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密集环境中的自组织雷诺无人飞行器群
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密集环境中的自组织雷诺无人飞行器群

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天津工业大学
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协同控制、密集环境、集群、编队、避障

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!

   



双层LSTM光纤形状实时重建,NOKOV度量动捕提供高精度三维真值

中科院深圳先进院刘奂奂团队基于 NOKOV度量动作捕捉系统,提出面向微创手术导航的双层LSTM光纤形状重建方法。NOKOV获取光纤标记点高精度三维坐标,作为模型训练真值,并验证动态重建精度与稳定性,助力实现FBG光谱到光纤三维形状的端到端实时重建。

浮体运动如何精准测量?NOKOV度量动作捕捉助力浮动式多模块系统连接器失效安全验证

浮动式多模块系统是海洋工程领域的重要结构形式,其安全性受到连接器失效影响。中国海洋大学团队基于波浪水槽物理模型实验,利用NOKOV度量动作捕捉系统获取浮体模块运动数据,并结合数值模拟分析连接器失效后的动力响应变化。

室外环境下磁吸式巡检机器人动作捕捉

四川大学伍剑波教授团队采用NOKOV度量抗日光版动捕镜头,在室外获取磁吸式巡检机器人在垂直立面上爬行的高精度位姿数据。

动作捕捉在3D打印手性结构机械逻辑研究中的应用

本案例介绍了动作捕捉技术在3D打印手性结构机械逻辑研究中的应用。汕头大学杨楠老师团队利用度量动捕获取手性结构垂直面板的高精度位置数据,为结构力学行为分析及刚度验证提供位置测量数据支持,并验证了基于手性结构的机械逻辑计算方案。
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