無人機機器人多智能體協同控制運動追蹤和位姿數據動作捕捉系統

近年來，無人機編隊逐步走進大眾視野，經常在一些重大會議或活動上給大家帶來一場場視覺盛宴。多架無人機編隊技術在科研中被稱為“多智能體協同控制”，這種技術并不只應用于表演性質的無人機編隊，更是可以應用于工業操作、*偵察、災情救援、環境勘探、智能物流、智能農業，和消費娛樂等方面。

      多智能體協同控制平臺可以為高校實驗室提供同構和異構智能體的控制算法驗證，為理論成果提供實驗支撐。這個平臺主要由定位系統、通訊系統以及控制決策系統組成。

   為了解決定位系統精度和實時性的問題，平臺采用了NOKOV（度量）光學三維動作捕捉系統。精度可以達到亞毫米，延遲也在兩三個毫秒內，能夠很好地滿足實時定位并將位姿信息通過無線WiFi 通信傳輸給各個智能體，從而實現各個智能體的定位。明確了智能體的位置之后，每個智能體身上的智能控制決策系統可以對多智能體的行動作出控制，從而實現整套系統的協同控制。

        通過Nokov光學動作捕捉系統提供的高精度位置數據，無人車協同控制無論是在靜態情況下還是動態行進狀態下，都能很好地完場自主編隊、跟隨等協同任務。在靜態情況下，偏移無人車會在位置數據更新后自動歸隊，完成自動列隊任務。在運動情景下，當其中一輛無人車偏離預定的軌跡，不在編隊內，Nokov光學動作捕捉系統會傳回位置信息，然后在位置信息更新后，偏離路徑的無人車會自動回歸編隊。

1、系統功能

　對機器人進行精確的運動追蹤和位姿數據采集（六自由度、關節角度等運動學數據）

■　實時反饋目標位置、角度等數據，為機器人的位姿控制、運動規劃提供連貫、流暢的動作數據基礎

■　可通過SDK 將數據輸入 Matlab、C++等軟件進行二次開發和應用

機器人的運動控制和運動規劃

■　對機器人的運動、步態和位姿進行規劃與控制

■　對機器人運動規劃與控制方法的檢驗與驗證

■　“隨動機器人” 運動、步態和位姿的控制

2、系統組成

光學定位提供數據類型

? 位置、姿態等數據

? 偏航角（Yaw）、橫搖角（Roll）、俯仰角（Pitch）、四元數、歐拉角等數據

? 速度、加速度等基礎運動信息

? 目標多智能體上任意部位的三維空間坐標及整體的空間位置

? 每個智能體的速度、加速度及其相對距離、速度等數據

? 人體、動物或機器人的關節角度

解決方案

? 為無人機與機器人數據驅動與控制提供基礎運動數據

? 在機器人、無人機的運動規劃與控制方法的驗證中提供真值

? 為多智能體間的運動信息提供實時反饋

適用項目類型

? 空間飛行器控制、導航與制導

? 網絡集群與網絡化控制

? 多智能體編隊與協同

? 無人機的自主避障飛行與避障尋跡

? 無人機動作規劃與控制

3、適用機器人類型：

工業機器人

機械臂

康復機器人

仿生機器人

特種機器人

移動機器人

多足機器人

外骨骼機器人