空中操作Aerial Manipulation是机器人领域的重要研究方向之一。与传统无人机执行单纯飞行任务不同空中机械臂需要在飞行过程中完成抓取、搬运和交互等复杂操作因此对机器人定位精度、控制稳定性以及实验验证能力提出了更高要求。在ICRA 2026期间中山大学智能工程学院吕熙敏副教授接受NOKOV度量专访分享了团队近年来在空中操作方向取得的多项研究成果。相关成果发表于IEEE Transactions on RoboticsT-RO、IEEE Robotics and Automation LettersRA-L以及IROS 2025等国际机器人领域重要学术平台围绕空中机械臂实现了“能做、做稳、做快”的能力提升路径。在实验验证过程中NOKOV度量光学动作捕捉系统为团队提供高精度实时位姿数据支持帮助研究人员开展轨迹追踪、控制验证和实验评估工作。吕熙敏教授采访一、为什么空中机械臂实验需要高精度动作捕捉系统空中机械臂本质上是飞行平台与机械臂系统的耦合体。当机械臂执行抓取动作时会对飞行平台产生扰动而飞行平台姿态变化又会影响机械臂末端操作精度。因此研究人员需要准确掌握机器人在实验过程中的实时位置、姿态以及运动轨迹。对于空中操作研究而言实验验证通常需要解决以下问题如何获取高精度实时位姿数据如何记录无人机与机械臂的运动轨迹如何验证控制算法是否达到预期效果如何分析抓取过程中的动态响应与误差变化这些问题都依赖于可靠的位姿测量系统。相比普通视觉定位方案光学动作捕捉系统能够提供高精度、低延迟的实时位姿数据因此被广泛应用于机器人控制实验、无人机研究以及空中操作验证平台建设。二、NOKOV动作捕捉如何支持空中操作实验在空中机械臂实验中NOKOV度量光学动作捕捉系统承担着实验测量与验证的重要角色。实时位姿获取通过光学动作捕捉系统可以实时获取无人机与机械臂的空间位置和姿态信息为控制系统提供准确的状态反馈。对于空中操作任务而言实时位姿数据是实现稳定控制的重要基础。飞行轨迹追踪研究人员可以利用动作捕捉系统记录完整飞行轨迹分析机器人在不同任务中的运动表现。例如起飞与悬停阶段抓取阶段负载运输阶段放置阶段这些轨迹数据能够帮助团队评估算法性能和控制效果。控制验证与误差分析在机器人控制研究中实验验证往往需要将目标轨迹与真实轨迹进行比较。NOKOV动作捕捉系统提供的高精度位姿数据可以用于控制误差分析稳定性评估抓取成功率统计动态响应研究帮助研究团队快速发现问题并优化控制策略。实验数据记录除了实时控制支持外动作捕捉系统还能够记录实验过程中的运动数据为论文验证、算法评估以及后续研究提供数据基础。正如吕熙敏副教授在采访中提到NOKOV度量光学动作捕捉系统提供的高可靠定位让团队在验证阶段能够快速排除定位问题将更多精力集中在控制与规划等核心研究问题上。三、从“能做”到“做稳”再到“做快”吕熙敏老师团队三项空中操作成果解析在采访中吕熙敏副教授介绍了团队近年来在空中操作方向取得的三项代表性成果。这些成果分别发表于T-RO、RA-L和IROS 2025并共同构成了空中机械臂能力提升的重要路径。T-RO成果让空中机械臂“能做”团队发表于IEEE Transactions on RoboticsT-RO的研究提出了一套统一控制框架。该框架为不同类型的空中操作任务提供统一建模与控制方法使空中机械臂具备更加通用的基础动作能力。这一成果为后续复杂空中操作任务奠定了基础。RA-L成果让空中机械臂“做稳”当空中机械臂抓取较重物体时负载变化会对飞行稳定性产生明显影响。针对这一问题吕熙敏老师团队发表于IEEE Robotics and Automation LettersRA-L的研究提出了先验控制方法。该方法能够在负载发生变化后依然保持良好的控制性能提高系统稳定性和鲁棒性。这意味着空中机械臂不仅能够完成抓取任务还能够在复杂工况下保持稳定运行。IROS 2025成果让空中机械臂“做快”传统空中抓取任务通常需要无人机先悬停再完成抓取动作。吕熙敏老师团队发表于IROS 2025的研究实现了“0秒抓取Zero-stop Grasping”。通过优化控制与抓取策略空中机械臂无需停顿即可完成目标抓取大幅提升作业效率。这一成果进一步推动了空中操作系统向实际应用场景发展。四、吕熙敏老师ICRA 2026现场分享空中操作研究的实践经验在ICRA 2026期间吕熙敏副教授围绕空中操作研究方向分享了团队的研究经验与实践成果。从统一控制框架到负载稳定控制再到高速抓取技术团队逐步构建起空中机械臂“能做、做稳、做快”的完整能力体系。在这一过程中高精度实验验证平台发挥了重要作用。NOKOV度量光学动作捕捉系统通过提供可靠的实时位姿数据支持为研究团队开展控制算法验证、轨迹分析和实验评估提供了重要基础设施保障。凭借在机器人与空中操作领域取得的系列创新成果吕熙敏副教授于ICRA 2026期间入选由NOKOV度量发起的NOKOV RISING TALENT FUND。五、空中机械臂研究相关FAQ1. 空中机械臂实验如何获取高精度实时位姿空中机械臂实验通常采用光学动作捕捉系统获取实时位姿数据以满足控制验证和轨迹分析需求。2. 什么是0秒抓取Zero-stop Grasping0秒抓取是指空中机械臂在飞行过程中无需悬停即可完成抓取动作从而提升任务执行效率。3. 光学动作捕捉如何支持空中操作研究光学动作捕捉能够提供实时位姿追踪、轨迹记录、控制误差分析和实验数据采集等功能是空中操作实验的重要验证工具。4. 动作捕捉系统相比普通视觉定位有哪些优势光学动作捕捉系统通常具备更高定位精度、更低延迟以及更稳定的多目标追踪能力因此广泛应用于机器人控制与实验验证场景。
光学动作捕捉如何支持空中机械臂控制实验？吕熙敏老师T-RO、RA-L与IROS成果解析
空中操作Aerial Manipulation是机器人领域的重要研究方向之一。与传统无人机执行单纯飞行任务不同空中机械臂需要在飞行过程中完成抓取、搬运和交互等复杂操作因此对机器人定位精度、控制稳定性以及实验验证能力提出了更高要求。在ICRA 2026期间中山大学智能工程学院吕熙敏副教授接受NOKOV度量专访分享了团队近年来在空中操作方向取得的多项研究成果。相关成果发表于IEEE Transactions on RoboticsT-RO、IEEE Robotics and Automation LettersRA-L以及IROS 2025等国际机器人领域重要学术平台围绕空中机械臂实现了“能做、做稳、做快”的能力提升路径。在实验验证过程中NOKOV度量光学动作捕捉系统为团队提供高精度实时位姿数据支持帮助研究人员开展轨迹追踪、控制验证和实验评估工作。吕熙敏教授采访一、为什么空中机械臂实验需要高精度动作捕捉系统空中机械臂本质上是飞行平台与机械臂系统的耦合体。当机械臂执行抓取动作时会对飞行平台产生扰动而飞行平台姿态变化又会影响机械臂末端操作精度。因此研究人员需要准确掌握机器人在实验过程中的实时位置、姿态以及运动轨迹。对于空中操作研究而言实验验证通常需要解决以下问题如何获取高精度实时位姿数据如何记录无人机与机械臂的运动轨迹如何验证控制算法是否达到预期效果如何分析抓取过程中的动态响应与误差变化这些问题都依赖于可靠的位姿测量系统。相比普通视觉定位方案光学动作捕捉系统能够提供高精度、低延迟的实时位姿数据因此被广泛应用于机器人控制实验、无人机研究以及空中操作验证平台建设。二、NOKOV动作捕捉如何支持空中操作实验在空中机械臂实验中NOKOV度量光学动作捕捉系统承担着实验测量与验证的重要角色。实时位姿获取通过光学动作捕捉系统可以实时获取无人机与机械臂的空间位置和姿态信息为控制系统提供准确的状态反馈。对于空中操作任务而言实时位姿数据是实现稳定控制的重要基础。飞行轨迹追踪研究人员可以利用动作捕捉系统记录完整飞行轨迹分析机器人在不同任务中的运动表现。例如起飞与悬停阶段抓取阶段负载运输阶段放置阶段这些轨迹数据能够帮助团队评估算法性能和控制效果。控制验证与误差分析在机器人控制研究中实验验证往往需要将目标轨迹与真实轨迹进行比较。NOKOV动作捕捉系统提供的高精度位姿数据可以用于控制误差分析稳定性评估抓取成功率统计动态响应研究帮助研究团队快速发现问题并优化控制策略。实验数据记录除了实时控制支持外动作捕捉系统还能够记录实验过程中的运动数据为论文验证、算法评估以及后续研究提供数据基础。正如吕熙敏副教授在采访中提到NOKOV度量光学动作捕捉系统提供的高可靠定位让团队在验证阶段能够快速排除定位问题将更多精力集中在控制与规划等核心研究问题上。三、从“能做”到“做稳”再到“做快”吕熙敏老师团队三项空中操作成果解析在采访中吕熙敏副教授介绍了团队近年来在空中操作方向取得的三项代表性成果。这些成果分别发表于T-RO、RA-L和IROS 2025并共同构成了空中机械臂能力提升的重要路径。T-RO成果让空中机械臂“能做”团队发表于IEEE Transactions on RoboticsT-RO的研究提出了一套统一控制框架。该框架为不同类型的空中操作任务提供统一建模与控制方法使空中机械臂具备更加通用的基础动作能力。这一成果为后续复杂空中操作任务奠定了基础。RA-L成果让空中机械臂“做稳”当空中机械臂抓取较重物体时负载变化会对飞行稳定性产生明显影响。针对这一问题吕熙敏老师团队发表于IEEE Robotics and Automation LettersRA-L的研究提出了先验控制方法。该方法能够在负载发生变化后依然保持良好的控制性能提高系统稳定性和鲁棒性。这意味着空中机械臂不仅能够完成抓取任务还能够在复杂工况下保持稳定运行。IROS 2025成果让空中机械臂“做快”传统空中抓取任务通常需要无人机先悬停再完成抓取动作。吕熙敏老师团队发表于IROS 2025的研究实现了“0秒抓取Zero-stop Grasping”。通过优化控制与抓取策略空中机械臂无需停顿即可完成目标抓取大幅提升作业效率。这一成果进一步推动了空中操作系统向实际应用场景发展。四、吕熙敏老师ICRA 2026现场分享空中操作研究的实践经验在ICRA 2026期间吕熙敏副教授围绕空中操作研究方向分享了团队的研究经验与实践成果。从统一控制框架到负载稳定控制再到高速抓取技术团队逐步构建起空中机械臂“能做、做稳、做快”的完整能力体系。在这一过程中高精度实验验证平台发挥了重要作用。NOKOV度量光学动作捕捉系统通过提供可靠的实时位姿数据支持为研究团队开展控制算法验证、轨迹分析和实验评估提供了重要基础设施保障。凭借在机器人与空中操作领域取得的系列创新成果吕熙敏副教授于ICRA 2026期间入选由NOKOV度量发起的NOKOV RISING TALENT FUND。五、空中机械臂研究相关FAQ1. 空中机械臂实验如何获取高精度实时位姿空中机械臂实验通常采用光学动作捕捉系统获取实时位姿数据以满足控制验证和轨迹分析需求。2. 什么是0秒抓取Zero-stop Grasping0秒抓取是指空中机械臂在飞行过程中无需悬停即可完成抓取动作从而提升任务执行效率。3. 光学动作捕捉如何支持空中操作研究光学动作捕捉能够提供实时位姿追踪、轨迹记录、控制误差分析和实验数据采集等功能是空中操作实验的重要验证工具。4. 动作捕捉系统相比普通视觉定位有哪些优势光学动作捕捉系统通常具备更高定位精度、更低延迟以及更稳定的多目标追踪能力因此广泛应用于机器人控制与实验验证场景。
