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水文水利无人船先进控制与智能信息处理系统
我国拥有幅员辽阔的内陆水域,如何安全、高效的完成特定水域的巡逻和水 文信息监测工作一直是我国水文水利建设的重要组成部分。 水面无人船是一种无人操作的水面舰船平台,配备先进的控制系统、传感器 系统、通信系统和武器系统,可以最大程度上填补水域测量领域载人船无法到达 或不易到达的危险、浅滩、近岸等空白区域,真正做到高精度、自动化、高效益, 可广泛应用于常规测绘、水利水文、航道、环保和灾害应急等行业及其他相关部361 门。 本项目的产品,是在“制造强国”国家战略指导下,符合国家和地方政府政 策重点鼓励发展的高技术、智能装备、高附加值项目,符合国家经济结构和产业 结构调整的相关政策和导向。本研发团队联合上海交通大学和上海市船舶自动化 工程研究中心,共发表 SCI 论文 200 篇以上,拥有授权发明专利 40 项。 
江南大学 2021-04-13
一种用于无人机动态无线续航的共振耦合装置
本实用新型涉及无人机无线充电技术领域,具体涉及用于无人机动态无线续航的共振耦合装置,包 括电动汽车和无人机,电动汽车上设置有电动汽车发射单元,无人机上设置有无人机接收单元;电动汽 车射频识别阅读器与无人机上 RFID 标签无线连接,发射端通信线圈与接收端通信线圈无线连接,功率 发射线圈两端连接有频率跟踪模块,频率跟踪模块包括连接在功率发射线圈两端的双管谐振逆变器,双 管谐振逆变器依次连接 PWM 驱动电路、锁相环电路、相位补偿比较电路、差分放大
武汉大学 2021-04-14
一种适用于交通巡逻的无人机无线充电系统
本实用新型涉及无线充电技术,特别涉及一种适用于交通巡逻的无人机无线充电系统,包括充电平 台端和无人机端;充电平台端包括光伏电池板、超声波定位模块、重力感应模块、发射线圈、中央控制 器和蓄电池;无人机端包括接收线圈、电池组和定位模块;光伏电池板依次连接蓄电池和发射线圈,中 央控制器分别连接超声波定位模块、重力感应模块和发射线圈;接收线圈依次连接电池组和定位模块; 发射线圈与接收线圈之间进行能量传递。该无线充电系统不仅提高了无人机的续航能力,增加巡
武汉大学 2021-04-14
“鸿雁”HY30系列全地形通用小型长航时无人机系统
该项目是南京航空航天大学紧密跟踪小型固定翼长航时无人机的国际先进技术发展方向并瞄准国内外市场应用需求进行自主研发的,具有完全独立的知识产权。 技术说明:1)全地形复杂环境适应能力:特别适合舰船、岛礁、山区等狭小空间使用,定点精确起降,长航时巡航。2)技术创新点:高抗风性飞行器平台设计技术,短距气动弹射起飞技术,垂绳精确定点拦阻回收技术,精确飞行控制与引导技术,小型活塞式重油发动机技术。3)定制化设计:30kg~70kg起飞重量按需定制,无需定点起降时可选配车载滑跑起飞和伞降回收方式。
南京航空航天大学 2021-04-14
农用无人机及作物智慧管理技术与装备的创制和应用
农田信息快速精准获取是肥药减施的前提和基础,基于实测信息的农田智慧管理是实施化肥农药“双减”和产量品质“双强”的重要手段。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 农田信息快速精准获取是肥药减施的前提和基础,基于实测信息的农田智慧管理是实施化肥农药“双减”和产量品质“双强”的重要手段。经过近十年产学研联合攻关,在无人机及卫星遥感作物信息高效融合获取与智慧管理的核心技术和装备上取得了重大突破,攻克了信息快速感知与肥水药精准管理两大难题,创新形成了国际领先的多源信息融合和肥水药精准管控技术产品。主要技术创新包括: 1.首次提出了基于无人机实时飞行性能的GNSS-IMU导航捷联解算控制融合算法,研制了多旋翼、直升机等两类12种农用无人机及适应多种作业模式的飞控系统,打破了日本雅马哈等同类无人机和MicroPilot等著名飞控系统对我国的封锁和垄断;首次研制了快拍式28波段(520g)、5波段(250g)和全反射式光栅成像微型光谱仪,分辨率为2nm,优于德国UHD185的8nm;突破了地-星融合的作物养分和病虫害检测技术,实现了遥感与农学模型高精度时空统一,时序MODIS数据解析由8-16天1km提升到逐日10-30m,病虫害发生短期预测精度提高8%。 2.发明了路径跟踪控制算法和分段式地头转弯精准接轨优化策略,攻克了弱GNSS信号下的自动导航难题;发明了无人机变载荷的重心平衡技术,研制了16种系列机/车载喷施装备和基于作物高度/作物密度/病害程度的精准对靶施药机具,实现了无人机和地面精准变量作业;首次研制了适用于水稻、水生蔬菜等复杂水田环境的无人空气动力船及船载装备,实现了水田的自动化除草、施肥施药作业,节肥省药10%-35%。  3.创建了集地面/无人机/卫星遥感信息获取融合、智慧决策和精准作业于一体的云平台管理系统。提出了植物-土壤养分一体化平衡施肥策略,建立了浙江省“两区一田”全覆盖的田块养分解析图;创建了高精度三维数字果园,在全球最大的荔枝生产茂名基地等进行了应用,节水8%,减药25%,减少劳力20%,增产10%,优果率提高23%。 项目授权发明专利 44 件(美国专利3件),发表论文 64 篇,出版专著 3 部,软著登记14项。经多位院士和专家评审,成果达到国际领先水平。制定国家标准3项、地方标准2项、浙江制造标准1项。研发的产品荣获北京市新技术新产品证书,14种产品被列入国家及省市农机推广补贴目录,并出口欧美、东南亚等,创汇近2亿元。成果近三年在全国20多个省市推广应用,累计综合效益21多亿元,社会、经济和生态效益显著。
浙江大学 2022-07-22
一种线圈位置自动调整的无人机无线充电续航装置
本实用新型涉及无人机无线充电技术,特别涉及一种线圈位置自动调整的无人机无线充电续航装置, 包括设置于充电平台上的充电平台发射单元和设置于无人机上的无人机接收单元,充电平台发射单元还 包括通讯线圈与发射线圈之间依次连接的发射线圈位置调整模块和发射线圈位置锁定模块;充电平台上 还设置有多个压力传感器以及与发射线圈固定连接的小型传动装置;小型传动装置分别与发射线圈位置 调整模块和发射线圈位置锁定模块电连接;压力传感器与发射线圈位置调整模块连接。该装置
武汉大学 2021-04-14
一种无人水面艇折线路径跟踪控制系统及方法
本专利公开了一种无人水面艇折线路径跟踪控制系统及方法,面向航海实践提出了折线路径跟踪策略,在预设路径中加入虚拟目标点,控制无人水面艇靠近虚拟目标点,动态更新折线路径上的虚拟目标点,直至跟踪至路径终点,实现了无人水面艇高精度跟踪折线路径,提升了折线路径跟踪质量。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 航海实践中路径由系列转向点连接而成,形成折线路径。本专利公开了一种无人水面艇折线路径跟踪控制系统及方法,面向航海实践提出了折线路径跟踪策略,在预设路径中加入虚拟目标点,控制无人水面艇靠近虚拟目标点,动态更新折线路径上的虚拟目标点,直至跟踪至路径终点,实现了无人水面艇高精度跟踪折线路径,提升了折线路径跟踪质量。 同时,设计了配套的控制系统,可模块化应用到水面船舶,无需调整船舶现有布局,迁移灵活、成本低、适用性强。 存在如下技术效果:(1)不但能实现欠驱动无人水面艇直线路径跟踪,还能实现折线路径跟踪,使得本专利很好地适应航海实践中折线路径跟踪重大现实需求;(2)综合考虑无人水面艇操纵性能与路径跟踪算法特点,集成制导、航行与控制来解决路径跟踪问题;(3)提出的折线路径跟踪策略,可使无人水面艇在转向时及早合理地打舵,避免现有跟踪方法转向时出现大迂回现象,保障了船艇安全、经济、高效地航行;(4)考虑了输入饱和与时变干扰情况,增强了无人水面艇路径跟踪过程中的安全水平和抗干扰能力。
武汉理工大学 2022-08-12
未来之路:无人驾驶移动充电桩的创新解决方案
随着电动汽车(EV)市场的蓬勃发展,充电基础设施的完善成为了推动这一领域进步的重要因素。然而,传统的固定充电站面临着布局不均、建设成本高昂以及用户寻找充电站不便等问题。 为了解决这些挑战,无人驾驶移动充电桩(AMCS)的概念应运而生,它结合了自动驾驶技术和移动充电服务,为电动汽车用户提供了一种全新的、灵活的充电解决方案。
徐州星浩新能源科技有限公司 2024-05-21
基于Dijkstra算法的高精度物联网小区无人智能运输车的设计
产品服务:项目旨在设计出一款基于Dijkstra算法的高精度物联网小区无人智能运输车。该项目主要可分为两个部分:实车与模型车的同步开发和基于eclipse平台的APP开发。在实车和模型车的开发过程中,通过常规车载传感器实现小车的“智能化”,利用Dijkstra算法解决最短路径选择问题。利用计算机语言完成在eclipse平台上的APP开发,实现APP同时与实车和模型车的互联,实现智能运输小车运输末端的配送。市场概况:本项目希望将来与各电商平台合作,APP与电商、外卖软件结合,将网上购物彻底融为一体;同时与互联网公司合作,提升小车的智能化以及无人驾驶的精确度,真正做到在小区内取代快递员完成最后的运输任务,并能提升效率、安全性,以及节省财力、人力,并初步形成小区内智能化的高精度物联网。  商业模式:本项目希望采用先试点后普及、先免费后收费的盈利模式。在四星及五星级小区先行免费试点,收集用户反馈评价,统计满意度。改进后逐步开启按时效每户收费,并最终普及三星级小区及更多居民居住区。
同济大学 2021-04-10
基于鸽群智能反向学习的无人机集群多目标控制优化方法
本发明公开一种基于鸽群智能反向学习的无人机集群多目标控制优化方法,其实现步骤为:步骤一:搭建无人机动力学模型;步骤二:搭建具有感知能力无人机传感器模型;步骤三:搭建无人机目标搜索图模型;步骤四:建立无人机目标搜索代价函数模型;步骤五:设计多目标鸽群优化算法;步骤六:设计基于鸽群智能反向学习的多目标鸽群优化算法;步骤七:输出无人机目标搜索仿真轨迹图。
北京航空航天大学 2021-04-10
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