多目标位姿反馈
除了无人系统自身,还能实时输出环境中障碍物、人员等对象的位姿与运动状态,让它们一起进入算法闭环。

01 / SPATIAL COMPUTING
从动捕适配、UWB 实时定位到 SLAM 自定位,除了无人系统自身,还能反馈环境中障碍物、人员等对象的位姿,让真实空间的位姿与身份在虚拟与现实之间双向流动。
预约技术评估MobiusNav 不止输出无人系统自身的位姿,更把整个空间——包括障碍物、人员等对象——映射成可用的数字孪生。真实状态由此在虚拟与现实之间双向流动,让控制、规划与仿真共享同一个空间。
除了无人系统自身,还能实时输出环境中障碍物、人员等对象的位姿与运动状态,让它们一起进入算法闭环。
动捕适配、UWB 实时定位与 SLAM 自定位,可按场地与已有设备灵活组合。
位置、姿态、身份与时间戳统一输出,既服务于无人系统控制,也服务于环境感知与规划。
从概念验证到规模化实验,MobiusNav 的价值始终由你需要验证的真实变量决定。
让现有控制器先获得稳定的位置、姿态和刚体身份,再进入真实飞控验证。
将已有动捕系统统一到对象、坐标与数据接口体系中,避免重新建设测量空间。
把环境中障碍物、人员等对象的位姿与运动状态持续反馈给规划与避障算法,让决策跟随真实空间变化。
每个环节都围绕一个明确目标展开:让真实系统更早进入研发循环,且让团队保持对实验过程的掌控。
根据场地、覆盖范围与对象规模配置动捕、UWB 或 SLAM 节点。
完成无人系统与环境中的障碍物、人员等对象的刚体与坐标定义,统一身份与坐标体系。
将位置、姿态、身份与时间戳送入控制、规划或 MobiusBridge 的双向数据链路。
从既有软件接口到真实系统模块,MobiusNav 可以作为独立能力接入,也能成为完整闭环中的一环。
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