具身智能（Embodied AI）是指智能体通过与环境交互实现感知、学习和决策的能力，其核心在于模拟人类或生物的形态与行为。具身智能的发展意义在于突破传统AI的局限性，使机器能够适应复杂多变的真实场景，从而在工业制造、医疗康复、家庭服务等领域发挥更大价值。通过模拟人类的动作与交互方式，具身智能为机器人赋予了更高的灵活性和适应性，成为推动智能化社会建设的关键技术之一。
惯性动作捕捉技术通过高精度传感器实时采集人体运动数据，为具身智能的开发训练提供了高效、精准的数据支持。相比传统编程方式，动捕技术能够快速生成自然流畅的动作指令，显著提升训练效率。同时，结合虚拟仿真平台，开发者可以低成本、无风险地积累海量训练数据，优化算法性能。这种“真人示范-机器复现”的模式，不仅缩短了开发周期，还为机器人在复杂场景中的实际应用奠定了坚实基础。
一、基于仿真平台的开发解决方案
1. 全身惯性动作捕捉设备
案例内容：通过真人穿戴惯性动作捕捉设备驱动骨骼模型，在 Windows 端的电脑上使用动捕引擎 VDMocapStudio 连接设备，完成标定和参数调整之后，通过 UDP 广播，广播到 Windows 端或者 Linux 端的电脑上，通过付费SDK 去接收广播数据，实现仿真平台机器人模型的驱动。
支持的仿真模型：宇数G1机器人 23自由度与29自由度，comp版本
支持的仿真平台：MuJoCo、Rviz 和 Isaac Sim
2.动作捕捉手套
案例内容：通过真人穿戴mHand Pro动捕手套精准捕捉手部动作，在 Windows 端的电脑上使用动捕引擎连接设备，完成标定和参数调整进行数据广播，再调用付费SDK接收数据，实现动捕数据到仿真平台灵巧手的电机或关节数据的实时映射。
支持的仿真模型：宇数三指灵巧手（DEX3-1) ，因时五指灵巧手（DFQ/FTP)
支持的仿真平台：MuJoCo
二、基于接口数据的二次开发方案
通过标配版SDK，开发者可获取关节坐标、四元数等基础数据，并基于C++或Python进行二次开发。这些数据既可用于仿真平台的模型驱动，也可通过ROS系统传输至真实机器人，实现动作迁移。例如，将动捕数据转换为灵巧手的关节角度指令，完成远程操控或自主任务执行。
动作捕捉技术通过高精度数据采集与虚拟仿真结合，为具身智能开发提供了高效、低成本的训练范式。不仅覆盖了从数据采集到模型驱动的全流程，还支持灵活定制，满足多样化开发需求。未来，随着技术的深度融合，动捕技术将进一步推动具身智能在工业、医疗、家庭等场景的规模化应用，开启人机协作的新篇章。
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