通过强化学习算法增强蝴蝶状扑翼飞行器的升力

重庆大学航空航天学院的研究团队在Bioinspiration & Biomimetics期刊上发表关于提升蝶形FWV升力的论文：

通过强化学习-PPO算法提升并打造足以让蝶形FWV不借助额外辅助或气流起飞的升力，并利用NOKOV度量动作捕捉系统监测到上挥阶段升力峰值与前后翼开闭以及柔性变形有直接关系，而这些发现用传统的空气动力学方法并不容易预测或发现！本文为仿生扑翼飞行器未来的发展提供了有价值的强化学习经验。

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

通过仿生指尖接触事件实现三指机械手的连续自适应步态控制

研究人员在《Biomimetic Intelligence and Robotics》发表了题为《Continuous adaptive gaits manipulation for three-fingered robotic hands via bioinspired fingertip contact events》的文章，探讨了通过仿生方法提升三指机械手灵活性与自适应性的技术。

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