成果描述：本实用新型公开了一种远程操控巡线无人机,包括无人机主体,所述无人机主体的底部一侧安装有前着陆轮,所述无人机主体的底部另一侧安装有后着陆轮,所述发动机的上方设有无人机尾翼,所述无人机主体的内部安装有油箱,所述油箱与发动机连接,所述无人机主体的侧面铰接有检修门,所述无人机主体的内中部安装电池,所述探测装置包括推杆电机、电机座、驱动电机和红外线摄像头,其中推杆电机安装在无人机主体的内部支架上,所述推杆电机的下端通过螺栓固定有电机座,所述电机座上安装有驱动电机,且驱动电机的输出轴朝下设置,所述驱动电机的输出轴固定有红外线摄像头。本实用新型结构新颖,设计巧妙,结构合理,适合推广。市场前景分析：本实用新型结构新颖,设计巧妙,结构合理,适合推广。与同类成果相比的优势分析：国内领先

本项目结合小型油动无人机和电动力系统的优点，利用简单可靠的机械传动系统，实现了小型油电混合动力小型无人机的设计样机，结合油动和电动力系统的优点，既能保留油动无人机的大航时远航程，又能有效大大提高油机空中停车后无人机的生存能力，必要的时候还能以低噪音的电动力进行任务飞行。 该机还具备以下设计优点：翼身融合V尾布局设计，有效减少全机阻力，提高升阻比和实用性能；弹射伞降方式大大降低了对常规飞机起降场地的要求；插接式结构设计操作简便，易于携带；可折叠橡筋弹射装置易于携带，成本低廉，操作方便，还可根据不同起飞重量设定弹射力大小。 主要性能指标：1. 结构材料：碳纤维+木质等；2. 机翼：翼身融合Ｖ尾布局，翼展2.7m ；可插接式机翼/尾翼，二人操作10分钟内可调好整机；3. 装箱后尺寸： 1.1米*0.7米*0.4米（可放家用车）；4. 实用升限：海拔5000米；5. 飞行速度：70—150公里/小时；6. 航时：2.5—4小时（油动）；0.5小时（电动力）；7. 起降方式：无需跑道，弹射起飞，开伞降落；8. 最大有效载荷：3公斤（不包括控制器和数传电台）；9. 弹射器长度4.8米；折叠后最大长度2.4米；最大起飞重量：14公斤。

本成果在研究人（驾驶员）的认知特性基础上，利用虚拟现实手段和机电系统集成控制技术，通过虚拟场景构建、显示界面开发及数据通信集成，实现了沉浸式虚拟交互（驾驶）仿真，在仿真过程中可实时采集分析人（驾驶员）的生理心理指标参数，再经过具有自主知识产权的科学数据处理技术之后，可有效表征不同情境下人（驾驶员）的行为绩效。

成果简介：地面无人机器人平台是一种轻型地面移动机器人，其涉及控制、视觉识别、智能算法、导航、规划、通讯等技术。目前已开发十余种从15公斤到400公斤的系列化地面机器人。可以根据实际需要与应用特点，设计不同的底盘、操作手臂，完成不同的任务。地面无人机器人平台具有突出的运动能力，适应复杂野外地面，可以适应软土、沙地、草地等多种地形，越障能力强；具有防雨、防风沙、抗振、抗低温、适应高温等能力，适应野外工作环境。可以在此平台上安装各种功能单元，从而达到不同的应用目的。此种机器人可以代替人在高度危险的环节执行

产品采用自主研发方式进行，区别于目前市场中采用WiFi模块解决方案，采用自研无线传输技术，提高传输性能、降低图像传输延迟和功率损耗。传输距离5Km-30Km、支持1920*1080（30帧）视频、功率损耗小于2W。 围绕高性能全高清数字图传设备，开发民用和军用无人机视频传输、远距离显示监控系统、大范围无人值守监控、农业和畜牧业监测等设备，提供完整的系统级解决方案。

ZST无人机载无线电监测系统安装在无人机平台上，实现无线电监测和定位功能。该监测系统主要由天线和监测接收机组成。监测接收机包括双信道射频接收模块、双信道数字处理模块、嵌入式计算机和电源模块组成。命令控制和数据通信采用无人机数据链平台实现。

RML63系列超轻量仿人机械臂为睿尔曼公司自主研发生产的6自由度长臂展机械臂，本系列共有三款产品型号：RML63-B标准版、RML63-ZF一维力版、RML63-6F六维力版；

智能交互式上肢康复机器人在机械结构上改进了现有动力型上肢康复机器人将电机放在运动关节处造成的噪声高、体积大等不足。在系统控制上，设计了多模态控制（语音控制、触摸控制、按键控制等）方式，使得控制更加符合人机交互控制需要，同时还设计了多种训练模式（被动训练、助力训练、虚拟现实训练等）。医、患、机三者交互，实现了医生跟患者，医生与机器，患者与机器之间的远程、无线控制。

1.痛点问题 多年来，工业大数据领域大数据分析算法和模型都是基于大量代码实现，效率低，难以实现快速开发。同时，工业大数据处理分析模型处理过程多由多个算法通过一定的计算流程构成，计算流程复杂多变，迫切需要一款支持灵活定制和快速开发的处理分析技术来支持工业大数据处理分析。 2.解决方案 清华数为交互式大数据处理与分析技术针对工业大数据处理与分析任务的交互式探索、建模、调试和应用而设计。根据CRISP-DM设计原则，一般大数据处理与分析分为业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署等阶段，各阶段相辅相成，形成一个大数据处理分析生命周期。 图1.交互式大数据处理与分析技术设计思想 本成果技术基于上述CRISP-DM的设计思想而设计，完全支持大数据处理与分析生命周期。该技术的特点包括： （1）内置数百种通用和专用的大数据分析算法和模型，并提供了按需扩展机制，用户可以按照自己的需要随时添加和扩充，以支持客户特定的大数据应用需求； （2）支持拖拽方式构建处理与分析流程，完全图形化设计大数据处理分析计算流程，并能在设计过程中进行单步/多步运行调试，查看中间结果，实时调整运行结果，以获得用户期望的处理分析结果； （3）支持机器学习模型训练及使用，内置了机器学习模型训练框架，一般机器学习模型在该技术的支持下，可以实现快速训练，训练结果可支持进一步的大数据处理与分析； （4）支持数据处理与分析流程参数化，在其提供的内部数据处理与分析算法模板中，用户通过算法模板可以开发面向Java、Python的算法，并集成和扩展到该技术的算法集合，实现按需定制处理分析； （5）支持数据画像和学习模型可视化，以图形化的方式定制数据画像的方法模型，并以二维和三维图表的形式展示给用户； （6）支持批处理、流处理和流转批处理三种处理方式； （7）按需定制运行计划与资源有效利用，用户可设置任务执行计划，任务执行计划定期运行，以实现周期性处理分析，方便获得持续的运行结果。 清华数为交互式大数据处理与分析技术面向多种用户角色，包括数据工程师、数据分析师、数据科学家、算法工程师、运维工程师、代码工程师等。采用分层设计，分为客户层、服务层、计算层。 客户层包括流程建模调试工具，用户可用工具图形化拖拽式设计处理与分析计算模型，并可进行调试和查看中间结果；管理工具，针对服务层所调用和访问的计算框架或者外部系统进行管理，包括对于数据源、计算环境、存储环境等的管理工具。 服务层主要包括流程调度服务，即负责按照用户所设定的工作计划来定时调度执行计算模型；执行服务，是负责执行处理分析计算的模型和算法的服务；计算资源管理服务负责管理执行服务中所能集成的所有的服务，如计算框架和存储设施等。 计算层是执行服务在执行处理分析算法和模型中所访问的外部服务，包括计算组件或框架，以及持久化存储组件或者系统等。 图2.交互式大数据处理与分析技术架构 本成果的交互式处理与分析技术较好地解决了工业大数据处理分析工作中所遇到的问题和痛点，并且能够广泛应用于多个行业和领域中，如能源、矿山、医疗器械、装备制造业、消费品制造业、工程机械行业等。 合作需求 期待与工业、医疗等领域企业紧密合作，获得各领域的实际需求，促使该技术不断完善和升级迭代，走向成熟。 未来将在工程机械行业、医疗机械行业、矿山行业、装备制造行业、互联网电商行业等寻求更多的成果转化、深度合作机会，在合作基础上，推动上述行业领域实现数字化转型和智能化升级，为国家实现“双碳”目标做出清华贡献。

智能交互式上肢康复机器人在机械结构上改进了现有动力型上肢康复机器人将电机放在运动关节处造成的噪声高、体积大等不足，将电机、减速箱、离合器等动力器件放在底座内，并采用基于齿轮的中央驱动设计，在实现简化机械臂的同时能完成肘关节曲/伸，肩关节曲/伸与内收/外展的多自由度活动。在系统控制上，设计了多模态控制（语音控制、触摸控制、按键控制等）方式，使得控制更加符合人机交互控制需要，同时还设计了多种训练模式（被动训练、助力训练、虚拟现实训练等），以适用不同阶段患者的康复训练需求。针对该机器人设计的一款应用于手机