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！

研究利用NOKOV度量动作捕捉系统实时追踪障碍物的位置与几何特性，并将这些检测结果拟合为几何原语。度量动捕充当环境感知与几何建模的基础角色，是将真实世界中的障碍物转化为几何参数的关键桥梁。

清华大学赵明国老师团队，从NOKOV度量动作捕捉系统获得的人体下蹲轨迹数据，将人形机器人躯干和四肢简化为三粒子模型，用于优化参考轨迹并为全身控制提供更可行的跟踪目标，从而提升人形机器人执行下蹲等复杂动作的性能与可靠性。

北京人形机器人创新中心使用NOKOV度量动作捕捉系统采集人形机器人关键位置数据。

乐聚人形机器人基于NOKOV度量动作捕捉系统采集的人体太极拳运动数据，开展运动轨迹重定向与仿真迁移技术，实现人形机器人演绎太极拳。

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