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经典案例

IROS 2025 多智能体深度强化学习算法实现Crazyflie无人机在复杂环境中协同追逐

国防科大周晗老师团队在IROS 2025上发表多智能体追逃的知识增强DRL方法,度量动捕提供多架Crazyflie无人机的位置和速度数据,助力验证本文算法。

室内多无人机实验平台

室内多无人机实验平台-北京理工大学方浩教授团队

无人车协同控制-北京理工大学方浩教授团队

无人车自主编队与集结-北京理工大学 方浩教授团队

无人车-智慧交通无人驾驶仿真平台

仿真系统功能演示-中汽数据有限公司

crazyflie无人机协同控制-字母编队演示

crazyfile无人机字母编队-灵思创奇科技

E-puck多无人车协同控制

无人车数字0-9编队-北京理工大学自动化学院夏元清老师团队

无人车任意队形自主变换

中科院自动化所蒲志强老师团队 无人车任意队形自主变换

无人车智能集群的分布式协同优化与控制

无人车集群平台高度还原牧羊场景-北京理工大学方浩教授团队

群体智能研究详解-中科院自动化所

中科院自动化所-群体智能研究详解

基于leader-follower的无人机编队跟踪

基于leader-follower的无人机编队跟踪-北京理工大学自动化学院方浩老师

无人机室内定位

西北工业大学无人系统技术研究院张通老师团队,光学动作捕捉无人机室内定位实验。由动捕相机接收无人机上4个marker点的反馈信息,实时输出 无人机三维坐标数据,精准无人机位姿定位。

基于密度相互作用的集群系统 集体裂变行为分析实验

集群协同应用 | 西北工业大学航海学院 彭星光老师团队使用 动作捕捉系统实时获取机器人的绝对坐标和方向,通过数据传输和解码,使机器人具有局部感知能力,从而通过算法观察和验证机器人集群系统中集体裂变行为。

无人机协同“嗅出”数字信息素 狼群算法提升地图构建精度

通过构建电磁环境地图,可以实现对电磁能量分布等信息的可视化展示,有助于实现电磁污染的监测与防治。在军用领域,电磁环境地图为电磁态势生成、用频冲突消解以及电磁频谱作战筹划 应用提供直接支持。

人车协同导航定位技术优化

无人机编队与协同控制

无人机编队与协同控制

索并联机构中的理论验证

清华大学机械工程系研究人员针对索并联机构的大跨度稳定运动进行了相关研究,旨在为大型表面涂装过程提供稳定高效的轨迹规划方案,动捕镜头通过捕捉反射的红外线,进而根据三维重建理论获得反光标志点的位置坐标,按照反光点与动平台的安装关系即可解算出动平台的实际位置坐标。

机器人性能测试系统

NOKOV(度量)光学三维动作捕捉系统的定位原理与激光跟踪仪不同。系统通过多个动作捕捉镜头捕捉反光标志点(Marker)的形式来定位机器人关键节点的位置,并根据标志点坐标计算出机器人位姿,定位精度为亚毫米级。

自动驾驶沙盘系统

NOKOV动作捕捉设备可实时获取模型车刚体的位置、速度和加速度信息。工程师将动作捕捉数据作为定位数据与其他传感器数据融合,实现沙盘中模型车智能驾驶演示。

多旋翼无人机室内定位与飞控算法测试平台

基于NOKOV(度量)光学三维动作捕捉系统,构建了多旋翼无人机室内试验系统,作为多旋翼无人机复杂控制算法的测试平台,可以为无人机飞控提供精确的位置和姿态信息

精度亚毫米级!无人机编队定位技术解读

无人机编队定位技术利用NOKOV动作捕捉系统获取刚体六自由度信息,通过VRPN传入到基于Ubuntu的机器人操作系统ROS中,地面站软件读取到传入ROS中的数据后,可以计算运动参数,解算编队控制量,估计航点位置,发布航点指令。无人机收到航点指令后,向下一个方向移动,其位姿信息又被捕获到,再次传入地面站,以此循环,实现无人机室内的编队控制。

双机械臂机器人定位与运动规划

对双臂机器人进行机械臂定位,使用NOKOV(度量)光学三维动作捕捉系统,获取主臂的关节位置和速度与从臂的关节位置速度的协调关系,进而实现机械臂协调运动。

中科院自动化所多智能体协同控制平台编队与自主避障

中科院自动化所无人集群系统分为三个子系统,定位子系统、通信子系统与控制子系统,可实现单体无人车和无人机控制、地空协同、集群对战以及无人车、无人机编队表演等功能

无人驾驶汽车定位追踪

NOKOV的动作捕捉定位系统通过在无人车上布置的反光标志点来对沙盘中的无人车在进行室内定位,由SDK发送到无人车的服务器,再通过无线模块将位置信息传达给无人车,以此实现实时获取位置信息并回传给无人车,实时定位和纠正路线及行驶行为。

边云协同电力自主巡检系统的研发

无人机协同电力巡检系统研发,需要在实验室环境下完成无人机的路线模拟以及视觉训练,使用NOKOV3d动作捕捉设备,捕捉在无人机室内定位信息,在动作捕捉软件Seeker中完成无人机刚体信息的计算,实现控制无人机在预定的飞行轨迹上完成无人操作,自适应飞行,并完成随机悬停拍摄。

多机器人系统无分配队形控制

十个移动机器人在现实实验中精确高效形成“R”、“A”和“L”队形,动捕验证算法实用性。仿真实验证明了算法在不同群体规模下形成复杂队形的有效性。相较其他方法,本文算法在精确度及效率方面性能更佳!
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