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精度亚毫米级!无人机编队定位技术解读-度量科技 | NOKOV度量动作捕捉
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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。




苏黎世大学RPG实验室:动作捕捉为无人机状态反馈提供位姿数据

在Davide Scaramuzza教授领导的苏黎世大学Robotics and Perception Group,NOKOV度量动作捕捉系统实时提供无人机位姿数据,用于无人机状态反馈。

Science Robotics丨人形机器人踢足球:依靠机载视觉学习反应式足球技能

清华大学赵明国研究员团队团队在Science Robotics发表人形机器人视觉踢球研究,通过强化学习实现反应式足球技能。NOKOV度量动作捕捉系统采集人体踢球动作及机器人、足球位置真值,为AMP参考运动数据和虚拟感知系统建模提供数据支持。

山东大学T-ASE研究:动作捕捉系统采集人类示范数据,DM-KMP与多智能体强化学习实现五指灵巧手协同抓取

山东大学控制科学与工程学院李可教授团队提出了面向仿人五指灵巧手抓取的统一学习框架。该研究将人类示范轨迹生成与多智能体强化学习相结合:NOKOV度量动作捕捉系统用于采集自然五指抓取运动,DM-KMP从有限示范中生成期望关节轨迹,PWS-MADDPG进一步学习多指协同抓取策略。研究结果显示PWS-MADDPG 在 11 类物体上的平均抓取成功率为 85.48%。

仿生五自由度折纸脊柱外骨骼:三维运动数据验证运动透明性

合肥工业大学、西安电子科技大学、英国提赛德大学和香港理工大学研究团队提出仿生五自由度折纸机构,并据此开发主动式折纸脊柱辅助外骨骼OSAE,用于在对称和非对称举升中适应人体脊柱运动并提供辅助。研究团队使用NOKOV度量动作捕捉系统采集受试者上半身三维运动数据,比较穿戴与未穿戴OSAE时前屈、侧屈和轴向旋转的躯干活动范围,验证OSAE系统的运动透明性。
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