English 中文 日本語 Русский
Связанные статьи Баннер

Исследовательские работы
С использованием NOKOV Motion Capture

Исследования с использованием передовых решений для захвата движения от NOKOV
Sort by Date
All Робототехника и инженерия Параллельный робот Робот на колесно-опорных ногах Сельскохозяйственный робот Гуманоидный робот Мягкий робот Инспекционный робот Медицинский робот Бионический робот UAV/UGV Экзоскелет Роботизированная рука Мобильный робот Система мульти-роботов Носимые устройства Континуум-робот Человеческое тело Животные SLAM Избежание препятствий/столкновений Формация/Рой Манипуляция Навигация Локализация Восприятие Планирование Контроль Ловкая рука Взаимодействие/Сотрудничество Человека и Робота Видение Marine&underwater Сотрудничество Смещение Изучение Телеуправление Тактильные технологии Концевые эффекторы Планирование движения Планирование траектории Планирование маршрута Ручной мокап Роботизированная хирургия Особый
Chuanxin Cheng, Hao Zhang, Yuan Sun, Hongfeng Tao, Yiyang Chen,A cross-platform deep reinforcement learning model for autonomous navigation without global information in different scenes,Control Engineering Practice,Volume 150,2024,105991,ISSN 0967-0661,h
J. Li, J. Ji, Q. Wang, H. Yu, Y. Pan and F. Gao, "Active Collision-Based Navigation for Wheeled Robots," 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Yokohama, Japan, 2024, pp. 10932-10938, doi: 10.1109/ICRA57147.2024.10610726.
R. Li and B. Xin, "Autonomous Navigation of Quadrotors in Dynamic Complex Environments," in IEEE Transactions on Industrial Electronics, doi: 10.1109/TIE.2024.3433585.
G. Chen, W. Dong, P. Peng, J. Alonso-Mora and X. Zhu, "Continuous Occupancy Mapping in Dynamic Environments Using Particles," in IEEE Transactions on Robotics, vol. 40, pp. 64-84, 2024, doi: 10.1109/TRO.2023.3323841.
Peng Xu, Jianhua Liu, Bo Liu, Yuanzheng Li, Hao Jin, Zhaoyang Mu, Tangzhen Guan, Guangming Xie, Hao Wang, Minyi Xu,Deep-learning-assisted triboelectric whisker for near field perception and online state estimation of underwater vehicle,Nano Energy,Volume
Y. Liu et al., "Enhancing Generalizable 6D Pose Tracking of an In-Hand Object With Tactile Sensing," in IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 9, no. 2, pp. 1106-1113, Feb. 2024, doi: 10.1109/LRA.2023.3337690.
Chai K, Xu L, Wang Q, et al. LF-3PM: a LiDAR-based Framework for Perception-aware Planning with Perturbation-induced Metric[J]. arXiv preprint arXiv:2408.01649, 2024.
N. Guo et al., "Proprioceptive State Estimation for Amphibious Tactile Sensing," in IEEE Transactions on Robotics, vol. 40, pp. 4684-4698, 2024, doi: 10.1109/TRO.2024.3463509.
C. Shi, G. Lai, Y. Yu, M. Bellone and V. Lippiello, "Real-Time Multi-Modal Active Vision for Object Detection on UAVs Equipped With Limited Field of View LiDAR and Camera," in IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 8, no. 10, pp. 6571-6578, Oct. 2023,
J. Tang et al., "ROV6D: 6D Pose Estimation Benchmark Dataset for Underwater Remotely Operated Vehicles," in IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 9, no. 1, pp. 65-72, Jan. 2024, doi: 10.1109/LRA.2023.3331624.
Liu Y, Yang H, Si X, et al. Taco: Benchmarking generalizable bimanual tool-action-object understanding[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2024: 21740-21751.
Yu, B.; Cheng, Y.; Xia, X.; Liu, P.; Ning, D.; Li, Z. Visual-Inertial Fusion-Based Five-Degree-of-Freedom Motion Measurement System for Vessel-Mounted Cranes. Machines 2024, 12, 748. https://doi.org/10.3390/machines12110748
Xiaokang Lei, Shuai Zhang, Yalun Xiang & Mengyuan Duan, Self-organized multi-target trapping of swarm robots with density-based interaction, Complex & Intelligent Systems,2023
Gang Chen, Peng Peng, Peihan Zhang, Wei Dong,Risk-aware Trajectory Sampling for Quadrotor Obstacle Avoidance in Dynamic Environments,arxiv,Shanghai Jiao Tong University

Используя этот сайт, вы соглашаетесь с нашимиусловия, которые описывают наше использование файлов cookie.ЗАКРЫТЬ×

Контакт
Мы стремимся реагировать оперативно и свяжемся с вами через наших местных дистрибьюторов для дальнейшей помощи.
ИнженерияВиртуальная реальностьНауки о движенииРазвлечения
Я хотел бы получить предложение
Пекин NOKOV Science & Technology Co., Ltd (штаб-квартира)
Место нахожденияRoom820, China Minmetals Tower, район Чаоян, Пекин
Электронная почтаinfo@nokov.cn
Телефон+ 86-10-64922321
Объем захвата*
Цель*
Полные телаДроны/РоботыДругие
Количество
Тип камеры
Pluto1.3CMars1.3HMars2HMars4HПодводныйДругие/Я не знаю
Количество камер
46812162024Другие/Я не знаю