近年來，各行各業逐步開展了自動化設備的研究，其中以無人機技術和機器人技術的發展尤為迅速，許多高校和科研單位正圍繞著這兩個方向進行多種應用場景的研究，
無人機領域
在無人機領域，常見的研究方向是多無人機編隊技術，這在科研中被稱為“多智能體協同控制”，研究者需要通過對無人機的定位，獲取其在空間中的位置，這種位置資訊主要是六自由度姿態資料，接著進行多智能體之間通訊的建立，最后通過控制決策系統，根據各智能體的空間位置，完成協同控制，通過此技術，可以應用于多個領域，如軍事中的“蜂群”作戰系統，電網、管道的無人機巡檢，文娛行業的無人機編隊表演，建筑行業的無人機智能建造等等，
上過19年春晚的撲翼機器人（無人機）-哈爾濱工業大學（深圳）
定位無人機的空間位置，是多智能體協同控制研究中最為重要的部分，只有獲取到準確而又穩定的定位資訊，才能良好地控制無人機，作為定位的傳統方法，慣性測量單元（IMU）和慣性導航模塊（INS）存在陀螺儀零點漂移嚴重，導致獲取的方位、姿態、速度等資料精度不高，存在誤差累計，很難長時間獨立作業，而光學動作捕捉系統憑借著高精度、高實時性、可在實驗室環境下模擬場景的特點，正逐漸被研究者們所青睞，其中北京理工大學自動化學院通過使用NOKOV（度量）光學三維動作捕捉系統，獲取亞毫米精度的無人機位姿資訊，結合多無人機即多智能體之間的通訊網路和控制決策系統，已經摸索出一套網路化多智能體空地協同控制實驗平臺，可以通過控制端遠程發送指令，讓無人機、無人車進行指定的編隊協作，
機器人領域
基于同樣的定位原理，機器人研究也正在多個領域中開花結果，應用于工業制造流水線、物流倉儲場景的機械臂，通過對其模塊化機械臂和靈巧手捕捉，獲取其姿態資料，進行相應的控制規劃；可在抗震救災、軍事場景應用的多足機器人，通過對其足部的關節角度、速度資訊的捕捉，優化其在不同環境下的運動模式；而殘障人士、特種士兵裝配上外骨骼機器人，在光學動作捕捉系統的協助下獲取關節角度等運動學步態資訊，優化外骨骼結構，從而更好地對佩戴者進行多方面的協助，使用同樣原理的還有康復機器人、仿人機器人等，
六足機器人-上海交通大學
除此之外，還有多種機器人的研究正在進行中，如哈爾濱工業大學深圳校區機電工程與自動化學院，使用NOKOV（度量）光學三維動作捕捉系統對撲翼機器人的“軀干”、“翅膀”進行定位分析，優化其飛行姿態；在同一實驗室，另一個課題組通過度量光學動作捕捉系統捕捉人手精密動作，構建仿人手機器人，意在提高流水線上細小零件組裝的效率，該用戶已根據該實驗發了兩篇EI文，證明了實驗的有效性，
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