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无人机斜钻方圈

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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。

   



IROS 2026|CoLI连续体机器人平台:NOKOV度量动作捕捉验证主从遥操作性能

上海科技大学信息科学与技术学院肖晨曦老师团队在 IROS 2026 提出开源连续体机器人平台 CoLI,使用 NOKOV度量动作捕捉测量主从机器人末端位置,验证同构遥操作:平均位置跟踪误差 8.2 mm,从端收敛延迟 158 ms。

清华iPingPong战队|人形机器人乒乓球训练实现高动态回球

第二届世界人形机器人运动会人形机器人打乒乓球项目中,清华 iPingPong 战队,团队以“物理原生智能”为技术路线,依托 NOKOV 度量动作捕捉与强化学习算法,实现人形机器人高动态乒乓球回球与自主对抗。

动作捕捉用于多智能体协同控制:人形机器人与机器狗跳绳案例

南京大学LAMDA团队与星源智在协同跳绳展示中使用NOKOV度量动作捕捉系统,获取绳索标记点位置、人形机器人基座位姿及机器狗关键位置数据,为多机器人闭环协同提供实时状态反馈。

全身动作捕捉与面捕同步,实现数字人动作自然表情生动

上海大学新闻传播学院采用NOKOV度量动作捕捉系统,结合面部捕捉设备,同步采集演员全身动作与面部表情数据,实现数字人动作与表情生动自然。
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