密集环境中的自组织雷诺无人飞行器群

由7架四旋翼无人机组成的编队，在森林式密集障碍环境中灵活避障，同时实现编队维护——天津工业大学研究成果

NOKOV度量动作捕捉系统实时获取无人机室内定位和姿态数据，助力验证无人机集群模型在真实环境中的部署可行性，为密集和不可预测场景下无人机集群编队飞行和维护提供新的解决方案！

清华大学类脑计算中心使用度量动捕抗日光镜头过滤强光干扰，准确识别平衡步兵（轮足机器人）表面的反光标记点，实时获取高精度运动轨迹。

追踪定位应用 | 山东科技大学机械电子工程学院，利用光学动作捕捉系统的亚毫米级精度定位，实时捕捉多个液压平台联动时的位姿数据，以及相互间的位置关系，用于液压平台的控制分析研究。

集群协同应用 | 江苏科技大学群体机器人实验室，采用Crazyflie无人机，演示无人机编队飞出“8”字形态效果，同时使用光学动作捕捉系统，室内精准定位，捕捉无人机集群编队的运动轨迹。

集群协同应用 | 西北工业大学航海学院彭星光老师团队使用动作捕捉系统实时获取机器人的绝对坐标和方向，通过数据传输和解码，使机器人具有局部感知能力，从而通过算法观察和验证机器人集群系统中集体裂变行为。

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