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工程科研
无人系统
为多智能体提供空地一体、从数据采集到系统集成全流程的一站式算法验证与仿真测试
应用挑战
  • 真值精度不够,算法验证结论不可信
  • 目标一多,同步追踪就乱
  • 延迟高,调参靠猜,效率低
  • 出了实验室,系统就失灵
  • 每换个平台,就得重新开发一遍
  • CHINGMU优势
  • 亚毫米真值,高速复杂轨迹下全场无盲区
  • 数百目标同步追踪,支撑大规模集群协同研究
  • 毫秒级实时反馈,调参结果当场见
  • 空地一体,室内外复杂场景稳定可用
  • 开放API和SDK,兼容ROS、仿真平台,无缝集成
  • 方案介绍

    青瞳视觉无人系统解决方案,主要用于复杂环境下空地协同无人系统集群控制等相关算法的地面验证,致力于构建“空地一体、虚实融合、智能协同”的一站式平台,将无人机、无人车、机器狗、水面/水下USV、ROV、AUV等多类型智能体统一纳入水陆空协同体系。通过部署红外动作捕捉系统,实时采集智能体轨迹与位姿数据,随后在此基础上开展相关多智能体集群协同算法验证,具备多维度、多层次、多场景的实验能力。


    提供全流程解决方案,支持按需定制


  • 数据获取

  • 数据库
  • 方案架构

  • 光学动捕相机
    具备高帧率与大视场角,专为捕捉高速运动的无人机等目标而优化,并集成室外抗干扰技术,确保复杂光线下的稳定成像
  • 动捕软件
    集高精度定位算法与集群数据管理于一体,能实时处理上千标记点,直接输出可用于控制反馈的轨迹与姿态真值数据流
  • 智能体
    无人机、无人车、无人船等(可选项)
  • 核心技术优势

    超高精度与无死角覆盖系统提供亚毫米级(最高0.02mm)定位精度,结合大视场角镜头实现空间无死角覆盖,确保无人机等目标在高速运动与复杂轨迹中仍能被精准捕捉,为SLAM、路径规划等算法提供可靠真值。
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    大规模集群同步追踪系统支持6000+㎡捕捉范围与300+刚体的6DOF实时同步追踪,适用于高密度无人机集群控制与陆空协同实验。主动光标记点设计保障了多目标间的稳定识别与无干扰跟踪,为群体智能研究提供技术基础。
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    动态避障与控制策略实时验证依托动捕优势,为算法验证、无人机避障测试提供支持,利于及时调整控制策略,使无人机/车测试研究更加精准,实际应用操作更加灵活、可靠。
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    超低延时与实时反馈采用高达380Hz采样频率与实时图像处理算法,系统延时最低可达2.6ms。支持实时轨迹呈现与姿态反馈,使用户能够即时优化控制策略,尤其适用于高速无人机追踪、多机协同及动态避障等高实时性要求场景。
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    强大的环境适应性具备室外抗阳光干扰技术与水下追踪能力,支持主动与被动标记点,可在室内外、水上水下及光线复杂环境中稳定工作。抗遮挡算法允许标记点部分丢失或混叠时仍保持高精度解算,适应多变的真实测试环境。
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    开放接口与全生态兼容提供C/C++、Python、C#等多语言SDK,支持VRPN、ROS、Matlab、Simulink等主流协议与开发环境。同时兼容三维软件与 C3D、FBX、BVH、TRC、CMR 等多种动捕数据格式,便于系统快速集成、二次开发以及多平台数据应用,大幅提升研发效率。
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    定制化科研应用服务不仅提供高精度动捕系统,还可配套无人机/车、机器人等定制化集成套装,覆盖从数据采集、算法验证到控制优化的全流程。已广泛应用于多所高校与科研机构,助力无人系统控制策略测试、SLAM验证及协同实验研究。
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