项目是针对特殊品(危险品)运输船运输过程的智能化监管于 2012 年 11 月 27 日由江苏省交通厅立项开展研究，2014 年 7 月完成了一套泥浆运输船监管系 统“示范工程”建设，实现了泥浆（特殊品）水上运输智能化识别和管理，2015 年 11 月 16 日通过江苏省交通运输厅成果鉴定。 项目在国内首次系统地提出并建立了实用性和可操作性较强的基于物联网 技术的运河特殊品(危险品)运输船运输过程监管，采用二层结构，由前端（码头 和运输船）信息采集系统和后台信息处理系统二部分组成，综合运用涉及信息采 集、传输、处理和反馈控制的多种物联网技术进行系统设计。前端系统基于 RFID 身份识别、Zigbee 无线传感网及航行轨迹跟踪、GPS 定位、视频监控和抓拍、 GPRS 无线通信技术，以及 RS485、MODBUS 工业总线技术实现多模融合信息自动 采集和无线传输；后台系统建立以实时监测及身份识别等为主要基础数据的装、 运、卸三阶段数据分析模型，实现基于多模信息融合和多模显示技术的可控制和 可管理的数据处理和监管平台。本项目研究成果可广泛应用于各类运输船运输过 程的智能化监管

本发明公开了一种顾及道路交叉路口转向的公路大件运输线路优化方法，包括:步骤 1，基于原始 道路图层数据构建道路网络数据模型;步骤 2，基于道路网络数据模型构建道路转角权重辅助网，并对 道路转角权重辅助网中辅助边赋权重;步骤 3，基于道路转角权重辅助网生成网络数据集，考虑路径交 叉口转向总权重和路径总长度设置目标函数，采用最短路径分析法分析网络数据集，获得最优路径;步 骤 4，结合转角方向将步骤 3 获得的最优路径反推到道路网络数据模型中，获

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。

可以量产/n7YGS-45型自走式大坡度双轨道果园运输机主要由柴油机、传动装置、离合装置、驱动总成、双刹车制动系统、拖车、防侧滑承重轮、防上跳钩轮、钢丝绳下弯自动回位钩桩装置、水平弯限位桩、双轨道、机架和自适应坡度拖车等组成。该成果既适应坡度陡峭的地形的运输需要，又适应在较密集果树中行驶的运输需要，可用于山地果园中果实、肥料等的运输及进行搭载喷雾作业等。该机型主机外形尺寸（长×宽×高）1.5m×0.7m×1.1m，配套动力8.8KW，运行速度1.2～1.5m/s，最大承载重量300kg（上坡）、10

其他成果/n一种自动双贴面板热压机刮边码垛运输装置，包括：依次连接的进板小车、贴面热压机、纵向刮边运输台、横向刮边提升台、重力升降装置，所述重力升降装置包括固定架、与所述固定架固连的置物架、活动设置在所述固定架内的堆板架、活动设置在所述置物架内的配重架、连接所述堆板架和配重架的钢绳单元，所述钢绳单元设置在所述固定架的顶部，所述置物架的两侧对称设置有用于放置配重块的若干间隔排列的短板；其中，所述纵向刮边运输台和所述横向刮边提升台上分别设置有刮边器。本发明能够有效节省能耗，降低生产成本，适合4～40mm

其他成果/n一种自动双贴面板热压机刮边码垛运输装置，包括：依次连接的进板小车、贴面热压机、纵向刮边运输台、横向刮边提升台、重力升降装置，所述重力升降装置包括固定架、与所述固定架固连的置物架、活动设置在所述固定架内的堆板架、活动设置在所述置物架内的配重架、连接所述堆板架和配重架的钢绳单元，所述钢绳单元设置在所述固定架的顶部，所述置物架的两侧对称设置有用于放置配重块的若干间隔排列的短板；其中，所述纵向刮边运输台和所述横向刮边提升台上分别设置有刮边器。本发明能够有效节省能耗，降低生产成本，适合4～40mm

我国冶金矿山 80％矿石量来自于露天开采。目前，我国大多数大中型露天矿已进入深凹开采，矿山生产遇到两个突出问题：第一，运输距离加长，运输效率降低，导致生产成本急剧上升。只有研究和采用新的运输系统，才能维持矿山的正常生产。第二，随着开采深度的增加和边坡的加高加陡，一方面，开采难度越来越大，开采安全性越来越差；另一方面，对大型露天矿，提高边坡角又是充分回收资源、减少剥离量、降低生产成本的重要手段。因此，必须研究边坡设计优化和深部强化开采技术，在保证生产安全的前提下，提高边坡角，减少剥离成本，提高经济效益。同时，大型露天矿生产设备品种多、数量大，生产和管理环节多，提高生产和管理技术水平，对企业降耗增效意义重大。本项目以水厂铁矿为依托工程，完成了下列主要研究内容：（1）采用国际上最先进的汽车－胶带半连续运输技术，在水厂铁矿建立了一条矿石运输和两条排岩运输系统，通过研究解决了系统设计和运行过程中的关键技术问题，单条排岩运输系统和矿石运输系统的生产能力分别达到 2100 万吨/年和 1100 万吨/年。（2）在大量系统的工程地质、水文地质勘查、矿区地应力场测量和矿岩物理力学特性试验基础上，采用大型非线性三维有限差分法、离散单元法和基于 GIS 的三维极限平衡法进行了边坡稳定分析和设计优化，使各区的总体边坡角分别提高了 1°～6°。（3）研制了矿车自动调度及管理系统和地测及采掘进度计划编制与实施系统，开发了具有自主知识产权的露天矿自动化调度模型和软件系统，并在水厂铁矿建立了基于 GPS 定位系统的生产设备自动调度和管理信息系统，实现了生产调度自动化。

1.项目的简单概述 我国冶金矿山80％矿石量来自于露天开采。目前，我国大多数大中型露天矿已进入深凹开采，矿山生产遇到两个突出问题：第一，运输距离加长，运输效率降低，导致生产成本急剧上升。只有研究和采用新的运输系统，才能维持矿山的正常生产。第二，随着开采深度的增加和边坡的加高加陡，一方面，开采难度越来越大，开采安全性越来越差；另一方面，对大型露天矿，提高边坡角又是充分回收资源、减少剥离量、降低生产成本的重要手段。因此，必须研究边坡设计优化和深部强化开采技术，在保证生产安全的前提下，提高边坡角，减少剥离成本，提高经济效益。同时，大型露天矿生产设备品种多、数量大，生产和管理环节多，提高生产和管理技术水平，对企业降耗增效意义重大。 本项目以水厂铁矿为依托工程，完成了下列主要研究内容： （1）采用国际上最先进的汽车－胶带半连续运输技术，在水厂铁矿建立了一条矿石运输和两条排岩运输系统，通过研究解决了系统设计和运行过程中的关键技术问题，单条排岩运输系统和矿石运输系统的生产能力分别达到2100万吨/年和1100万吨/年。 （2）在大量系统的工程地质、水文地质勘查、矿区地应力场测量和矿岩物理力学特性试验基础上，采用大型非线性三维有限差分法、离散单元法和基于GIS的三维极限平衡法进行了边坡稳定分析和设计优化，使各区的总体边坡角分别提高了1°～6°。 （3）研制了矿车自动调度及管理系统和地测及采掘进度计划编制与实施系统，开发了具有自主知识产权的露天矿自动化调度模型和软件系统，并在水厂铁矿建立了基于GPS定位系统的生产设备自动调度和管理信息系统，实现了生产调度自动化。 2. 项目来源 本项目是“十五”国家科技攻关重大项目课题（编号：2001BA609A-08）。 3. 项目的最新进展、所达到的水平 通过本项目研究，解决了大型露天矿深部开采中的关键技术问题，不但为水厂铁矿创造经济效益1.27亿元/年，使水厂铁矿的生产和管理达到国际同期先进水平，而且项目研究成果对露天矿山具有普遍意义，具有广泛的市场应用前景和极大的推广应用价值。2004年6月经教育部组织鉴定，研究成果总体上达到国际先进水平。 4. 项目的关键数据 水厂铁矿总体边坡角提高1°～6°；运输成本下降50％；生产效率提高15%；生产成本下降15%；水厂铁矿西部排岩系统运输能力达到1800万吨/年，东部排岩系统达到2100万吨/年，矿石运输能力达到1100万吨/年。在攀钢朱家包包铁矿建立了国内首条坡度为40‰～45‰的陡坡铁路试验线；朱－兰铁矿运输效率提高14.28%，延长矿山服务年限7年；在朱－兰铁矿建成了国内第一条陡坡铁路工业生产试验生产线,全长880米；定制了一台224t工况电机车，用于工业试验；完成了40‰陡坡铁路系统施工图。 应用范围：本项目四个专题的研究成果已在水厂铁矿和朱家包包铁矿得到成功应用，做到了边研究、边开发、边应用。本项目研究解决的是露天矿深部开采中具有共性的关键技术问题，因此对全国同类矿山具有普遍适用意义，具有广泛的推广应用前景。

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。

本发明提出一种基于多智能体强化学习的运输车路径优化方法，该方法涉及智能优化技术领域，  我国AGV每年新增装机量自2010年起迅速增长，自2013年起年同比增速维持在50%以上。目前AGV产品主要集中于中低端市场，产品功能比较单一。而一些大型汽车、家电企业希望通过获得AGV系统和整机产品的相关技术，自己实现AGV产品的定制化生产。在此背景下，从AGV制造商的角度来说，要从国内严重同质化的中低端AGV产品中脱颖而出，从软件系统上提供先进的路径规划方法，并且在未来不断升级，未尝不是一种提升产品服务质量、赢得客户青睐的做法。随着硬件性能的提高和计算技术的发展，系统仿真得以在越来越短的时间之内完成，以每辆AGV为单位进行微观系统仿真可以更好地反映AGV之间的相互影响。而强化学习方法作为一种利用交互和反馈进行策略优化的机器学习方法，正好可以利用AGV交互的数据为每辆AGV规划路径，使总的生产效率或搬运效率最高,从而降低物料搬运的成本。