MoCap für Physical AI — Humanoid-Training in Chemnitz
Präzises Motion Capture mit AT7-50 für Humanoid-Robotik und Physical AI — synchronisierte Kraft- und Bewegungsdaten mit Dynamicus, Kistler-Sensoren und alaska-Simulation (ICM Chemnitz & ART).
Physical AI braucht präzise Referenzdaten
Für das Training und die Validierung humanoider Roboter und Physical-AI-Workflows sind synchron erfasste Bewegungs- und Kraftdaten entscheidend. In Chemnitz verbindet ein gemeinsames Setup Motion Capture, Kraftmessung und biomechanische Simulation — in Kooperation zwischen ICM Chemnitz (Norman Hofman), ART und dem Dynamicus-Ökosystem.
Präzises Tracking mit AT7-50
AT7-50-Kameras liefern das optische Motion Capture in hoher Genauigkeit — Grundlage für Gelenkwinkel, Körperposen und die Einbindung externer Messketten in ein gemeinsames Koordinatensystem.
Kraftmessung und Dynamicus/Recorder
Im Projekt kommen 3D-Kraftsensoren von Kistler zum Einsatz; alternativ sind Kraftmessplatten möglich. Alle Datenströme werden mit Dynamicus/Recorder online angezeigt, aufgezeichnet und für die weitere Berechnung aufbereitet.
Besonders relevant: Synchronisierung der Kraftmessdaten mit dem MoCap — ohne saubere Zeitbasis lassen sich die Ströme nicht zuverlässig in Simulations- und Trainingsdaten überführen.
Einmessung und Simulation
Die Sensoren werden mit dem ART-Messtaster in das MoCap-Koordinatensystem eingemessen. Die Berechnung von Aktionskräften erfolgt in der Mehrkörpersimulation alaska mit dem Menschmodell Dynamicus.
Anwendungsbezug
Humanoid-Robotik & Physical AI: Referenzbewegungen und Kräfte für datengetriebenes Lernen und Validierung
Forschung Chemnitz: Anknüpfung an etablierte Dynamicus-MoCap-Arbeit am Standort — siehe auch IfM Chemnitz — Dynamicus MoCap
Warum ART?
ART liefert das präzise optische Tracking, die metrologische Verknüpfung per Messtaster und die Stabilität, die synchronisierte Multi-Sensor-Pipelines in Forschung und Physical AI erfordern — vom Labormessaufbau bis zu reproduzierbaren Simulationsdaten.
