运动捕捉可以支撑采集真人、机器人本体、虚拟本体的高质量、高精度、低延时数据，为人机交互和广泛的应用市场提供不可获取的数据基础，通过采集真人数据，包括手指、手臂、腿、脚等全身运动数据集，尤其是五指20多个自由度的手指精细运动，实现场景的泛化，建精细动作的理解能力，让机器人实现更流畅、更智能的运动。

通过高质量高精度数据采集与远程控制技术，实现对机器人智能化行为的训练与优化，适应于高风险高精度的应用场景；通过人体-机器人关节映射技术，将人体运动数据直接转化为电机控制参数，用户无需二次开发，即可进行仿真训练和遥操作数据采集，大大缩短了科研周期。

基于多维度运动参数分析，整机性能与核心零部件评估，关节灵活度，姿态稳定性，步态偏差等数据进行分析检测，构建机器人出厂检测和性能评估指标，为运动控制算法优化、机械结构改进、出厂质量评估提供数据支撑，来提升优化机器人运动表现的可靠性。