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无人机空中测碳系统的设计与实现
Ø 本项目的自动驾驶无人机技术就是使用博创公司的开发平台和自行设计的硬软件来构建机器视觉开发平台作为无人机控制平台，实现无人机的自动起飞、驾驶、测量CO2浓度、降落等一系列动作。本项目获得全国博创杯嵌入式设计大赛IAR二等奖
北京理工大学
2021-01-12
无人机空中测碳系统的设计与实现*
成果完成年份：2011年7月 成果简介：本项目的自动驾驶无人机技术就是使用博创公司的开发平台和自行设计的硬软件来构建机器视觉开发平台作为无人机控制平台，实现无人机的自动起飞、驾驶、测量CO2浓度、降落等一系列动作。本项目获得全国博创杯嵌入式设计大赛IAR二等奖 项目来源：自行开发技术领域：地球观测与导航技术等 应用范围：二氧化碳的空中测量与监控 现状特点：国内先进 技术创新：1、创新性地使用无人机自动驾驶技
北京理工大学
2021-04-14
一种无人机高空焊接和切割方法
本发明涉及自蔓延反应与无人机焊接和切割技术，具体地说是涉及一种基于自蔓延反应的无人机焊 接和切割方法。整个焊接/切割过程利用自蔓延化学反应放热，完全(或部分)不需要外热源。焊接中通 过快速自动波燃烧的自维持反应得到所需成份和结构的产物。利用无人机搭载自蔓延设备，可快速到达 危险或人工难以到达的区域。通过携带不同种类的自蔓延粉末，可实现不同材质的焊接/切割。将自蔓延 反应焊接/切割与无人机相结合，提
武汉大学
2021-04-14
基于软件无线电的反无人机系统
本项目主要针对“轻、慢、小”型无人机，研发便携式轻小型反无人机防御系统，该系统包含定位跟踪雷达、定向干扰/诱捕模块、电源等。可以实现对小型无人机的准确定位和跟踪，做到先发现，先行动，为进一步对无人机目标的诱捕、摧毁或者有效干扰降低其准确性提供可靠的位置信息。同时也可以实现对隐身无人机目标的发现跟踪，并对其进行诱捕、摧毁或者有效干扰等反制行动。
西安电子科技大学
2021-04-14
一种基于云网络的无人艇监控系统
本发明属于无人艇领域，并公开了一种基于云网络的无人艇监控系统，包括本地监控站、云端服务器和云终端监控站，所述本地监控站包括本地通信单元、本地显示单元和本地控制单元，所述云端服务器包括云端接收单元、云端存储单元和云端发送单元，所述云终端监控站包括终端通信单元、终端显示单元和终端控制单元。本发明能够实现无人艇本地监视与控制、数据信息云存储与云共享、远程云终端监视与控制等功能，可通过无人艇航行状态数据、环境数据和控制命令的云存储与云共享实现远程云终端与无人艇的信息交互。
华中科技大学
2021-04-14
机器人无人机高精度室内定位
机器人无人机六自由度实时位姿采集与定位追踪 NOKOV可实现高精度实时室内定位与运动追踪，对六自由度位姿数据与关节角度等运动学数据进行采集。 得到的数据可以通过VRPN传输，或通过SDK（C++语言）端口广播与ROS、Labview、Matlab（包含Simulink） 等软件通信进行二次开发。 室内定位 • NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统可实时获取机器人和无人机精准位置、姿态和六自由度（6DoF）位姿数据。 • 即使是数百平米的超大实验室环境内，也能完成对单个/多个机器人或无人机的稳定的位姿采集与定位追踪，并实时输出位置与姿态数据。 多刚体结构定位 在机械臂、机械手、仿人机器人、仿生机器人、四足/六足机器人、外骨骼机器人、机器人化动力假肢等多刚体的研究中，NOKOV可实时 获取多刚体结构的关节角度与六自由度数据信息，并支持数据导出。 人体步态动作捕捉 NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统可采集人或其他生物的三维位置数据（三维空间坐标）、六自由度（6DoF） 的运动轨迹和关节角度、旋转、足跟坐标等运动学数据。基于整套系统超高的实时性，NOKOV可支持数据的实时可视化， 并可导出至第三方软件进行进一步的数据处理。 常见关节角度：头和躯干、上肢（肩、肘、腕、手）、下肢（髋、膝、踝、足）。
北京度量科技有限公司
2021-02-01
珠海康拓智能技术有限公司
珠海康拓智能技术有限公司
2025-06-09
维坤智能科技（上海）有限公司
维坤智能科技（上海）有限公司
2025-12-18
人工智能应用创新实训平台
人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。
平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。
本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。
江苏学蠡信息科技有限 公司
2025-07-15
一种电动车的行走转向机构
成果描述：本发明公开了一种电动车的行走转向机构，属于电动车设计制造技术领域。它能实现电动车的原地旋转、横向行走及斜向行走功能。方向盘总成的下端设有与前齿条啮合的第一齿轮，前齿条的两端分别设有与其铰接的第一连杆；底盘两侧纵梁的两端设有前横梁和后横梁，两侧纵梁中部设有中轴，中轴的中部设有与主动齿轮啮合的从动齿轮，联轴节的开口端上部与轮毂转向部铰接,联轴节与前横梁和后横梁两端的通孔铰接，联轴节另一端与第一连杆铰接，主动连杆的中部与中轴固定，主动连杆的两端分别与第二连杆的一端铰接，第二连杆的另一端与第三连杆的一端铰接，第三连杆的另一端穿过定位孔与齿条套筒固定。主要用于电动车。市场前景分析：电动车设计领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。
西南交通大学
2021-04-10