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无人机斜钻方圈

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国防科技大学
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强化学习、四旋翼无人机、动态避障、强化学习、飞行控制

近日,国防科技大学研究团队论文被工程技术一区期刊接收,该期刊去年影响因子高达14。

研究提出了一种名为Gap-Traversing Adaptive Curriculum Learning (GTACL) 的创新方法,使四旋翼无人机能够快速且敏捷地穿越移动且倾斜的狭窄间隙!该方法结合了自适应课程强化学习(ACRL)和在线推力更新(OTU),通过模拟训练后能够实现无需微调的零样本转移到现实世界的四旋翼无人机上。

NOKOV度量动作捕捉系统提供四旋翼无人机和移动狭窄间隙的高精度位姿数据,在模拟环境中用于生成训练数据、在真实世界实验中用于验证无人机的飞行性能,助力验证无人机的飞行策略和控制算法。

   



IEEE TRO 双无人机协同远距离稠密建图

上交董伟老师、MBZUAI左星星老师IEEE TRO上发表飞行协同立体视觉系统,通过两架无人机的宽基线协同配置,实现了最远70米的稠密三维建图,相对误差为2.3%至9.7%。度量动捕提供无人机高精度位姿数据,助力验证本文提出的相对位姿估计算法精度。

水下多面手 协同、花飞、操纵、越障不在话下!

NOKOV度量水下动作捕捉系统广泛应用于水下机器人研究,助力实现水下高精度控制、协同、操纵等任务。

惯性式上肢动作捕捉系统开发

西安交通大学机械工程学院陕西省智能机器人重点实验室施虎老师团队利用惯性传感器开发了一套低成本、高灵活性的上肢动作捕捉系统,为机械臂遥操作任务提供了更自然、更高效的人机交互方案。NOKOV度量光学动作捕捉系统提供了人体上肢运动的高精度位置和姿态数据,助力惯性动捕系统性能评估。

IEEE RAL 足式机器人鲁棒状态估计 精度较基线提升40%以上

山东大学研究团队发表面向绳驱动连续体机器人的融合非线性扩展状态观测器的自适应滑模跟踪控制方法,度量动捕为实验提供机器人末端执行器位姿数据,助力验证控制方法有效性。
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