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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。




人形机器人如何实现 MuJoCo 仿真训练与遥操作?NOKOV度量动作捕捉助力宇树 G1实验验证

宁波职业技术大学利用 NOKOV 度量动作捕捉系统和宇树 G1 人形机器人,开展 MuJoCo 仿真训练与真机遥操作实验。实验中,操作者穿戴带有反光标记点的动捕服,NOKOV 度量动作捕捉系统实时采集人体运动数据,并同步驱动 MuJoCo 仿真环境中的宇树 G1 模型,同时实现真实机器人动作跟随。该案例展示了动作捕捉在人形机器人遥操作、动作映射、模仿学习及算法验证中的应用价值。

上海交通大学谢威老师团队:四旋翼无人机编队“8”字协同吊运|NOKOV度量动作捕捉系统参与控制闭环

上海交通大学电子信息与电气工程学院谢威老师团队展示了4架四旋翼无人机完成“8”字编队协同吊运实验。实验中,NOKOV度量动作捕捉系统参与无人机控制闭环,实时输出高精度位姿数据,为无人机编队控制、协同运输及飞行算法验证提供稳定的位置反馈。

IEEE RA-L | Aqua-Splat声呐—视觉水下三维重建,NOKOV提供水下机器人六自由度位姿真值

哈工大(深圳)胡靓教授团队提出Aqua-Splat声呐—视觉水下三维重建方法,提升几何重建精度与图像保真度。NOKOV度量动作捕捉系统为搭载双目相机与前视声呐的BlueROV2水下机器人提供六自由度位姿真值,用于建立每帧视觉、声呐数据与机器人位姿之间的空间对应关系。

双层LSTM光纤形状实时重建,NOKOV度量动捕提供高精度三维真值

中科院深圳先进院刘奂奂团队基于 NOKOV度量动作捕捉系统,提出面向微创手术导航的双层LSTM光纤形状重建方法。NOKOV获取光纤标记点高精度三维坐标,作为模型训练真值,并验证动态重建精度与稳定性,助力实现FBG光谱到光纤三维形状的端到端实时重建。
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