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通过强化学习算法增强蝴蝶状扑翼飞行器的升力

通过强化学习算法增强蝴蝶状扑翼飞行器的升力

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重庆大学航空航天学院
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FWV、仿生扑翼飞行器、PPO算法、近端策略优化、起飞升力

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。

  

IJRR 连续体机器人预设行为自适应控制（BPAC）框架

中山大学谭宁老师团队在IJRR上发表连续体机器人预设行为自适应控制（BPAC）框架，度量动捕为实验提供执行器位置真值，助力验证控制方法有效性。

《三体》经典台球场景沉浸式体验

置身建发·三体沉浸式艺术展，体验《三体》经典台球场景：两球相撞，撞出无限可能！物理学？不存在的！

慕尼黑工大 水下机器人研究

慕尼黑工大MIRMI研究院的Daniel Dücker老师，利用NOKOV度量水下动作捕捉系统，获取水下机器人的高精度位姿真值，用于生成训练数据、验证控制与估计算法。

如何监测水下柔性管道的高频振动？

山东科技大学海洋土木工程实验室李朋老师团队利用NOKOV度量水下动作捕捉系统监测水下柔性管道振动。
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