基于标记点的光学运动捕捉系统作为当前最为流行的运动捕捉系统之一,在三维测量、临床诊断、康复工程、体育训练和虚拟现实等领域有着广泛的应用。市场上常见的光学运动捕捉系统在使用前都需要操作人员通过挥动标定杆的方式对其进行标定,然而在人为挥动标定杆的过程中,挥动的均匀性难以保证,直接影响光学运动捕捉系统对标记点的提取,进而对标定结果产生影响。此外由于人为标定的随机性较大,如移动轨迹、速度等,不能保证在每一次的标定过程中,操作动作都完全一致,导致不同人甚至同一个人对其标定后的结果都存在差异,然而光学运动捕捉系统的标定结果与真实环境的构建有着紧密联系,直接影响着光学运动捕捉系统的测量精度。针对上述问题,本文设计并搭建了一款能够代替人为标定操作的机器人,该机器人由全向移动底盘、升降平台、机械臂组成。在对光学运动捕捉系统标定的过程中,令移动底盘按照给定的轨迹与速度运行,并令机械臂按照给定的轨迹与速度挥动标定杆,可得到人为操作无法达到的标定结果,并使标定结果不会因为重复的标定操作而发生显著的变化,且在空间的同一位置,与人为标定相比,机器人标定的光学运动捕捉系统拥有更高的精密度与准确度、且更为稳定。本文的主要研究内容如下:(1)基于矢量分析法对基于麦克纳姆轮的全向移动底盘进行研究,得到全向移动底盘的运动学方程。基于Backstepping控制法对移动底盘的轨迹跟踪算法进行设计,并在Matlab仿真环境中验证了轨迹跟踪的可行性。通过对机械臂建立D-H模型,分析机械臂的正向运动学与逆向运动学,并对机械臂在关节空间与笛卡尔空间的轨迹规划控制算法进行研究。(2)根据标定机器人的设计参数完成对标定机器人机械平台的搭建,通过对标定机器人的实现功能进行分析,确定了标定机器人的整体控制方案。同时对机器人控制系统的软硬件进行设计,其中自主设计了一款电源管理控制器、大功率直流电机驱动器、核心主控制器、机械臂控制器,并在上位机PC上开发了一款基于C#的控制软件,便于标定机器人的调试与控制。(3)搭建一套光学运动捕捉系统,针对移动速度、标定杆的挥动速度与高度对光学运动捕捉系统标定结果的影响进行多因素分析。利用标定机器人对光学运动捕捉系统进行多次标定实验,对其标定结果的稳定性进行验证,同时利用高精度的移动滑台对其精密度与准确度进行测量,并与人为标定进行对比分析,验证了标定机器人整体设计方案的可行性。