Быстрое развитие дронов в последние годы привело к появлению различных применений, включая обнаружение объектов, патрулирование и аэрофотосъемку. Однако они все еще не способны физически взаимодействовать с целями для выполнения более сложных операций. Дрон, оснащенный манипулятором-роботом, может выполнять такие сложные взаимодействия, как захват и удержание объектов.
В большинстве условий аэроманипулятору потребуются независимые способности получения и обработки информации; а именно, разработка визуальной системы, которая может точно и последовательно идентифицировать и локализовать цель, является основным направлением исследований. Исследователи из Нанкинского университета аэронавтики и астронавтики разработали алгоритм визуального распознавания и позиционирования на основе модели обнаружения объектов глубокого обучения YOLOv5 и датчика RGB-D, который способен обнаруживать объекты и оценивать их местоположение в реальном времени во время работы роботизированного манипулятора.
Поскольку существующий роботизированный манипулятор команды не может полностью выполнить эксперимент по контролю захвата в полете, исследователи проверили алгоритм оценки позиционирования цели в контролируемой внутренней среде с использованием упрощенного эксперимента. На руке камеры дрона и на целевом объекте были размещены отражающие маркеры; для записи положений маркеров использовалась система захвата движения NOKOV.
Система захвата движения NOKOV обеспечивала вывод местоположений как камеры, так и цели в режиме реального времени через систему мировых координат. Благодаря достижению системой NOKOV уровня точности в субмиллиметра, данные, полученные системой, использовались для оценки точности системы визуализации дрона после адаптации облачных данных и преобразования координат. Исследователи перемещали руку камеры в одном направлении для симуляции движения камеры во время полета, тем самым тестируя общую производительность алгоритма позиционирования.
Ссылки:
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