本发明公开了一种无人机充电杆位置识别充电方法、系统及装置，该方法包括：获取无人机各起落架末端之间距离及停机坪底部阴影图像；对停机坪底部阴影图像进行预处理，获得二值化图像；提取二值化图像中每个轮廓的特征向量，并进行标准化处理，获得标准化后的轮廓特征数据；对标准化后的轮廓特征数据进行聚类分析，筛选出符合起落架末端之间距离的轮廓，得到这些轮廓对应的中心点坐标组合，根据中心点坐标组合判断无人机充电杆位置，以控制充电机械臂定位抓取无人机充电杆，构成充电回路。本发明实现了多维特征融合，提高复杂背景条件下的无人机充电杆位置识别精度。

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。 

2009智能型豪华式驾驶模拟器是我公司根据最新的驾驶员培训大纲和最新的驾驶模拟器行业标准（JT/T398-2005）开发而成的最新产品，驾驶座舱进行了大量技术创新和改进，并配置了最新的“驾驶模拟器软件V1.2”。 一、座舱     座舱由驾驶舱座，视景计算机，视屏（标配为19寸液晶显示器，用户也可选择其他规格大屏幕显示器），操作传感器，数据采集卡，耳机和话筒等组成。 座舱包含了与真实车辆相同的操作部件，“五大”操纵机构：方向盘、离合器，脚刹，油门和手刹。真车变速器：倒档、一档、二档、三档、四档、五档和空挡（自动档只含前进档、倒车档和驻车档）。真车操作开关：左转向灯、右转向灯、应急灯、喇叭、点火开关、总电开关、安全带、车门、雨刷、远光灯、近光灯、远近光交替。     座舱既可以进行联网训练，也可以进行单机训练。利用主控台计算机，最多可以将30台座舱连接到一个训练场景进行训练。     学员通过操作不同的操作部件，经过各自的传感器产生不同的操作信号，这些操作信号通过数据采集卡传送给计算机，经过各种训练模型的逼真运算，最后在视屏上输出与操作相对应的三维场景与各种声音。 二、主要功能     驾驶舱配备最新的驾驶模拟器软件V1.2版，该软件为我公司最新开发完成，具有自主知识产权。 软件采用汽车多自由度数学模型，实现汽车转向、制动和加速的逼真模拟；另外利用最新的计算机技术，实现真实的三维场景及逼真的声音模拟。     训练按照三个难度级别分别进行训练：初级驾驶，中级驾驶和高级驾驶。 　　1、训练模式：原地驾驶（换档训练），单机训练，被动驾驶，网络互动。 原地驾驶（换档训练）：专为初次学习驾驶的学员设计，训练在操作车辆的时候车辆位置不动，帮助学员将主要精力用于练习换档。 单机训练：单台驾驶舱独立训练，训练时候场景内部的其他车辆、自行车、行人等由系统根据交通规则及交通模型发出，模拟真实的交车、会车、跟车等。 被动驾驶：系统根据已经配置好的被动驾驶文件播放视频以及操作语音提示，学员可以在没有教练指导下按照操作语音提示学习，学习正确的操作顺序。被动驾驶文件实行全自动配置，只要教练在模拟器上操作一遍后，系统自动录制并配置相应的提示声音。 网络互动：通过中央控制台可以最多连接30台驾驶舱，实现联网训练，场景中可以看见其他驾驶舱所驾驶的车辆，并看见其他驾驶舱所驾车辆的转向灯、刹车灯以及听见其他车辆的喇叭。 　　2、设计14种最新训练车型： 手动档小汽车，自动档小汽车，手动档吉普车，自动档吉普车，手动档大货车，手动档小货车，手动档箱式货车，手动档大客车，自动档大客车，自动档小客车，手动档农用车，自动档面包车，手动档警车（警车最高时速可达206，喇叭为警车专用喇叭，区别于其他车辆），手动档小排量车。 　　3、训练场景包括： 简单场景：环形、宽敞的训练车道，适合初级水平学员进行训练。 炫目道路：专门设计一条经常出现太阳炫目效果训练场景，训练学员适应炫目情况下的驾驶技巧。 一般道路：场景中有加油站、铁道路口、单行道、限定距离换档等内容。 高速公路：场景中有收费站、超车道、行车道、出口等交通标志牌，车距确认、隧道、高速公路出入口等内容。 城市道路：场景中有学校路口、行人通过十字路口，立交桥、十字路口、丁字路口、环形岛、环城路、行人横穿道路等内容。 危险道路：危险场景中设置有行人突然横穿公路、路口突然出现横穿自行车、路口突然出现汽车、道路维修等危险状况。 场地训练：曲线穿桩、倒车移位、 “8”字型路、直角弯路、蛇行路、就位停车、顺心停车、斜位停车、双边桥、右单边桥、左单边桥、单凸桥、双凸桥、横断路、骑越障碍、山区道路、坡道。 场地9项：通过连续障碍、通过单边桥、直角转弯、侧方位停车、上坡定点停车与坡道起步、限速通过限宽门、百米加减档、起伏路驾驶、曲线行驶。 　　4、训练天气选择： 学员可以选择“睛天”、“雪天”、“雾天”、“雨天”及“黑夜”，体会不同天气状况下的驾驶特点（例如，雪天路面极滑，雾天视线极其不好等）。逼真的雪花、雨点落在挡风玻璃上，引起视线极差，需要使用雨刮清除雪花和雨点。 　　5、操作信号实时显示： 在进行场地和道路训练时，道路界面下方实时显示操作信号，方便学员了解操作是否到位。 　　6、测试调整功能： 机器是否正常，只要打开测试界面便一目了然。可作为学员模范教练操作曲线。 　　7、丰富的教学录像功能： 利用该功能，可以播放汽车培训教学录像。 例如，系统提供最新的8种交通警察手势信号（原交通警察手势为11种）教学录像，离合器工作原理录像等等。 　　8、历史记录及错误明细： 训练完毕后，学员可以查看训练过程中所出现的错误动作，并且可以将训练成绩及错误明细表作为历史记录保持下来。 　　9、复现功能： 训练结束后，学员可以以俯视的方式查看最后3分钟的驾驶过程，从而仔细分析错误驾驶发生的原因，以便以后改正。 　　10、定时训练： 学员可以设定训练时间，训练时间一到，系统自动退出训练界面。 　　11、操作错误检测项目： 系统对学员操作各操作部件正确与否进行判断，如启动时是否踩下离合器、闯红灯、启动时是否关闭车门、是否系上安全带等。 　　12、最新理论考试： 采用最新（2007年4月公布的最新标准，四选一）标准化试题，题库里共有1500道试题，另外还可以添加地方题库。 　　13、交通标志、标线及交通法规： 交通标志、标线包括所有的禁令标志、禁止标线、警告标线、警告标志、指路标志、指示标线、指示标志。交通法规包括：道路交通安全法、道路交通安全法实施条例、道路交通安全违法行为处理程序规定、道路交通事故处理办法、道路交通事故处理程序规定、高速公路交通管理办法、机动车登记办法、机动车登记规定、机动车驾驶员培训管理规定、机动车驾驶证申领和使用规定、交通违章处理程序规定。 　　14、中央控制台： 通过中央控制台，可以连接30台驾驶舱进行联网训练。中央监控台由P4计算机、17″显示器、打印机、 100M 网络交换机等组成。监控计算机可以监控任意一台模拟器，监视窗口将显示与被监视模拟器完全一样的画面，并实时图形显示其“五大”操作件——方向盘、离合器、脚制动、油门及手制动当前的状态；另外档位、喇叭、转向灯、点火开关等的状态也通过图示表示出来。监控计算机可以查看联网的每一台模拟器当前错误操作的明细情况，并将训练成绩进行打印。     训练内容界面截图一：           训练内容界面截图二：           训练场景截图三（车型一）：           训练场景截图四（车型二）             训练场景截图五（场地）：             训练场景截图六（道路一）：             训练场景截图七（道路二）           训练场景截图八（天气）：           训练场景截图九（天气：黑夜训练）      

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。