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索并联机构中的理论验证-度量科技 | NOKOV度量动作捕捉
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索并联机构中的理论验证

索并联机构中的理论验证

客      户
清华大学机械工程系
场地大小
3米×2米×2.5米
关  键 词
动作捕捉、工业机器人、室内定位
被捕捉物
小球
核心配置
8个Mars 2H动作捕捉镜头

大型军舰和商用船舶的建造技术是提升国防水平和远洋运输能力的基础,而船舶涂装是船舶建造过程中的一个重要环节。目前我国大型船舶的表面涂装普遍依赖人工作业,人工涂装作业,存在人力成本高、作业环境差、工作效率低和涂装质量差等缺陷。为改善这类缺陷,引入各类涂装机器人进行涂装作业是未来发展的趋势。

索并联机构

目前可实现大型表面自动化涂装的设备,主要有工业串联机器人及爬壁机器人两种,但它们都无法完全满足大型表面的高效自动化涂装需求。采用柔性绳索作为驱动支链的索并联机构凭借质轻、负载大、动态特性高和工作空间大等特点迅速成为机器人研究领域中的热点之一。

清华大学机械工程系的研究生彭发忠针对索并联机构的大跨度稳定运动进行了相关研究,旨在为大型表面涂装过程提供稳定高效的轨迹规划方案。

在对索并联机构动态轨迹规划的研究过程中,彭同学针对现有轨迹规划理论存在的部分问题进行了改进、优化及仿真,最终通过可重构轨迹实验平台进行了轨迹稳定性的验证。为了获取动平台的精确位姿,实现索机构的快速标定,该实验平台配备了NOKOV(度量)光学三维动作捕捉系统。

NOKOV度量动作捕捉系统中的光学镜头可以发射红外线,在动平台上安装反光标志点,镜头通过捕捉反射的红外线,进而根据三维重建理论获得反光标志点的位置坐标,按照反光点与动平台的安装关系即可解算出动平台的实际位置坐标。

使用NOKOV度量动作捕捉系统对索并联机构动态轨迹规划的研究

通过实验平台可以得到轨迹运行过程中的终端位置信息以及索力参数,为探究轨迹稳定性与索力变化之间的关系提供了数据支撑。




苏黎世大学RPG实验室:动作捕捉为无人机状态反馈提供位姿数据

在Davide Scaramuzza教授领导的苏黎世大学Robotics and Perception Group,NOKOV度量动作捕捉系统实时提供无人机位姿数据,用于无人机状态反馈。

Science Robotics丨人形机器人踢足球:依靠机载视觉学习反应式足球技能

清华大学赵明国研究员团队团队在Science Robotics发表人形机器人视觉踢球研究,通过强化学习实现反应式足球技能。NOKOV度量动作捕捉系统采集人体踢球动作及机器人、足球位置真值,为AMP参考运动数据和虚拟感知系统建模提供数据支持。

山东大学T-ASE研究:动作捕捉系统采集人类示范数据,DM-KMP与多智能体强化学习实现五指灵巧手协同抓取

山东大学控制科学与工程学院李可教授团队提出了面向仿人五指灵巧手抓取的统一学习框架。该研究将人类示范轨迹生成与多智能体强化学习相结合:NOKOV度量动作捕捉系统用于采集自然五指抓取运动,DM-KMP从有限示范中生成期望关节轨迹,PWS-MADDPG进一步学习多指协同抓取策略。研究结果显示PWS-MADDPG 在 11 类物体上的平均抓取成功率为 85.48%。

仿生五自由度折纸脊柱外骨骼:三维运动数据验证运动透明性

合肥工业大学、西安电子科技大学、英国提赛德大学和香港理工大学研究团队提出仿生五自由度折纸机构,并据此开发主动式折纸脊柱辅助外骨骼OSAE,用于在对称和非对称举升中适应人体脊柱运动并提供辅助。研究团队使用NOKOV度量动作捕捉系统采集受试者上半身三维运动数据,比较穿戴与未穿戴OSAE时前屈、侧屈和轴向旋转的躯干活动范围,验证OSAE系统的运动透明性。
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