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！

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。

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