随着具身智能的快速发展，“数据”已成为推动机器人智能化进程的关键要素。如何高效、低成本地获取高质量、多模态的训练数据，成为行业亟待突破的瓶颈。在这一背景下，动作捕捉技术展现出独特优势——通过捕捉真人动作并精准映射至机器人，实现高效、可控的数据采集闭环。在多种动捕方式中，惯性动作捕捉凭借其高精度、强稳定性、高性价比与便捷部署等特点，正成为机器人数据采集的主流选择。

以广州虚拟动力推出的VDSuit-full全身惯性动作捕捉系统为例，该设备已在多家高校与企业单位中投入使用，验证了其在仿真驱动与实机迁移中的可靠性与实用性。该系统具备以下核心特性：

• 27个高精度惯性传感器节点，覆盖人体主要关节与骨骼点，实现对真人动作的精准捕捉；

• 内置动捕引擎支持数据实时记录、回放与导出，兼容多种数据格式，便于后续处理与应用；

• 不受环境光线与空间限制，设备轻便、即穿即用，适用于室内外多种复杂场景。

基于上述特性，VDSuit-full可广泛应用于三类机器人训练数据的采集：

• 真人动捕数据：通过捕捉真人动作，经数据清洗、修正与重定向映射，输出标准化CSV格式数据，直接用于机器人强化学习与二次开发；

• 仿真数据：在MuJoCo、Isaac Sim等主流仿真平台中，驱动虚拟机器人模型生成大量、低成本的仿真训练数据，有效缩短算法验证周期；

• 真机数据：操作员穿戴动捕设备直接遥操作实体机器人，采集真实环境下的动作序列，数据置信度高，适用于精细任务与场景适配。

惯性动捕技术正以其高效、灵活与低成本的优势，逐步成为机器人训练数据基础设施中的重要一环。从真人演示到仿真验证，再到实机执行，它构建起一条完整、可控的数据流水线，持续为机器人的“行为智能”注入真实、多样、可扩展的动作样本。随着动捕技术与机器人学习的深度融合，我们有望见证机器人更快地走出实验室，走进家庭、工厂与服务场景，真正实现“人为演示，机器执行”的智能协作未来。