VDSuit-Full全身惯性动捕如何助力人形机器人训练数据集构建？

摘要：2025年伊始，宇数机器人的爆火让人形机器人这一领域获得了前所未有的关注，各种机器人跳舞、踢足球等视频在短视频平台爆火，展现了人形机器人在高度拟人化方向发展的无限潜力。

2025年伊始，宇数机器人的爆火让人形机器人这一领域获得了前所未有的关注，各种机器人跳舞、踢足球等视频在短视频平台爆火，展现了人形机器人在高度拟人化方向发展的无限潜力。

然而高度流畅拟人化的人形机器人动作背后少不了海量动作数据的喂养，其中基于惯性式动作捕捉的数据采集方式成为了业内普遍认同的一种高效率数据采集方案。相比于光学式、视频捕捉，惯性式捕捉可同时具备高精度与高性价比的特点，可以让开发人员进行低成本、高效率的动作数据采集。

广州虚拟动力的VDSuit-Full全身惯性动作捕捉设备在人形机器人开发训练方面集成多种方案可以赋能开发人员进行便捷的数据集开发训练。

1、基于人形机器人真实本体获取的动作数据——人形机器人遥操作方案

通过真人穿戴动作捕捉设备在真实环境中遥操作机器人本体完成任务从而获取视觉、运控、触觉等信息数据。这些数据基于机器人真实本体采集，不存在具身差距因此质量最高，在广州虚拟动力的遥操作开发方案中，可由真人穿戴动作捕捉设备进行遥操作，机器人操作系统可以通过配套的SDK插件在Windows/Linux系统中获取广播数据实现人形机器人的遥操作，赋能开发人员进行高质量的训练数据采集。

2、基于仿真平台虚拟本体获取的动作数据——动捕数据重定向方案

在仿真平台中，驱动与真实本体构型一致的虚拟仿真机器人获取运动数据往往是一种更加便捷，且低成本的数据采集方案。在仿真平台中的人形机器人往往有着与真实本体一致的形状，大小，与重力环境，因此有着最小的具身差距，而与直接的遥操作相比，却可以减少硬件的投入与损耗，为开发人员提供了更加灵活，低成本的开发集成方案。

广州虚拟动力的VDSuit-Full基于仿真平台可提供多种付费仿真案例，皆通过在Windows 端使用动捕引擎连接动捕设备，处理数据并通过 UDP 广播数据，在 Windows 端或者 Linux 端接收广播数据，将数据映射到对应仿真环境的人形机器人上，包括：

l 基于Windows 系统的MOJOCO仿真平台

l 基于Windows 系统的Rviz仿真平台

l 基于Linux系统的Isaac Sim仿真平台

以上仿真平台皆支持宇树 G1 机器人 23 自由度和 29 自由度两个版本。