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。

6月11日，浙大高飞团队在 Science Robotics 上发表论文，在该研究中，NOKOV度量光学动作捕捉系统为无人机实验提供高精度状态数据支持，用于硬件在环（HIL）测试中的虚拟狭缝生成以及闭环控制对比实验中的全状态反馈，为无人机高机动飞行与算法验证提供关键实验基础。

近日，“四川旋杰智能无人系统测试验证训练基地” 宣布正式投产。该基地设有2600平方米动捕场地，配备NOKOV度量光学动作捕捉系统，共部署300台动捕镜头。

ICRA 2026上，度量用户、中山大学智能工程学院吕熙敏副教授围绕“空中操作”方向，向我们分享了发表于T-RO、RA-L和IROS 2025的三项成果，实现空中操作“能做”、“做稳”和“做快”。

本案例展示NOKOV度量动作捕捉系统在双人握手场景中的抗遮挡性能。基于反算标记点、虚拟标记点及智能三维重建算法，即使在高交互、高遮挡及超近Marker间距条件下，依然能够实现稳定、连续的手部动作捕捉。

联系我们

如需更多应用、案例信息或产品报价，请致电 010-64922321，或在下方留言：

机器人/无人机 VR/AR/XR 运动康复传媒娱乐

提交

北京度量科技有限公司（总部）

北京市朝阳区安慧里四区15号五矿大厦8层820室

info@nokov.com

010-64922321