人工知能の急速な発展のおかげで、ロボット工学技術は生活と産業で広く使用されています。複雑なアプリケーションシナリオの場合、通常、1台のロボットは無能です。
UGVフォーメーションは、複数のUGVシステムが自己組織化と協調制御を通じて複雑なタスクを効率的に完了することを可能にします。したがって、タスク実行効率を改善する効果的な方法としてのUGVフォーメーションテクノロジーは研究のホットスポットになりつつあります。
延山大学機械工学部の研究者がUGV形成の分野で研究を行っており、屋外の開放環境でのUGV形成と比較して、UGVは屋内環境ではGPSナビゲーションシステムを使用できませんが、通常の形成アーキテクチャでは使用できません。 、常にUGVを取得する必要があります。ポーズ情報。
この点で、延山大学の機械工学部は、屋内測位を実現するためにNOKOVモーションキャプチャシステムを採用しました。光学式モーションキャプチャシステムは、空間内でサブミリメートルの精度の3次元座標を取得し、データを非常に低い遅延で地上局に送信できます。その後、地上局はUGV制御を実現するための命令を送信します。
自律形成技術の研究では、研究者たちは独自の形成制御プロトコルを提案しました。制御プロトコルの理論解析とシミュレーション設計の後、シミュレーション実験結果と関連パラメータに基づいて、物理システムのフォーメーションマーチング実験が実現されます。
モーションキャプチャシステムによって取得された剛体の3次元座標と6自由度の情報は、VRPNプロトコルを介してUbuntuベースのロボットオペレーティングシステムROSに転送されます。地上局ソフトウェアがROSのデータを読み取った後、モーションパラメータを計算し、フォーメーションコントロールを計算できます。数量、ウェイポイントの位置の推定、およびウェイポイントの指示の発行。
UGVは、ウェイポイント命令を受信した後、次の方向に移動し、そのポーズ情報を再度キャプチャして地上局に送信し、UGVルームでのフォーメーション制御を実現します。
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