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！

北大工学院张飞天老师团队，使用NOKOV度量水下动作捕捉系统，进行单艇水下运动捕捉。

武汉大学机器人学院BRAIN实验室利用度量动捕采集人体高精度武打动作数据，用于人形机器人强化学习训练，最终人形机器人复现了“行云流水”的武打动作。

山东大学研究团队发表面向绳驱动连续体机器人的融合非线性扩展状态观测器的自适应滑模跟踪控制方法，度量动捕为实验提供机器人末端执行器位姿数据，助力验证控制方法有效性。

近日，来自杭州的研究团队在《biomimetics》期刊发表论文《Research on Motion Transfer Method from Human Arm to Bionic Robot Arm Based on PSO-RF Algorithm》，论文已被SCI和EI收录。

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