本发明公开了一种变量喷洒农药的无人机，包括机身和安装在机身上的喷药系统以及根据机身飞行速度控制喷药系统喷药量的控制系统，还包括镜头朝下用于检测无人机的飞行速度的光流传感器，所述光流传感器的信号输出端与控制系统连接。本发明还公开了一种使用无人机变量喷药的方法，本发明的变量喷洒农药的无人机以及方法，可以有效提高农药喷洒的均匀度，避免农药过度喷洒对植株的伤害或欠喷造成喷药效果不达标，保证植株正常生长，还降低了农药的使用量，节约成本；并且实现全自动控制，提高了自动化水平，降低了操作难度。

本实用新型公开了一种两栖四旋翼无人机，包括四个螺旋桨、刚性十字交叉支架机构和控制系统，十字交叉支架机构包括机架主体和连接在机架主体四周的四个机臂，机架主体底部密封安装有舱体，顶部设有用于安装防水导线的水密接头；舱体内的上半部设有储水舱和水泵；水泵的进水管密封连接设置在舱体下部的进出水口，出水管密封连接储水舱下端的入水口。本实用新型在空中四旋翼无人机技术的基础上加以改进。可以在水下自由运动，通过密封处理，对机架主体内部主要构件进行保护。舱体内的上半部设置的储水舱和水泵为自重调节装置，可以让无人机在遥控的控制下控制水泵的抽水以及排水来调节飞机的重量，进而控制无人机在水下的姿态。

项目背景：结合国家“节能降耗”的背景，同时为节约成本提升产品市场竞争力，近年来各钢铁企业纷纷对能耗“大户”加热炉进行改造升级。高效轧制国家工程研究中心致力于加热炉领域的研究已有十多年的历史，涉及范围广泛，包含热处理炉、隧道炉、蓄热/常规板坯加热炉、方坯加热炉等，拥有成套加热炉解决方案，并结合现场进行设备工艺诊断，定制适合每个个体的加热炉过程控制系统，达到提高产品加热质量、节能降耗的目的。关键工艺技术：（1）基于炉温闭环控制的智能燃烧及炉温控制技术用于多种类型的加热炉过程控制系统，根据热值、残氧、压力等实时优化空燃比，从而有效地控制炉内气氛；（2）精准的板坯温度预报模型和出钢节奏预测是智能燃烧的前提，依据周期呈现的钢坯温度场分布、剩余在炉时间、出钢序列，预测出钢节奏；（3）变钢种规格混装以及延迟故障工况的感知，统筹协调所有钢坯的炉温需求，并根据延迟故障信息动态调配炉温设定。

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 田洪源 电气信息学院/自动化 2020/2024 202031070296 车斐 电气信息学院/自动化 2020/2024 202031070286 蒋佳芯 临床医学院/临床医学 2020/2025 20200619330221 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 青小渠 电气信息学院 副教授 控制科学与工程 刘强 电气信息学院 讲师 控制工程 四、项目简介 冰粉，是源于四川的著名甜品小吃，具有品质嫩滑、清爽可口等特点，近年来在西南地区甚受欢迎，市场发展潜力巨大。但传统冰粉行业的制作方式及营销模式均较为原始，难以满足当下数字化经济的发展需求。随着自动化、无人化概念不断融入人们的生活中，智能化餐饮设备的市场需求不断提升，尤其在“后疫情时代”，智能化无人售卖在多个环节减少了人与人的接触，这种购买方式不仅代表着未来的趋势，巨大而传统的冰粉市场也需要相关智能设备的赋能来提高竞争力。 在冰粉行业领域，智能无人化的冰粉制作售卖机器，相较于传统冰粉，在制作成本、店面成本及人工成本等诸多方面均有明显优势。如今冰粉的多样性发展，已经不仅仅在夏季受欢迎，甚至在冬季也有一定的市场份额，尤其在商超、景点等人流量大的场景，需求量明显增长，使得我国冰粉市场呈现高增长态势，经川内实地考察，目前成都的冰粉店数量较少，仍难以满足消费者需求，尤其需要低成本无人化的智慧无人冰粉制作售卖机器填补市场空白。 本团队（志向先驱者）是一个以智慧无人冰粉设备为主要研究领域，以自主研发的全自动冰粉机为核心产品，通过物联网实现门店开放、设备交互、资源共享。致力于国内无人化智慧冰粉行业探索及其智能设备研发的科技团队。 团队所研发的全自动冰粉机设备集各种自动化技术研发，通过基于互联网的远程监控管理系统，集冰粉自动制作、打包和手机下单售卖等多项功能，实现无人化经营，具有占地小、功能多、适应性广、成本低等特点，为当今快节奏的生活方式提供有效的购买冰粉解决方案。团队（公司）通过远程的管理中心，监控机器的运行情况。同时设备可作为广告载体，根据大数据分析，为消费者带来优质服务的同时为合作商家产生传媒效益。项目设备组成的智能无人小型冰粉“门店”适用于景点、商超等多种场所，可实现长期自动化运营。 团队成员包含“双一流”高校自动化、机械设计、食品质量与安全等多领域专业人才，兼具软硬件开发及学习能力，热爱创新制造和设计新型运营模式，成员多有大量商业实践经历，具有敏感的创新意识和丰富的市场经验。项目初代样机已处于试用阶段，累计申请各类国家专利十余项，作为西南石油大学开放实验重点项目、国家级大学生创新创业训练计划成功结项，同时与多家公司已达成意向合作关系。 团队自成立之初，就立下助力本土传统行业智能化转型发展的崇高目标，秉承“自主研发，专利先行，多方合作”的发展理念，坚持“以才为本，校企协作，软硬兼施”的战略方针，力图从成都起源，将川渝的特色冰粉推向全国，助力传统冰粉行业的智能化升级，服务更多市场和消费者。

该研究在国基等项目的支持下，开发出了系列系统和平台：基于低空平台的应急与灾难预警监测与指挥、小型无人直升机激光扫描数字地图系统、大范围移动环境监测、小型无人直升机海事巡检。该系统可搭载15公斤有效负载，飞行速度120公里/小时，留空时间1小时。机上集成有自主开发的卫星定位辅助惯性导航系统，实现无人自主飞行，并可在15公里范围内进行图像的实时采集与传输，可极大的增加采集维数扩大观测区域，其主要优势在于：恶劣天气下具有很高的观测精度高；可实现对任意地点进行任意角度的定点连续观测；成本低廉，操作简单，场

本实用新型提供一种适合无人飞行器的微型雷达装置，包括依次连接的采集分析部分、数字部分、 模拟部分、天线部分。本实用新型是一种体积小、重量轻、成本低的雷达装置，使其可以成为无人飞行 器的有效荷载，扩大了无人飞行器的应用范围，使轻型无人飞行器可以完成地形勘测、目标寻找等任务。

发明公开了一种无人机曲率连续可调路径规划方法，包括以下步骤:第一步，路径曲率连续化， 利用参数化的 Catmull-Rom 曲线连接各路标点，通过优化插值方法保证连结点处曲率连续;第二步，计 算路径曲线各点曲率值，查找并标注曲率值超过规定阈值的曲线起点 Pointstart、终点 Pointgoal;第三步， 采用最小曲率圆转移法，利用曲率值单调变化的 Bezier 曲线连接 Pointstart、Pointgoal。与现有技术相

 无人驾驶技术对智能交通系统发展、以及军事和工业应用均具有重要意义，已成为世界范围内移动机器人和人工智能领域的研究热点。上海交通大学智能车辆实验室自2005年开始从事无人驾驶系统的设计、研发和应用研究，重点突破无人驾驶车辆的关键传感器、通用控制器、人机交互和系统集成技术，形成具有自主知识产权的无人驾驶车辆相关产品。 无人驾驶分为5个等级，第三级是有条件的自动驾驶，如高速公路或停车场。四级是可人为干预的自动驾驶，而五级则是全工况的无人驾驶。2015年，在东莞万科产业化基地实现了基于磁钉导航的无人驾驶系统应用，也是五级无人自动驾驶系统在国内的首套实际应用。车辆内部不设方向盘、油门、刹车等传统控制部件，乘客可在站点通过通讯装置或者微信呼叫车辆。   该系统适用于规定路线的短途、低速的载人/载物运输，采用电动车辆，符合绿色环保要求，是解决最后一公里问题的优选方案。可应用在机场、商业中心、旅游区、公园、医院、大学校园、CBD地区、工业园等场合。

氮和磷是植物生长所必需的两种最为重要的养分元素，在气候变化和CO2浓度上升的背景下，氮、磷养分的供给不足限制了陆地植物的生长及其对大气CO2的吸收能力，成为制约未来陆地碳汇的重要因素。然而，全球陆地生态系统氮、磷限制的空间格局仍是一个尚未解决的重要科学问题。地理科学学部杜恩在副教授与斯坦福大学Rob Jackson教授团队合作，提出了氮、磷限制评估的理论框架并量化分析了全球陆地生态系统氮、磷限制的空间格局及其关键影响因素，相关结果近日发表在Nature Geoscience。 该研究根据化学计量内稳态假说和最小限制因子定律，推导提出基于叶片氮、磷重吸收效率比值指示氮、磷限制的理论框架，进一步建立全球陆地植物叶片氮、磷重吸收效率数据库和全球养分添加实验数据库，并在上述框架基础上量化评估了全球陆地生态系统氮、磷限制的空间特征，完成了全球陆地生态系统氮、磷限制的高分辨率空间制图。 该研究发现，全球自然陆地生态系统（农田、城市和冰川除外）有18%的区域受到较强的氮限制，而43%的区域受到较强的磷限制，其他39%的区域则受氮、磷共同限制或氮、磷任一元素的微弱限制。总体而言，氮限制在在苔原、北方针叶林、温带针叶林、山地草原及灌丛较为普遍，磷限制在热带及亚热带森林、温带阔叶林、沙漠、地中海植被、以及热带、亚热带和温带草原、稀树草原和灌丛较为常见。相关结果增进了对全球陆地生态系统氮、磷限制格局的量化认识，为地球系统模式氮、磷限制的模拟提供了基准数据，有望更好地预测气候变暖和CO2浓度上升情景下陆地碳汇的变化。该论文自2月10日在线发表后，已多次被科学媒体网站报道，包括SciGlow、myScience、Science Edition、Phys.org、Technology.org、News Wise、Mirage News、CO2 Coalition等。 杜恩在副教授为论文第一作者和第一通讯作者，斯坦福大学Rob Jackson教授为论文共同通讯作者，其他合作者来自美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室、瑞典隆德大学、荷兰乌特勒支大学、中科院植物所等研究机构。该研究受到国家自然科学基金（41877328, 41630750 & 31400381）、霍英东青年教师基金（161015）、地表过程与资源生态国家重点实验室项目（2017-ZY-07）资助。