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这一阶段负责采集人类的原始动作数据。图中列出了两种主要技术：

• PN Studio (惯性动捕)： 利用惯性传感器套件。优点是成本低、易用、环境适应性强。
• HybridTrack (光学动捕)： 利用摄像头和标记点。优点是鲁棒性强、精度极高。

捕捉到的信号通过 Axis Studio 或 Hybrid Data Server 进行初步处理。

• 数据类型： 包括高精度动捕数据、6DOF（六自由度）数据、原始加速度（ACC）和陀螺仪（GYRO）数据，以及同步时间戳。
• 接口类型： 支持 MocapApi、VRPN 以及专门的 Isaac 插件。

这是将人类动作转化为机器人动作的关键步骤。

• 输入格式： 常见的 3D 动画格式，如 .FBX、.MBX、.BVH 和数据格式 .CSV。
• 重定向 (Retargeting)： 通过算法将人类的骨架运动映射到机器人的 URDF（统一机器人描述格式）模型上，确保动作符合机器人的物理结构约束。

展示了开发和仿真所使用的核心软件生态：

• 编程语言： C++ 和 Python。
• 中间件： ROS (Robot Operating System)，用于机器人控制。
• 仿真环境： NVIDIA ISAAC，一个强大的机器人仿真和人工智能训练平台。

最终的应用成果，分为两个方向：

硬件执行： 将动作应用到不同形态的机器人上，包括人形机器人、机械臂、灵巧手以及仿生机器人（如四足机器人）。