而动作捕捉技术凭借精准采集人体动作数据的能力，为机器人训练提供了优质数据来源，成为提升机器人动作性能的重要技术支撑。但现实中动作捕捉操作系统与机器人系统的差异，形成了数据适配的重重障碍。

广州虚拟动力凭借深厚的动捕设备自研技术积累与持续创新，推出全新机器人灵巧手仿真平台解决方案，为开发者攻克动作迁移与训练难题提供有力武器。

1、全面的数据输出与强大的兼容性

该方案的核心优势在于其丰富实用的数据输出与广泛的兼容性。除常规的关节坐标、四元数等基础动捕数据外，还提供人体关节欧拉角数据，为机器人动作精细化训练增添新维度。同时，方案支持C++/Python编程语言，兼容Win/Linux操作系统，充分满足不同开发者的编程习惯与开发环境需求。

2、深度适配主流机型与仿真平台

针对行业内宇树G1机器人（23、29关节）、宇树Dex3-1灵巧手、因时DFQ与FTP灵巧手等主流机型，该方案实现深度适配。可直接输出相应的关节角度、扭矩数据，并提供MuJoCo、RViz、IsaacSim等主流虚拟仿真平台的仿真模型文件及对应的仿真驱动源代码。

在实际应用场景中，开发者通过该方案，获取动捕数据后可一键将数据应用到上述机型的仿真平台模型上，实时直观查看动作重定向效果。在采集训练数据或生成真机指令前，能快速定位数据问题并及时修正，形成高效的验证闭环，大幅提升机器人动作训练的效率与质量。