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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。




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。

室外环境无人车动作捕捉

清华大学李翔老师团队在室外环境下对无人车进行动作捕捉。NOKOV度量抗日光版本动捕镜头过滤日光干扰,准确识别无人车表面的反光标记点,获取高精度运动轨迹。

IJRR | 北航团队提出机器人复合分层抗干扰框架:实现无人机边飞边学

北航杭研院郭克信老师团队在IJRR上发表FORESEER机器人复合分层抗干扰框架,研究在五种不同构型的无人机平台上进行了室内外大量实验,通过四类代表性任务系统验证框架的性能。 NOKOV度量动作捕捉系统为实验提供了无人机在室内执行飞行任务时的高精度位姿数据及轨迹信息,助力验证FORESEER框架处理各种不确定性的有效性。
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