Запечатлевая движение,
Создавая истории

С развитием промышленной технологии многопрограммные системы достигли больших успехов в промышленных операциях, патрулировании и разведке, помощи при бедствиях, экологических исследованиях, интеллектуальной логистике, умном сельском хозяйстве и потребительских развлечениях. Концепция Агента установила единую исследовательскую систему для автономных мобильных платформ, таких как беспилотные автомобили, беспилотные летательные аппараты и беспилотные подводные аппараты. Кооперативное управление многопрограммной системой является теоретической основой для реализации практических задач и операций крупномасштабной робототехнической системы.

Однако большинство исследований по кооперативному формированию многоинтеллектов как в стране, так и за рубежом все еще остаются на уровне теории и компьютерного моделирования. Школа автоматизации Пекинского института технологий нацелена на разработку практической, осуществимой и надежной экспериментальной платформы для кооперативного контроля многоинтеллектов, которая используется для проверки алгоритма управления изоморфными и гетерогенными агентами в университетской лаборатории, предоставляя экспериментальную поддержку теоретическим результатам. Платформа обладает высокой открытостью и богатым интерфейсом для вторичной разработки, что позволяет использовать ее в практике теоретических курсов в колледжах и университетах.

Вся управляющая платформа в основном состоит из трех частей: подсистема сетевого взаимодействия, подсистема многоагентного взаимодействия и подсистема комбинированного позиционирования. Подсистемы сетевого взаимодействия и облачного управления в основном отвечают за связь между агентами. Подсистема многоагентного взаимодействия в основном используется для выполнения связанных верхних управляющих команд, включая четырехроторный БПЛА и всенаправленную мобильную робототехнику. Подсистема комбинированного позиционирования представляет собой многоагентную комбинированную систему позиционирования, где основным методом позиционирования служит оптическая 3D-система захвата движения NOKOV, а вспомогательными компонентами являются воздушные инерциальные устройства.

Система оптического 3D захвата движения NOKOV обеспечивает высокую точность и низкую задержку позиционной информации, что позволяет всей платформе достигать более точной работы.

Основой всей платформы управления является точное позиционирование. В отличие от большинства предыдущих платформ, использующих технологию позиционирования UWB, оптическая система захвата движения, предоставленная NOKOV, не только обеспечивает высокую точность, но и может предоставлять данные о позиционировании в реальном времени с низкой задержкой и без помех. БПЛА и БПМ могут находить свое местоположение с помощью этой технологии. Как сказал учитель Сун Чжунци: "С помощью оптической системы захвата движения, измеренной NOKOV, мы знаем, где мы находимся, и сообщаем друг другу, где мы находимся, чтобы осуществить связь между двумя системами и завершить совместное взаимодействие."

С помощью отражающих точек оптического захвата движений NOKOV, наклеенных на интеллектуальное тело, мы можем получить информацию о полете, позиции вождения и положении комбинации БПЛА и беспилотного транспортного средства в пространстве, а информация передается в сеть коммуникационной системы управляющей платформы через порт SDK мобильного программного обеспечения для захвата, после чего данные о положении передаются агенту через коммуникационную систему, позволяя агентам выполнять совместные движения и взаимодействовать друг с другом.