训练用于集成灵巧视觉-语言-行动模型”。灵巧手遥操作目前为止仍然是机器人技术中最具挑战性的前沿领域之一。尽管视觉-语言-动作模型在通用机器人能力方面表现出很大潜力，但其面临一个关键瓶颈：灵巧手技能的大规模学习、动作注释数据稀缺。传统遥操作方法成本高且耗时，而现有的人类运动数据集则存在视角依赖、遮挡和捕获环境受限等问题，这限制了它们在机器人训练中的应用。北京

人工智能机器人培训MANUS数据手套的可扩展学习使用MANUS手套训练机器人灵巧的手：专为超精确手指跟踪和实时动作捕捉而设计。手套可以捕捉高分辨率的运动数据无缝集成到机器学习管道中-支持开发类似人类的抓取和操纵行为。轻松的人工智能模型集成机器人学习的精确演示用于机器学习算法的优化数据与ROS 2和SDK的机器人控制集成使用机器人手套远程控制机器人：将实时数据流传输到ROS 2(机器人操作系统)。M

随着动作捕捉技术的进步，越来越多的电影制作人使用这项技术将人类表演转化为可信的数字角色。动作捕捉技术（mocap），已经成为现代电影制作中的核心技术。从VFX大片到角色驱动的故事片，mocap帮助电影制作人捕捉真实的人类运动，并将其转化为数字表演，观众将感觉到角色的动作更加自然。为什么动作捕捉在今天的电影制作中应用如此广泛呢？超强性能每个引人注目的电影角色的核心都是表演。传统动画依赖于艺术家一帧一

世界知名机器人制造公司波士顿动力公司正在使用Xsens MVN全身动作捕捉系统训练其最新一代Atlas人形机器人。这家领先的机器人公司正在使用动作捕捉技术突破机器人训练的壁垒，让机器人能够精确模仿人类的复杂动作。全身动捕技术的优势在波士顿动力的实验室里，《60分钟》记者Bill Whitaker亲身体验了这套革命性的训练流程。他穿上了覆盖全身传感器的Xsens MVN动作捕捉套装，系统能够实时捕捉