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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。

无人机的位姿信息捕捉

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。

北京科技大学智能机器人实验室无人机编队

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。

现场捕捉区域实拍

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。

多无人机反光标志点贴点示意

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。




Nature Commun. 手写脑机接口 多维运动解码

近日,浙江大学郝耀耀老师研究团队在Nature Communications上发表题为“Cortical representation of multidimensional handwriting movement and implications for neuroprostheses”的论文,首次系统揭示了大脑运动皮层对手写运动的多维编码机制,为下一代高性能手写BCI奠定了理论基础。这项研究不仅刷新了对运动控制的认知,更提供了一套全新的解码范式。

工业CAVE沉浸式互动空间 虚拟工业模型轻松操作

远景伟视(北京)科技有限公司工业CAVE沉浸式互动空间,基于NOKOV度量动作捕捉系统,实现沉浸式工业VR仿真空间应用。支持全空间实时追踪、景随人动及高精度交互,可应用于设计评审与工业仿真。

光学动作捕捉用于浮冰群在风浪流环境下的漂移运动规律研究

哈尔滨工程大学船舶学院在浮冰群在风浪流环境下的漂移规律研究实验中,基于NOKOV度量动作捕捉系统的高精度三维测量能力,实现对风浪流环境下浮冰群运动过程的实时跟踪与数据采集,为漂移规律分析及数值模型验证提供可靠数据支撑。

划浆运动分析|光学动作捕捉系统在体育训练中的应用

基于NOKOV度量光学动作捕捉系统,华中科技大学体育学院对划浆运动进行高精度三维重建与生物力学分析,实现动作细节捕捉、关节运动轨迹还原及力学参数输出,助力科学训练与运动表现优化。
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