简介：本发明公开了一种双驱类扑翼飞行器，属于飞行器技术领域。该飞行器由机架、机身、四个转翼、转动箱、主电机、控制舵机等组成。机架和机身固定，转翼与转动箱的输出轴固定联接，主电机通过一级齿轮传动驱动转动箱和转翼相对于机架转动，产生飞行器所需的推力。舵机通过二级锥齿轮传动改变转翼的初始方位，从而改变推力的方向。该双驱类扑翼飞行器机身两侧的推力大小和方向可以独立灵活调节，机动性能强，有利于复杂空间的飞行和起降控制。主传动和机动性控制机构简单、结构紧凑、可靠性高。

“毓”旋翼是一种模块化多旋翼无人机，系统构建了一种新型多旋翼无人飞行平台，设计了简单可靠的连接结构。由于单个飞行模块具有独立的动力系统和控制系统，本项目在此基础上提出了多模块的协同控制算法并给出了区别于常规多旋翼构型的多种模块排布方式。此外，还能够基于冗余传感器数据研究了数据融合算法以提高传感器精度。 “毓”旋翼无人机由多个单旋翼模块组成，每一个单旋翼模块具有独立的结构、飞行控制器、动力系统以及通信设备。飞行控制器用于感知环境，处理数据，实现算法，是飞行器控制的核心。其中包含以下传感器：加速度计（用于测量姿态）、陀螺仪（用于负责测量姿态以及获取角速度）、磁力计（用于获得姿态）以及气压计（用于获得高度）；通信设备用于模块与模块之间以及模块与外部设备之间的通信，由于通信的多对多特性，将会引入通信网络实现组网通信；结构用于组成机体，安装放置元器件，并实现与外部的连接，是飞行的主体部分；动力系统则用于动力输出，包含无刷电机、电子调速器、螺旋桨、电池以及配套供电网络，在这里由于多个模块之间可以采用独立电池供电，为使多个电机之间的供电电压相同引入了并联供电网络，实现多个电池之间的并联供电。

本发明公开了一种飞行器地面运动目标红外图像识别装置，所述装置包括红外图像非均匀性校正模块、图像旋转模块、图像配准模块、多级滤波模块、连通域标记模块、目标检测与特征识别模块、流程控制模块以及 FPGA 实现的互联模块。本发明采用图像处理和目标识别专用 ASIC/SoC 芯片、通用 DSP 处理器和 FPGA 处理器，完成不同层次的图像处理和目标识别算法，提高系统并行度、实时性，实时地实现了飞行器地面运动目标红外图像识别

“毓”旋翼是一种模块化多旋翼无人机的，系统构建了一种新型多旋翼无人飞行平台，设计了简单可靠的连接结构。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 由于单个飞行模块具有独立的动力系统和控制系统，本项目在此基础上提出了多模块的协同控制算法并给出了区别于常规多旋翼构型的多种模块排布方式。此外，还能够基于冗余传感器数据研究了数据融合算法以提高传感器精度。“毓”旋翼无人机由多个单旋翼模块组成，每一个单旋翼模块具有独立的结构、飞行控制器、动力系统以及通信设备。飞行控制器用于感知环境，处理数据，实现算法，是飞行器控制的核心。其中包含以下传感器，加速度计（用于测量姿态），陀螺仪（用于负责测量姿态以及获取角速度），磁力计（用于获得姿态）以及气压计（用于获得高度）。通信设备用于模块与模块之间以及模块与外部设备之间的通信，由于通信的多对多特性，将会引入通信网络实现组网通信。结构用于组成机体，安装放置元器件，并实现与外部的连接，是飞行的主体部分。动力系统则用于动力输出，包含无刷电机、电子调速器、螺旋桨、电池以及配套供电网络，在这里由于多个模块之间可以采用独立电池供电，为使多个电机之间的供电电压相同引入了并联供电网络，实现多个电池之间的并联供电。 1、主要技术优势 毓”旋翼的若干个子模块相同，使用者只需稍加注意正反模块的结合，便可根据自身实际需求确定子模块的数量和具体的连接方式，以满足不同的载荷需求或其他用途；由于模块化，单模块紧密排列本就利于储存，再加上可折叠变形，因此毓旋翼在储存方面极为便利，而且折叠储存方式多样，适合于多种场景； 2、主要性能指标 1)模块化，灵活拼装，快速更换，“毓”旋翼由若干个完全相同的单旋翼模块组合拼装而成；2)协同化，组成此多旋翼无人机系统的单旋翼模块高度内聚，多个模块协同控制以实现整体控制；3)多样化，使用者可自由改变子模块的数量和排布方式进行组装，以满足不同载荷的实际需求。

本实用新型公开了一种软土层降阻散热仿生钻杆，包括安装板，所述安装板的中部设置有贯穿的安装孔，所述安装孔的内部安装有竖直的连接轴，所述连接轴的上方延伸至安装板的顶部设置有水平的驱动块，所述驱动块的顶部中心设置有固定槽，所述连接轴的下方延伸至安装板的底部设置有水平的限位块，所述限位块的底部安装有竖直向下的钻杆本体，所述钻杆本体的外侧设置有螺旋状的钻刀片。本实用新型在使用时，不但能够控制钻杆本体自动向下钻入，节省人力，且能够在钻杆本体钻入的过程中，增大钻杆本体的受力面积，降低钻杆本体钻入的阻力，并能够在钻

本实用新型公开了一种仿生变结构圆锥螺旋槽轴承。包括轴承主轴和轴承座；轴承主轴与轴承座相配合的一端为圆锥体，在靠近圆锥体的大端面侧的圆锥面上开有多条变结构螺旋槽；轴承座与轴承主轴之间充满润滑剂。多条变结构螺旋槽为变槽深螺旋槽，或变螺旋角螺旋槽，或变槽宽螺旋槽，或螺旋槽槽深、螺旋角以及螺旋槽槽宽都按线性变化的组合。本实用新型利用螺旋槽的特殊分布规律使得轴承在工作中既存在动压润滑也存在静压润滑，提高了流体润滑性能，增强了润滑效果，解决了传统圆锥螺旋槽轴承在低速时动压润滑性能差、摩擦力矩大与磨损严重的问题。减少了轴承主轴与轴承座在工作时的直接接触，能长期保持精度，延长轴承的工作寿命。

本项目面向室内外环境下对目标和环境的可靠快速感知需求，突破高性能主动适应的混合稳像、动态目标快速搜索追踪、智能探索感知的快速地图创建和定位与场景理解关键技术，研制具有高稳定性、宽视野功能的仿生眼样机一套，可实现快速追踪动态目标，实现环境三维建模与场景理解，成果将为机器人智能化、自主化导航提供主动感知的新途径。重点开展如下研究： 1）具有高稳定性、宽视野功能的仿生眼研制 研究仿生眼的结构高动态轻量化优化设计及优化的电机驱动方式，提出眼球各自独立运动、眼颈协调的关节配置方案，研究多轴关节的实时同步控制，研究图像传感器、IMU传感器及RGBD传感器的硬件高精度同步方法及GPU加速方法，实现对环境的高精度时间同步视觉感知。 2）高性能主动适应的混合稳像算法 针对图像抖动模糊问题，研究主动适应的机电混合稳像算法；结合姿态反馈信息通过眼颈关节协调进行适应性姿态调整去除低频扰动，通过IMU及图像时间序列进行相机6D位姿估计与滤波消除高频扰动，实现主动适应混合稳像算法。 3)动态目标快速搜索追踪算法 针对快速运动的视觉目标，研究基于深度强化学习和注意力机制的目标跟踪算法；同时研究基于眼颈运动神经回路控制机理的眼颈协调优化视觉伺服跟踪算法，使冗余眼颈关节实现优化协调运动，实现时间最优快速目标追踪。 4）智能快速地图创建和定位与场景理解 针对未知场景，基于双眼RGB图像序列及深度传感器信息，生成仿生眼环境观测的序列决策指令，实现更优更快的环境地图创建。实现室外环境三维建模与场景理解。

本项目面向室内外环境下对目标和环境的可靠快速感知需求，突破高性能主动适应的混合稳像、动态目标快速搜索追踪、智能探索感知的快速地图创建和定位与场景理解关键技术，研制具有高稳定性、宽视野功能的仿生眼样机一套，可实现快速追踪动态目标，实现环境三维建模与场景理解，成果将为机器人智能化、自主化导航提供主动感知的新途径。重点开展如下研究： 1）具有高稳定性、宽视野功能的仿生眼研制 研究仿生眼的结构高动态轻量化优化设计及优化的电机驱动方式，提出眼球各自独立运动、眼颈协调的关节配置方案，研究多轴关节的实时同步控制，研究图像传感器、IMU传感器及RGBD传感器的硬件高精度同步方法及GPU加速方法，实现对环境的高精度时间同步视觉感知。 2）高性能主动适应的混合稳像算法 针对图像抖动模糊问题，研究主动适应的机电混合稳像算法；结合姿态反馈信息通过眼颈关节协调进行适应性姿态调整去除低频扰动，通过IMU及图像时间序列进行相机6D位姿估计与滤波消除高频扰动，实现主动适应混合稳像算法。 3)动态目标快速搜索追踪算法 针对快速运动的视觉目标，研究基于深度强化学习和注意力机制的目标跟踪算法；同时研究基于眼颈运动神经回路控制机理的眼颈协调优化视觉伺服跟踪算法，使冗余眼颈关节实现优化协调运动，实现时间最优快速目标追踪。 4）智能快速地图创建和定位与场景理解 针对未知场景，基于双眼RGB图像序列及深度传感器信息，生成仿生眼环境观测的序列决策指令，实现更优更快的环境地图创建。实现室外环境三维建模与场景理解。

大范围骨缺损的修复是临床上的难题之一。骨支架具有良好的可设计性，是一种有前途的骨修复材料。目前大部分骨支架生物活性差，骨传导效率低。电信号是调控机体生物活动的主要信号之一，针对骨骼的电活性特点，我们设计研发了一种仿生多孔羟基磷灰石（HA）/钛酸钡（BT）压电陶瓷骨支架。该支架具有中央大孔和周围放射层板状孔隙结构，骨传导性强；可在体内持续提供电刺激，进一步提高骨传导效率，扩大骨支架修复范围，生物相容性好，生物活性强。

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。