随着电动汽车（EV）市场的蓬勃发展，充电基础设施的完善成为了推动这一领域进步的重要因素。然而，传统的固定充电站面临着布局不均、建设成本高昂以及用户寻找充电站不便等问题。 为了解决这些挑战，无人驾驶移动充电桩（AMCS）的概念应运而生，它结合了自动驾驶技术和移动充电服务，为电动汽车用户提供了一种全新的、灵活的充电解决方案。

本发明公开了一种基于无人机的桥梁涂层智能养护方法与系统，旨在通过无人机技术与大语言模型相结合，提高桥梁涂层病害检测和养护决策的效率与精度。所述方法包括：通过搭载高分辨率相机的无人机，自动扫描目标桥梁表面，采集桥梁涂层的高清图像数据；利用深度学习模型对图像数据进行处理，自动识别桥梁涂层的病害类型与病害面积；根据病害识别结果，通过涂层养护大语言模型从知识库中获取相关养护知识与气象数据，结合推理分析生成个性化的涂层维修方案。本发明能够实现对桥梁涂层病害的高效精准检测，并基于历史数据和环境因素生成科学合理的养护方案，能有效提高桥梁涂层养护的精准度和维护效率，延长桥梁使用寿命，具有广泛的应用前景。

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。 

1.飞行器控制主板软件设计。2.无人机多功能一体化遥控器（图像显示）的开发3.深度智能追踪和识别目标

产品介绍 CK-M1超高频RFID读写模块是小型化的UHF RFID 读写器 ，核心部件采用 R2000 为核心平台，R2000是一款高性能高度集成的读写器 IC,集成了模拟射频前端与基带数字信号处理模块等功能。用户只需要在模块的基础上作电源处理即可，可以很方便的通过 API 函数库控制模块工作适合各种应用场景用户开发。  产品特点 支持多种协议：ISO 18000-6C/EPC C1G2 、 ISO 18000-6B、国标GB/T29768-2013(可拓展支持)。 密集读取：端口最大输出33dBm，可根据需要设置功率，可应对非常密集的使用环境，多标签识别算法，行业内最强，每秒可识别超过600张以上。 能够定频或跳频工作。 输出功率可调,调节步进:1dBm。 支持标签数据过滤、支持防碰撞协议、支持多标签识别。 全频段、大功率、灵敏度高、功率准、零配置即可获得最佳性能。 规格参数 主要规格参数 产品型号 CK-M1 性能参数 频率范围 840MHz～960MHz 空口协议 EPC C1G2、ISO18000-6B/C、GB/T29768-2013（可选配） RFID主芯片 Impinj R2000 功能特点 支持密集读写、多标签识别、支持标签数据过滤、支持RSSI：可感知信号强度 通道数 1通道 RF输出功率（端口） 33dbm±1dbm（MAX） 输出功率调节 ±1dbm 前向调制方式 DSB-ASK、PR-ASK 连续读标签距离（读EPC码） 0-10米，连续读100次，读取成功率大于95%（无干扰环境）（8dBi圆极化天线@H3） 连续写标签距离（写EPC码） 0〜4米(与标签芯片性能有关)，连续写100次，写成功率大于90%（8dBi圆极化天线@H3） 标签识别速度 >600次/秒 通讯口 TTL串口 物理接口 15PIN端子 1.25mm间距 读卡功耗 （33dbm）：8W 物理参数 外观尺寸 42*76*8mm 外壳材质 铝型材外壳 安装方式 通过四个螺丝孔固定 电源 工作电压   操作环境 工作温度 -20°C~+70°C 储存温度 -40°C~+85°C 工作湿度 <95% (+25°C)

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。