多旋翼无人机多机编队和多机协作飞行等复杂的飞行任务对其控制算法提出了较高的要求，为了保证多旋翼飞行控制算法的稳定性和可靠性，需要对其进行测试实验，所以，很有必要搭建一套方便、高效、可靠的控制算法测试平台。常规的多旋翼无人机控制算法的测试平台如下图所示。

GPS全球定位系统为多旋翼飞行器提供位置和速度信息，飞行器机体上的惯性测量单元IMU则测量得到其三轴姿态角、角速度和加速度等数据，然后传输给多旋翼机体控制系统，经过飞行控制算法和航迹规划算法的处理，驱动控制电机来实现多旋翼无人机的飞行控制。
但是，这样的平台有如下几个缺陷：1）受环境因素影响大。GPS无法在室内完成工作，因此该实验平台只能搭建在室外环境，容易受到天气因素的影响。2）试验平台的定位精度不够高。一般情况下，GPS的定位精度为m级或cm级，无法达到mm级，而且受试验位置影响大，例如附近的建筑物会影响精度，不利于多机编队实验的开展。

基于动作捕捉系统的无人机室内系统

于是，为解决上述问题，哈尔滨工业大学航空学院刘博博士基于NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统，构建了一套多旋翼无人机室内试验系统作为其复杂控制算法的测试平台，可以为多旋翼提供精确的位置和姿态信息，同时，还可以作为单旋翼、地面车辆等控制算法的测试平台。

该实验系统主要由以下几个部分构成：NOKOV(度量)光学三维动作捕捉系统，工作站电脑(运行动作捕捉软件)，电脑（运行QT地面站），多旋翼无人机。其中，NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统包含16个Mars 2H动作捕捉镜头，动作捕捉镜头可以发射出特定波长的红外光，在无人机上放置可以反射红外线的Marker标记点，动作捕捉镜头经过标定后，可以实时捕捉Marker标记点空间位置坐标，将捕捉到的数据经过千兆以太网实时传输给地面端的工作站电脑。工作站上运行的Seeker软件可以解算出所有Marker点的位置信息，以及由Marker点组成的刚体的位置和姿态角六自由度数据，之后通过VRPN通讯将刚体的位置和姿态信息实时传输给QT地面站。具体流程如图所示：

该实验平台规避了传统实验平台受制于GPS室外环境的缺点，并且将定位精度提高到了亚毫米级别，对多旋翼无人机控制算法的研究提供了新的研究方法，拓展了未来更多研究的可能性。NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统作为国产光学动作捕捉系统在中国高校中有着众多的合作伙伴，共同助力国家科研水平的提高。