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精度亚毫米级!无人机编队定位技术解读

精度亚毫米级!无人机编队定位技术解读

客      户
北京科技大学机械工程学院
场地大小
4米×4米×3米
关  键 词
动作捕捉、无人机编队、四旋翼、ROS、室内定位
被捕捉物
无人机群
核心配置
8个Mars 2H动作捕捉镜头

无人机技术迅速崛起得益于现代控制理论发展,以及导航技术、新型材料、机械电子的不断进步。由于单架无人机自身飞行能力和载荷的限制,许多高校和研究所开始了无人机集群控制和编队飞行的相关研究,研究大大提升了无人机执行任务的复杂性和时效性,在搜索救援、环境探测和大范围监控等诸多领域有非常重要的现实意义。

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通常的编队体系结构中,总是需要获得无人机的位姿信息。但不同于室外环境的定位,室内环境下无法使用GPS导航系统。对此,北京科技大学智能机器人实验室采用了NOKOV(度量)光学三维动作捕捉系统来实现无人机室内定位与无人机实验室编队。

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实验室在归纳分析了多旋翼无人机的动力学模型和多智能体协同控制理论基础上,提出了两种基于无人机平台的编队控制协议,并对控制协议进行了理论分析与仿真设计。根据仿真实验结果,调整飞行参数、修改动力学模型,设计了物理系统的编队飞行实验。

图二官网.jpg

动作捕捉系统获取的刚体六自由度信息,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。

微信封面官网.jpg

除北京科技大学外,清华大学、北京航空航天大学等多所高校与科研院所均使用了NOKOV(度量)光学三维动作捕捉系统实现无人机编队中的室内定位,获取亚毫米级精度空间位置信息。




仿生机器人的运动规划

利用NOKOV光学定位跟踪系统,获取精度达1mm的人体下肢运动数据,并建立了准确的关节模型,实现仿生机器人运动规划。

软体机械臂运动

NOKOV度量动作捕捉系统实时提供软体机械臂各节点高精度位姿数据,助力运动学和动力学建模,最终实现软体机械臂的控制。

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

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