基于STM32制作的一款北斗户外自主导航与定位功能的自主行驶智能车，融合高精度定位、多源融合定位、自主避障、远程监控、自主路径规划等技术，可以在设定的环境实现自动驾驶。 产品适用于卫星导航教学、创新项目研究、单片机、软件编程等相关课程； 主要功能 静态定位精度到达毫米级，动态定位精度达到5厘米； 具有自主线路规划、寻点功能； 可通过远程进行配置、控制功能； 支持自动行驶、及手动控制两种模式； 避障、调速、准确定位停车功能； 车体单元： ★宽电供电，9~12.5V,额定电压：12V； 舵机转向，转向精度±0.25°; 转弯半径，≤1.5m； 车体尺寸，≥270*147*64mm（长宽高）; 负载，≥1.5kg。

产品详细介绍北京紫光基业科教设备制造有限公司是一家国家高新技术企业，是中国教育装备行业协会会员，也是中国道路运输协会会员单位。公司位于北京经济技术开发区联东U谷工业园区，是一家从事生产汽车驾驶模拟器、汽车仿真电路学生实习台、汽车教学模型、汽车电教板、飞机驾驶模拟器、摩托车驾驶模拟器等教学设备的专业企业。北京紫光基业科教设备制造有限公司成立于2002年，注册资金1012万元，实力雄厚，地址坐落在北京市中关村科技园区通州园金桥科技产业基地景盛南二街15号3号楼。在2012年“国际发明展览会”获《汽车驾驶模拟器》发明证书金奖，同时还是中国教育装备行业协会会员、中国道路交通运输协会会员，并且获得实用新型专利证书、外观设计专利证书，紫光汽车模拟驾驶教学系统软件也获得中华人民共和国国家版局计算机软件著作权等级证书。软件自主研究开发，在中国还未时兴汽车驾驶模拟器前敏锐的嗅到市场，紫光一直奋斗在教育装备行业前头，用自己的行动让中国现代化教育事业更加璀璨夺目!随着物质生活和汽车工业的发展，汽车驾驶技术越来越成为社会每个公民的基本技能要求，但是驾驶安全的问题也成为社会安定和谐的一个不可忽视的问题，以人为本也是社会发展的基本要求，北京紫光基业科教设备制造有限公司在这个领域的目标是：把社会每一个驾驶人都培养考核出合格的驾驶技术，为社会的平安尽我们最大努力。我们以国家标准为依据而研制的驾驶人科目二考试系统完全满足驾驶人公平，公正，准确的考核驾驶技术。

产品详细介绍ANSYS驾驶模拟与交通场景编辑系统1.系统方案ANSYS驾驶模拟与交通场景编辑平台提供了基于物理的三维场景建模、基于语义的道路事件建模、基于物理光学属性的摄像头和激光雷达的仿真、基于物理电磁学属性的毫米波雷达的仿真，从而实现多传感器、多交通对象、多场景、多环境的实时闭环仿真。其主要功能如下：1)开放式交通场景编辑模块，自定义设定道路和交通场景，可以自定义设定道路两旁的建筑物，绿化带等等；2)可以根据用户需求，自定义设定道路场景上的交通流，可以自定义设定道路上来往的车辆，行人和交通指示灯；3)可以根据客户需求，自行设定主动驾驶（或算法控制车辆）的车辆动力学参数；4)支持高精度的三维场景仿真和基于环境光的模拟；5)支持高精度的物理属性的传感器仿真，包括毫米波雷达的仿真、摄像头的仿真和激光雷达的仿真；6)此外，考虑到能更加逼真地反映“人—车—路”在环仿真测试，该平台还提供了开放的接口，可以与实物传感器、VR设备、控制器、各类测试数据进行无缝的联入，从而更好的满足不同级别、不同目标的测试仿真要求。2.系统构成下面分别介绍本平台各模块的构成。2.1.自定义道路环境ANSYS驾驶模拟与交通场景编辑平台提供了一套自定义道路场景的设计工具，具备直道、弯道、曲线等设计能力，支持道路宽度、长度、半径、方向、车道数量、车道方向、车道限速、车道类型等的编辑。同时，该设计工具支持高架等不同高度道路以及不同坡度倾角、道路交叉口、匝道、并道等的定义。还支持车道线的自定义化建模，包括单线、双线、实线、虚线、车道线纹理、颜色等一系列车道线类型。同时，软件集成丰富的环境模型库，如树木、建筑物、交通标识、路灯、电线杆、绿化带、动物，施工路段障碍物和设施、交通行人等对象模型，可根据用户需求对道路场景进行快速建模。除了自定义场景外，ANSYS驾驶模拟与交通场景编辑平台还支持导入OpenStreetMap等3D高精地图，自动生成与地图匹配的道路模型。2.2.自定义交通场景ANSYS驾驶模拟与交通场景编辑平台还提供了快捷的基于语义的道路交通流设计，包括车道行驶规则、车辆及行人行为、交通指示牌行为，以及某一时刻各交通对象交通行为的精确数据输出。此外，交通对象的行为也可以人为定义，包含如车辆驾驶行为、突然变道、突然加速、行人乱闯红灯和人行道等一系列场景的仿真，同时软件内部车辆和行人之间可自定义交互与否，即可仿真自动避让行人和忽视行人发生碰撞等行为。软件内嵌脚本语言定义，同时也支持如Python，C++等语言的接口控制来定义交通行为。如下图所示，为通过语义级的脚本语言来定义车辆和行人等交通对象的行为。2.3.构建车辆动力学模型除了上述的道路场景以及交通流的搭建能力之外，ANSYS驾驶模拟与交通场景编辑平台同样提供了基于总成特性的车辆动力学模型，并提供了以下性能参数的配置： 底盘参数，如长宽高、轴间距、重量等； 性能参数，如最大时速、引擎转速等； 转向参数； 轮毂参数； ……同时，软件还提供了各类特性参数的预定义实验数据，方便用户对所定义车辆的特性进行快速的测试验证。相关的实验数据有： 加速特性实验数据； 刹车特性实验数据； 转弯特性实验数据； 方向盘特性实验数据； 侧风实验数据； 障碍物和转弯实验数据； ……ANSYS驾驶模拟与交通场景编辑平台还支持外部车辆动力学模型的导入和集成，如CarSim车辆动力学模型，以及用户自研的车辆动力学模型。2.4.基于物理真实的三维场景建模在无人车辆的物理仿真中，除了前述关于道路场景，交通流以及车辆动力学模型的建模能力外，ANSYS驾驶模拟与交通场景编辑平台的最大特点和优势在于提供基于物理真实的三维场景建模和ray-tracing的图形算法。使得上述的场景的构建与物理真实达到一个高匹配度，以此对无人车中传感器的感知和后期控制算法的验证提供了很好的准确性和真实性，以减少场景搭建的缺陷所带来的传感器和感知算法的决策错误。在整个基于物理真实的建模平台搭建中，ANSYS驾驶模拟与交通场景编辑平台会通过对以下物理真实参数的定义和基于ray-tracing的图形算法来保证仿真的准确性和真实性： 环境光源的定义，包括： 天空的照度值； 基于经纬度的太阳光的照度和位置定义； 环境场景中各种点光源以及面光源的定义（光谱+IES+XMP）； 车辆照明系统的光源定义（光谱+IES+XMP）； 环境场景中包括道路，建筑，车身等一系列材料表面光学属性的定义。其中各个光源的定义通过导入相关定义文件如前述所讲，材料表面光学属性通过ANSYS开发的一套OMS材料物理光学属性BRDF测量仪硬件设备，对用户所需仿真的场景材料库进行探测，并将探测所得材料表面光学属性BSDF函数附在前述场景建模的所属材质表面，从而在ray-tracing的图形算法下仿真得到一整套完整的考虑外部环境光以及物体表面光学属性的物理真实的三维场景建模。同时ANSYS驾驶模拟与交通场景编辑平台还提供丰富的材料库供客户场景建模使用。2.6.实时闭环仿真系统如前述通过对环境、场景、交通流的建模构造出无人车辆的运行场景和轨迹，同时耦合如摄像头、激光雷达和毫米波雷达的感知系统的仿真，通过开放的API接口，可以方便的进行外部自动驾驶算法的集成。从而形成实时闭环的驾驶系统仿真。2.7.基于物理的智能头灯照明仿真系统随着智能驾驶辅助系统（ADAS）的逐渐普及和行业发展，车辆智能化头灯照明系统也逐渐成为当前行业的发展趋势和应用热点。ANSYS自动驾驶仿真平台Headlamp模块通过ANSYS特有的物理级仿真引擎，为客户提供真实的车辆头灯路面光型分布测试和动态驾驶与智能头灯仿真测试。除了前述在三维环境建模中通过ANSYS OMS设备进行材料表面光学属性的采集与赋值外，为了保证接近真实的物理仿真光型，Headlamp模块同样对光源进行仿真模拟，包括车灯光源，自然光光源，路灯光源等。定义方式包含如： 光源光强分布IES文件； 光源光谱spectrum文件； 光源强度等；分别为不同光源的光谱分布和车灯光源的IES定义文件。基于环境和光源的物理仿真，可以实现车辆前照灯远光，近光，侧灯的切换以及光强的实时切换控制，同时丰富的光度学分析工具，包含色度学，光度学，等照度线，等照度区域等信息便于分析光分布情况。支持的25米目标墙光分布信息用于分析验证头灯光分布是否符合标准。除了静态光型分布验证，ANSYS Headlamp开放的如C++，SCADE，Simulink的光型数据接口支持客户自定义化的智能头灯开发与验证，同时丰富的动态驾驶模拟和场景仿真也可以帮助客户实现实时的动态驾驶头灯验证，如AFS，ADB，矩阵头灯，像素头灯等智慧头灯的仿真与测试验证，基于IIHS动态头灯测试标准的夜间测试验证。

针对无人机面临的网络与系统层面的安全威胁，在 GF 基础科研、装备预研项目等重大项目支撑下，研发了具有完全自主知识产权的无人机安全防护系统，从无人机系统安全、无人机通信安全、无人机应用安全三大安全需求出发，突破了飞控形式化建模及代码自动生成、安全形式化验证、可信计算、区块链等关键技术，发明了满足安全与安保需求的飞控系统代码自动化生成技术，实现了符合实时性要求的无人机飞控系统安全性验证与运行监控，实现构建了“开发 - 运行 - 维护”的飞控系统全生命周期的一体化一体化无人系统安全防御体系。 截止目前，无人机安全防护系统已经历技术研发、原理样机开发两个阶段，技术成熟度达到 4 级，相关技术已应用于国产大飞机 C919、国产嵌入式操作系统“天脉”，持续深入推进军民融合协同发展。 主要技术指标 在无人机飞行控制系统开发阶段，从安全与安保需求出发，支持对无人机飞控模块进行形式化建模及关键软件组件的代码自动化生成，并且对自动生成的飞控核心代码进行自动化及组合验证，覆盖率不小于 90%；在运行阶段，基于可信计算及分区隔离技术，无人机安全防护系统的动态安全事件响应速度小于 500ms；并且，针对无人机集群以、无人机与地面站通信两种应用场景，支持机 - 站接入认证及批量认证、机群群组密钥管理，安全性至少达到 80bit 安全。

针对微型无人机，由于载荷的限制无人机本身不能承担地面标识位置解算等繁杂大量的计算以及无人机在运动过程中图像特征提取精度不高导致地面标识位置解算精度有待提高，因此考虑将辅助降落/回收系统嵌入到地面回收基座中，从而辅助无人机安全降落。

上海交通大学“控制科学与工程”学科是在1974年建立的“船舶惯性导航自动控制专业”基础上发展起来的国家重点学科，在船舶控制、岸船信息系统、水下通信、舰船消磁和机器人等领域有着长期的积累。 无人船团队依靠学科雄厚的科研实力，于2013年牵头建立了上海高校船舶自动化工程研究中心，面向船舶救援和水下地形测绘等行业应用开发了具有动力定位能力的智能无人船。 该船系统组成包括姿态位置感知子系统、姿态位置控制子系统、推进子系统、环境感知子系统、无线通信子系统、推力分配子系统和监控子系统，集成了GPS、电子罗盘、惯性导航、测深仪、气温、风速、风向、水温、水上与水下摄像头、水下声纳、水样采集仪等仪器，采用了先进控制技术、干扰预测和补偿技术、智能推力分配技术、远距离通信技术和数据采集处理技术，具备厘米级动力定位和循迹精度，20km通信和监测距离，自身姿态和环境参数动态感知能力，以及自主操作和自主避障能力。 该船可广泛用于水质监测、水文测量、水上水下监测、船舶救援和水下地形测绘等行业，大大提高了工作效率、降低人员工作强度。所开发的动力定位等高端技术还可应用于深海油气资源开发、海底施工、船舶救援、船舶动态补给、舰船扫雷和海岛布防等领域。

广泛应用在航拍、测绘、植保、检测、搜救等多种领域的设备，部分有我司自行开发，也可以为特殊用户定制开发领域装备；

产品详细介绍 一、中国无人机行业发展现状、前景及趋势分析     1.1 中国无人机发展现状     中国2014年无人机销量约2万架，其中军用无人机约占1.4%，民用无人机占98.6%，预计到2020年中国无人机年销量将达到29万架。受低空逐步开放的利好，国内民用无人机发展非常迅猛，未来几年将保持50%以上的增长，2014年中国民用无人机销售规模已经达到40亿元。     中投顾问发布的《2016-2020年中国无人机行业深度调研及投资前景预测报告》中指出2015年，国内的无人机市场依然火热。包括研发、生产、运营在内，我国目前有300家至400家民用无人机企业，从业人员超过万人。未来我国需要1万多架民用无人机，以此简单计算，未来市场空间高达500多亿元。     1.2 无人机行业发展前景     无人机被称为“空中机器人”，从1917年第一架无人机诞生到现在近100年时间，无人机技术持续进步，尤其是微电子、导航、控制、通信等技术，极大地推动了无人机系统的发展，促进了无人机系统在军事和民用领域的应用。     2015年9月3日中国的阅兵展示了3款无人机，让民众过足了眼瘾。据美国、以色列未来战机规划，未来无人机将超过有人机。我国军用无人机紧随以美国、以色列为首的第一梯队之后，处于第二梯队，发展空间巨大。     民用无人机拥有规模不亚于军用无人机的巨大市场。未来的无人机将集成更多的机器人技术和更先进的算法，装备更多的传感器，加载更多的任务载荷设备，接入外部网络，智能化地完成各种复杂的任务。     民用无人机用途极为广泛，未来市场主要集中于农林植保、影视航拍、电力巡检、水文监测、城市巡检、快递派送等领域。借鉴美国对民用无人机监管逐步放松的历程，以及国内民用无人机政策的规范和低空空域改革的深化，我国民用无人机行业将呈现爆发式增长。     智能化趋势     未来无人机应该是智能化的，而不仅仅只是听从人类指令而被动行动的玩具。未来战场瞬息万变，战机往往梢纵即逝，因此，一架具有主动判断能力和卓越战场感知能力的智能化无人机就能在站场上迅速取得先机，从而赢得战争胜利。     隐身化趋势     现代防空武器的迅速发展，对无人机的隐身性能及机动性能提出了更高的要求。为提高无人机的机动性能和战场生存能力，未来无人机需要朝着隐性化，微型化方向发展。特别是翼展不超过15厘米的特微型无人机，携带方面，战术灵活，可以在提高生存能力的大大增强战争侦察、渗透能力。     集成化趋势     未来无人机正朝着系统集成，综合传感方向发展，增强无人机的通用性。未来无人机不将再有明显的分类，一架无人机就能完成侦察/探测/打击/评估等一体化任务。同时，针对未来一体化战争趋势，无人机数据链可以与有人战斗机迅速分享，各自分工，应对不同任务的需要。未来的无人机系统更强调高度集成化，以满足灵活多变的作战任务需求。     民用化趋势     根据《美国陆军无人机系统路线图（2010-2035）》，无人机在军用领域的应用范围将进一步扩展至C3I指挥控制、空战、加油、空运等更多类型的作战任务，逐步对有人驾驶飞机形成替代。而在民用领域，随着对无人机应用价值认知程度的加深，无人机在遥感测绘、边海防、森林防火、管道巡线、警务执法等方面的应用已开始起步，并呈现出迅猛发展之势。未来，全球民用无人机的市场需求将以年均近30%的速度快速递增。   二、开展无人机应用技术专业的必要性     作为信息时代高技术含量的产物，无人机已成为世界各国加强国防建设和加快信息化建设的重要标志。众多发达国家和新兴工业国家，无不重视无人机的研究、发展和应用。当前，除了在军事上广泛应用，无人机在警用、气象、农林，甚至勘探等民用领域也大显身手，诸多无人机发展领先国家已将其作为推动新兴产业发展、满足社会经济活动需要的重要手段和重点选择。2014年以来无人机的发展速度堪称迅猛，国内无人机生产企业已超过400家，从业人员突破10万，占据了全球70%的无人机市场。随着我国加快推进实施“中国制造2025”，无人机产业将会成为未来市场焦点。市场研究机构IDC预测，2019年中国市场消费级无人机出货量将达到300万台，较2016年的39万台实现大幅增长。未来3年,无人机将会应用到更广泛的领域，其中航拍无人机的出货量有望增长七倍以上。目前，中国无人机市场尚未成熟，对于希望进入此领域的无人机制造商来说，中国市场前景广阔。同样对于中高职院校来讲，基于无人机的广阔发展前景及应用市场，开设相关专业课程及培养无人机操控人员和检修人员也迫在眉睫，适应社会发展需要。 针对目前国内无人机市场才人缺失的情况及无人机应用技术专业的教学空白,公司集聚一批多年从事无人机研发、制造以及无人机驾驶员培训的专业人员,成功开发出了一系列适合中高职院校教学的无人机模拟飞行软件、无人机教学专用设备、无人机科普创新展示设备和装配维修维护实训平台等,同时开发了与之配套的适合中高职、本科院校教育的无人机专业人才培养方案、师资培养方案、专业教材、课程设置、教学计划、校企合作方案等,已逐步在国内多家中、高职院校展开推广,对于学校的教学质量评估、院校升级评估都起到了促进作用,深受广大院校的好评。   三、弗莱茵教学专用无人机特点 ●安全是首位,包括人员安全、无人机设备安全、弹射装置的安全使用、电池的安全使用、训练场地的安全、教员的安全应急措施等； ●必须采用开源飞控系统,使得学生能通过自己编程、调整参数,学习和掌握无人机飞行控制技术； ●要求无人机结构简介,各功能部件模块化设计,便于学生学习、理解、掌握； ●教练机必须耐摔且维修方便,出现故障后学生可以学习自己维修、维护,使飞机重返蓝天； ●测试设备、专用工具、飞机配件齐备,便于学生在反复动手中体验、实践； ●具备教练驾驶模式,教员全程监管、应急,避免事故发生。  

一种基于机器视觉的无人机自动检测方法及无人机管制方法,利用图像采集装置自动巡天；自适应光照变化并躲避强光的直射，获取待检测区域的图像序列，利用序列图像之间的目标运动特性和单幅图像中的目标与背景的差异，自动检测无人机等低空飞行器，并通过对其卫星定位信道和遥控信道进行无线电干扰以实现无人机管制的目的

本发明公开了一种基于机器视觉的无人机自动检测方法及无人机管制方法,利用图像采集装置自动巡天；自适应光照的变化并躲避强光的直射，获取待检测区域的图像序列，利用序列图像之间的目标运动特性和单幅图像中的目标与背景的差异，自动检测无人机等低空飞行器，并通过对其卫星定位信道和遥控信道进行无线电干扰以实现无人机管制的目的；本方法可对全天域进行监控，并在巡天过程中自动调整光学成像传感器的指向以避免被强光直射，可以实时自动学习环