本成果创造性地将即时定位与地图构建技术、多传感器融合技术、稠密建图技术进行融合，构建了一个功能完善、应用前景广泛的三维重建系统。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 液压机械复合无级传动（HMT）技术作为新一代复合传动形式，采用功率分流技术，结合液压传动和机械传动的优点，提升了传动效率，提高了发动机的燃油经济性，具备超低稳定车速，满足作业车辆特殊需求。 北京理工大学在液压机械复合无级传动技术方面已进行了20多年的研究，建立了一套液压机械复合无级传动的设计分析方法，研发了多种样机，应用于军用车辆和工程机械等非道路车辆上。2017年，开始研发工程机械车辆用的液压机械复合无级传动变速器，已成功应用于国机重工集团的5吨装载机。匹配发动机功率160~200kW，节油率达20%，最高车速40km/h，为国内首个工程机械液压机械复合无级传动变速器，填补了国内工程机械领域新一代无级传动技术的空白，达到国际先进水平，并于2020年11月在上海宝马展（Bauma China）展出。 本成果具备高效、无级传动、无动力中断换段，超低稳定车速、高精度车辆位置控制等优点，可广泛可应用于装载机、平地机、推土机、压路机、集装箱正面吊等工程机械车辆，也可应用于大功率农业拖拉机，林业抓木机，军用工程车辆等领域，具有良好的应用前景。 本成果变速器匹配发动机额定功率200kW，最大输出转矩6500Nm，相比与传统有级变速器节油率达20%，速比无级调整范围0.05~1.8，详细的技术指标如表8-1所示，外形尺寸如图8-1所示。 表8-1 本成果详细技术指标 名称 单位 技术规格 无级调速段   1个液压段和2个液压机械段 尺寸 mm 1128×620×1137 匹配发动机功率 kW 200 匹配发动机转速 r/min 1800-2200 匹配发动机转矩 Nm 800-1200 最大输出转矩 Nm 6500 最大输出转速 r/min 3300 最高传动效率   88% 重量 kg 880 中心距 mm 550 加油量 L 30 PTO数目   3 安装接口   SAE 2#/SAE 3#

本发明公开了一种基于车辆视频识别的混合式主线收费站交通冲突评价方法，包括如下步骤： 1、在收费站的收费广场布置摄像头，采集车辆在收费广场的行驶视频； 2、对采集到的车辆行驶视频进行车辆识别和跟踪，获取每一帧图像中车辆的位置坐标； 3、利用车辆的M帧图像数据，计算车辆在每一帧图像中的速度和减速度指标如果发生跟驰冲突，计算车辆跟驰模型的时间指标TTCk；如果发生变道冲突，计算车辆转向模型时间指标Tpet； 4、将TTCk和Tpet进行同级化处理，统一为交通冲突评价指标STC，根据STC的值判断交通冲突的严重程度。 该方法可以对收费站交通冲突的严重程度进行量化，对收费站道路安全性评价、管理运营、道路引流措施等决策有重要的应用价值。

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专门从事虚拟现实技术模拟动感平台模拟驾驶、模拟飞行、模拟航行的仿真模拟器设备的生产、研发、销售的科技型企业。 紫光系列动感模拟驾驶器被广泛应用于各驾校、技校、高级中学、青少年宫、儿童城、展览馆、科技馆、军事院校模拟仿真驾驶练习和动感娱乐等领域，产品得到了全国广大客户的一致认可和好评。一、系统组成：      ZG-DG6型动感汽车驾驶模拟器设备由模拟驾驶舱、视景模拟驾驶软件、数据采集系统、六自由度平台系统由Stewart机构的六自由度运动平台、计算机控制系统、驱动系统等组成（如下图）。下平台安装在地面的固定基座基上，上平台为支撑平台。计算机控制系统通过协调控制电动缸的行程，实现运动平台的六个自由度的运动，即笛卡尔坐标系内的三个平移运动和绕三个坐标轴的转动。二、产品特点：1动感平台结构稳定，设计合理，科技先进，质量有保障，部件耐磨性强，适合于长时间运行； 2  4D动感矢量合力智能模拟技术实现，让你在驾驶中随时感受前后左右四个方向实时变化，沉浸于驾车的状态中； 3 还原各种路况效果，驾驶者可以体验路面颠簸起伏造成的垂直方向的失重或超重带来的冲击力； 4最新采用二自由度电动缸动感平台设计原理，改善了液压、气动和电动推杆驾驶模拟器的成本高、笨重动态。三、汽车驾驶模拟器软件：软件功能：　新版汽车驾驶模拟器软件符合“公安部123号令”考评规则。小车（科目二）场地5项，分别为：倒车入库、坡道定点停车和起步、侧方停车、曲线行驶、直角转弯；大车（科目二）场地16项，分别为：桩考、坡道定点停车和起步、侧方停车、通过单边桥、曲线行驶、直角转弯、通过限宽门、通过连续障碍、起伏路行驶、窄路掉头、模拟高速公路、连续急弯山区路、隧道、雨天、雾天湿滑路、紧急情况处置。新版汽车驾驶模拟器软件道路驾驶技能考试（科目三）内容包括：上车准备（系安全带）、起步、直线行驶、加减挡位操作、变更车道、靠边停车、直行通过路口、路口左转弯、路口右转弯、通过人行横道线、通过学校区域、通过公共汽车站、会车、超车、掉头、夜间行驶等训练考试项目等。产品完全符合“中华人民共和国公安部令 第 123 号令”及教育部新的国家机动车驾驶员训练大纲要求。本汽车驾驶模拟器分为单台模拟驾驶及与主控台联网模拟驾驶两款；具有自主知识产权。是目前市场上功能最全最新的汽车驾驶模拟器软件。 产品完全符合“中华人民共和国公安部令 第 123 号令”及教育部新的国家机动车驾驶员训练大纲要求。具有自主知识产权。

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。

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。

本发明公开了一种无人机电磁信号管理和调制方式识别方法，属于电磁信号存储和识别技术领域。所述识别方法首先获取无人机电磁信号详细信息并存储，然后构建调制方式识别模型，输入电磁信号波形和调制方式数据迭代训练调制方式识别模型参数，实现对未知无人机电磁信号波形的调制方式识别。

为克服传统的两栖车在水下无法与基站及时通讯的弊端，本发明公开的一种能够实时通信的水陆两栖无人巡逻车，采用配有通信模块和导航定位模块的浮标，通过防水电缆连接水陆两栖无人巡逻车，使浮标—两栖车系统与基站之间实现实时通讯，便于根据工作环境灵活下达指令，对无人两栖巡逻车进行实时控制。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 浙江大学聚焦超洁净流控系统基础研究、技术攻关和产品研发，攻克了影响光刻分辨率、良品率与产率的1mk级温度测控、5ppt级金属离子测控、20μm级气泡测控、50nm级残留液膜测控等关键核心技术 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 为克服传统的两栖车在水下无法与基站及时通讯的弊端，本发明公开的一种能够实时通信的水陆两栖无人巡逻车，采用配有通信模块和导航定位模块的浮标，通过防水电缆连接水陆两栖无人巡逻车，使浮标—两栖车系统与基站之间实现实时通讯，便于根据工作环境灵活下达指令，对无人两栖巡逻车进行实时控制。本发明公开的一种能够实时通信的水陆两栖无人巡逻车，采用防水电缆，通过自动收放线装置使其始终处于张紧状态，保证两栖车与浮标的同步运动，便于实时定位两栖车位置，并能够避免因缆线松垮而与障碍物缠绕打结导致影响两栖车工作。本发明公开的一种能够实时通信的水陆两栖无人巡逻车，浮标内部空间根据相关零部件功能、体积大小及相互之间的工作关系分层布设，能够在保证工作可靠性的基础上进一步实现紧凑布局。本发明能够应用于水陆两栖车辆技术领域，拓宽水陆两栖无人巡逻车的应用场景。

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。

本实用新型涉及无人机无线充电技术领域，特别涉及一种具有防误触功能的无人机自动无线充电续 航装置，包括充电平台发射单元和无人机接收单元，还包括防误触装置和重力感应系统，防误触装置包 括连接在通讯线圈与功率调节模块之间的 RFID 阅读器和连接在电池信息检测模块与无人机电池模块之 间的 RFID 电子标签；重力感应系统包括连接在 RFID 阅读器和功率调节模块之间的重力感应装置，以 及与之连接的后台管理系统。利用射频身份识别技术 RFID 作为防误

本发明针对模糊多领航无人机系统的容错编队控制问题。提出基于降阶观测器的模糊无人机系统容错编队控制方法，包括：使用T‑S模糊模型多领航无人机系统进行建模；将原系统先转化为降阶形式，再导出增广形式；基于中间变量为降阶增广系统设计降阶故障观测器，估计跟随无人机的状态、过程故障和系统不确定性；利用相对状态信息设计跟踪容错编队控制器，以过程故障和系统不确定性的估计作为补偿项；为降阶故障观测器和跟踪容错编队控制器设计自适应参数；验证降阶故障观测器和跟踪容错编队控制器性能；本发明能更突出地处理非线性、不确定的控制问题，同时减少计算量、提高分布式决策效率。