Совместное управление улучшает прочность интеллектуальной системы тела, формирование барьеров является ключом.
По мере развития промышленных технологий сложность и масштаб задач постепенно возрастают, а способность отдельных агентов получать информацию и решать проблемы ограничена и в большинстве случаев не может удовлетворить требования миссии. Тем не менее, системы с несколькими интеллектуальными телами подчеркивают сотрудничество и координацию между единицами, а управление координацией с несколькими интеллектуальными телами может значительно повысить эффективность работы и возможности. В настоящее время существует много исследований по совместному управлению несколькими интеллектуальными телами, в том числе режимы сотрудничества между интеллектуальными телами, режимы связи и методы предотвращения препятствий, наиболее важным из которых является изучение алгоритмов управления множественными интеллектуальными телами.
Субмиллиметровое позиционирование оптических систем позиционирования помогает интеллектуальным беспилотным кластерным системам.
Профессор Пу Чжицян из Института автоматизации Китайской академии наук разработал интеллектуальную беспилотную кластерную систему. Кластерная система БПЛА разделена на три подсистемы: подсистема позиционирования, подсистема связи и подсистема управления, которая реализует такие функции, как управление одиночным БПЛА и БПЛА, координация земли и воздуха, кластерные операции и беспилотные летательные аппараты, а также производительность формирования БПЛА; Он может быть использован для популяризации науки среди молодежи, обучения и обучения, углубленной вторичной разработки в университетах или исследовательских институтах, а также в таких областях промышленного применения, как региональная логистика и интеграция военных и гражданских лиц.
Для определения местоположения используются оптическая система захвата движения NOKOV и инерционный блок автомобиля. Учитывая диапазон захвата, были установлены 24 оптические камеры позиционирования Mars2H, в том числе 8 высотой 5 м и 16 высотой 8,5 м, покрывающие пространство 12 м * 12 м * 8,5 м.
На каждом мобильном роботе и барьере есть метки, и различные метки расположены, чтобы отличить идентификатор каждого робота. Захватывая разметки на мобильных роботах и препятствиях, получая трехмерные координаты разметки и транслируя их в режиме реального времени с помощью SDK. Один робот может получать информацию о местоположении тела, соседних мобильных роботов и препятствий с точностью до субмиллиметров.
Поскольку точность позиционирования оптической системы NOKOV на несколько порядков выше, чем у инерциального навигационного оборудования, когда мобильный робот может получать данные, передаваемые оптическим позиционированием, оптическая система позиционирования используется для определения местоположения и коррекции кумулятивных ошибок данных инерционного датчика, чтобы данные, хранящиеся самим роботом, соответствовали данным оптической системы позиционирования. В течение определенного периода времени, когда данные, передаваемые системой позиционирования, недоступны из - за блокировки, данные, хранящиеся на инерционном датчике, используются для определения местоположения, чтобы обеспечить нормальную работу мобильного робота.
Многомобильная роботизированная система использует комбинацию пространственно - временного алгоритма A * и искусственного потенциального поля, чтобы избежать препятствий. В этом методе пространственно - временный алгоритм A * используется в качестве глобального алгоритма планирования пути для планирования пути без столкновения для мультироботизированных систем. В этом алгоритме измерение времени добавляется к традиционным алгоритмам A * и информация о ранее запланированных мультироботизированных путях хранится в виде таблицы. На основе этой информации для следующего робота создается путь без столкновения. Во - вторых, метод искусственного потенциального поля, как локальный алгоритм планирования пути, повышает стабильность метода в динамической среде. Когда вы сталкиваетесь с неизвестными динамическими препятствиями в окружающей среде, мобильные мультироботы могут избежать их вовремя. Таким образом, в качестве метода предотвращения препятствий сочетание пространственно - временного алгоритма A * и метода искусственного потенциального поля может генерировать эффективные пути без столкновений для многороботизированных систем и позволяет им хорошо справляться с предотвращением препятствий.
Кроме того, вся мультироботизированная система также используется в научно - популярных образовательных тренингах. Что касается популяризации науки, то эта система обеспечивает представление и взаимодействие для учащихся начальных и средних школ, научно - популярных площадок и крупных научно - популярных мероприятий. Во - вторых, он также предлагает подробные и интересные научно - популярные курсы. Что касается обучения и обучения, то на основе этой системы могут быть проведены вторичные исследования в области разработки технологий, а затем предложена учебная программа, связанная с системой и искусственным интеллектом. Кроме того, для ведущих научно - исследовательских институтов могут быть предложены технические программы по созданию лабораторий.
Инновационная группа по интеллектуальным технологиям самолетов Института автоматизации Китайской академии наук состоит из более чем 20 исследователей, ассоциированных исследователей, инженеров, докторов наук и магистров. Команда уже давно занимается адаптивным управлением стержнем и исследованиями группового интеллекта беспилотных автономных платформ и добилась ряда важных результатов в прикладных фундаментальных исследованиях, разработке инженерных систем и индустриализации.
Применение систем захвата движения в изучении технологии интегрированной внутренней позиционирования
Гибкий робот для реабилитации верхних конечностей с использованием технологии виртуальной реальности
Пожалуйста, свяжитесь с нами
-
Мы прилагаем все усилия для того, чтобы помочь вам в ваших запросах и предоставить полную информацию.
Поделитесь с нами своими проблемами, и мы быстро направим вас к наиболее эффективному решению.
-
-
- Объем захвата * m m m
-
Объекты для отслеживания *
- Количество целей (необязательно)
-
Тип камеры (по желанию)
-
Количество камер (необязательно)
- Отправить