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MPCC++通过引入轨道约束和终端集为无人机竞赛中的高速飞行提供安全保障。同时,通过动态增强和TuRBO优化,显著提升飞行性能。在模拟和现实世界测试中,MPCC++实现了与顶尖强化学习策略相媲美的圈速,并达成了100%的成功率,证明了其在确保安全的同时,能够有效推动四旋翼飞行器性能至极限。
1、几何可行性约束:通过几何约束协调无人机和机械臂的运动,确保轨迹的安全性和效率。路径规划:使用A*算法规划飞行路径,生成飞行走廊以保证无人机安全飞行。机械臂轨迹优化:通过贝塞尔曲线优化机械臂轨迹,同时应用GJK方法检测碰撞。避障策略:***用小孔映射迭代优化,确保轨迹执行过程中避免与环境障碍物碰撞。
2、我们的方法侧重于在笛卡尔空间中部分解耦四旋翼无人机和机械臂的轨迹规划,通过几何可行性约束协调运动。首先,计算抓取位置并使用A*算法规划路径,生成飞行走廊以保证安全飞行。然后,通过贝塞尔曲线优化机械臂轨迹,同时应用GJK方法检测碰撞,并通过小孔映射迭代优化,确保轨迹执行无误。
3、算法流程包括视觉无人机检测、双目定位与空间轨迹跟踪,利用特征匹配、立体几何计算目标坐标,结合坐标转换获得GPS坐标。空间轨迹跟踪则通过参数初始化与持续跟踪,输出无人机轨迹。在系统设计中,硬件平台与算法框架***用模块化结构,便于算法升级与性能优化。
全景视觉网络系统旨在实时检测、定位与跟踪未知无人机,以此保障安全与防御恶意无人机威胁。系统由中心节点与大量感知节点组成,每个感知节点包含四个相机,每个相机配置四个镜头,从而形成16个镜头的全方位检测能力。中心节点接收并融合各感知节点的目标位置信息,给出无人机数量与坐标。
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