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PanoSim自動駕駛仿真測試軟件介紹 PanoSim是一款面向汽車自動駕駛技術與產品研發的一體化仿真與測試平臺，包括高精度車輛動力學模型、高逼真汽車行駛環境與交通模型、車載環境傳感器模型和豐富的測試場景等，以及面向汽車自動駕駛軟硬件開發的場景及交通流構建、車輛建模、環境傳感器構建、虛擬實驗臺、動畫與繪圖等系列工具鏈，具有很強的開放性與拓展性，支持第三方的二次定制化開發，操作簡便友好。 （1）支持MIL/SIL/HIL/DIL/VIL多物理體在環仿真：提供各類I/O接口可便捷地接入各類實時處理器、控制器、傳感器、駕駛模擬器，以及包括車輛及其底盤和動力執行機構在內的各類軟硬件系統，以滿足自動駕駛研發在不同階段、不同環節的實時仿真需求；             （2）支持ADAS/V2X和自動駕駛仿真開發與測試：支持包括汽車自適應巡航（ACC）、自動緊急制動（AEB）、車道保持輔助（LKA）、自動泊車（AP）、交通擁堵輔助（TJP）等在內的高級駕駛輔助系統（ADAS），以及其它自動駕駛技術與產品的仿真開發與測試；  （3）支持駕駛模擬體驗、人機交互與人機共駕：支持高逼真度的駕駛體驗，包括不同道路、交通和天氣環境下的駕駛體驗，ADAS功能和自動駕駛系統體驗，支持人機交互與人機共駕系統的研發與測試等； （4）支持自動駕駛感知/決策/規劃/控制算法開發：集高逼真度道路與環境模型、交通流與智能體模型、傳感器模型、車輛動力學模型等于一體，支持自動駕駛感知與決策、規劃與控制等算法開發、模型訓練和測試要求； （5）支持多節點、分布式實時仿真：通過高逼真實時環境渲染、高精度傳感器模型、分布式實時仿真架構、高算力、真實數據接口模擬等支持車輛真實EE架構下包括相機、超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達等在內的多傳感器分布式機群模擬，以及數據處理器、運動控制器、駕駛模擬器等在環的自動駕駛算法開發與測試； （6）支持數字孿生測試與高并發云仿真: 支持虛擬環境下的道路、交通與氣象模型，環境傳感器模型等與真實世界車輛和車載軟硬件系統的數字孿生測試；支持基于云平臺的人-車-路-環境信息融合、云端一體高并發實時仿真；支持云平臺下的實時在線學習與模型訓練、自動駕駛算法的高效迭代與仿真測試等（以上系統功能見圖3）。

產品規格：≥1200mm*4000mm 產品特點： 1.獨家設計 2.設有智能感應器控制盒，操作便捷。將黑板與電子光源的控制統一化，黑板“閉”→光源“亮”，黑板“開”→光源“滅”。 3.解決了錄播行業的板書光源難題，擁有板面補光系統，避免了光源落差造成的攝像光源問題。 4.保護學生視力，緩解視覺疲勞，根據學生視覺感受可調節光源強度，從而起到預防近視的作用。 5.設計有LED照明系統，以及LED黑板照明控制器，照明度可達到800Lux，燈光亮度可調節。分：外置式 和內嵌式 面板材質：綠板/米黃板/白板/鎢金板/搪瓷板

       B13-3智能恒溫數顯定時磁力攪拌器采用直流三相無刷電機驅動。控溫采用智能Pid方式自動控溫，臺面溫度、液體溫度均可設定、控制、顯示。電子定時，精度高。定時時間長達9999分鐘。具有溫度、轉速、雙數顯功能。

        HW18-2紅外智能磁力攪拌器是取代電熱套、油浴鍋等老式加熱方式。控溫采用Pid自動控溫，加熱采用紅外線輻射，有微晶玻璃隔聯，使用更加安全，控溫更精確，溫沖小，使用壽命更長，攪拌轉速能恒速，低速50r/min也很恒定，以10r/min一級遞增，轉速顯示很正確。定時時間長達9999分鐘，具有溫度、轉速雙顯示。

工程車輛智能柔性焊接生產線綜合實訓系統是以“設備智能化+生產精益化+管理信息化+人工高效化”為構建理念，融合了智能焊接技術、工業機器人技術、電磁技術、氣動技術、數字化設計技術、流水線技術、工業物聯網技術、RFID數字信息技術、智能制造系統技術等多項先進制造技術，構建一條可追溯生產流程的智能柔性焊接加工綜合實訓系統。旨在促進智能制造領域高素質復合型技能人才的技術提升和培養。 工程車輛智能柔性焊接生產線整個系統既源于生產實際，又符合教學規律?？傮w上既體現焊接加工智能制造自動化，數字化，網絡化、智能化等先進性特征，也統籌兼顧工業機器人、自動化裝置、電氣控制等相關專業的實訓教學。通過系統實操實訓，強化學生在焊接機器人、工業機器人系統安裝、接線、編程、調試、故障診斷與維修等方面的職業能力，培養面向我國產業轉型的技術技能復合型人才。該系統周圍環境配置安全防護欄，急停按鈕等安全措施，保證安全有效的進行教學實訓。

邊緣智聯網（edge+AI+IOT=eAIOT）綜合實驗平臺是一款集成物聯網、嵌入式、移動互聯技術、人工智能于一體的高端教學科研實驗平臺。 整個教學平臺包括物聯網、嵌入式Linux和人工智能（AI），三個部分互相支撐、互為補充。平臺采用多核高性能 AI 處理器，預裝 Ubuntu Linux 操作系統與OpenCV計算機視覺庫，支持TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE等深度學習端側推理框架。 實驗平臺支持圖像處理、語音處理、無線通信、傳感器原理、RFID等技術的主流算法及應用。提供完整的配套教學教材，實訓案例的源碼、開發手冊等，滿足AI和IOT教學實訓、應用開發等需求。 本項目實驗平臺搭載瑞芯微RK3399處理器，不少于9個無線傳感器節點，配備11.6寸高清觸摸屏、高清相機模塊、7麥麥克風陣列和ODB接口。 硬件系統采用DC12V電源適配器安全統一供電，結構為上下兩層一體化設計，上層緊固式安裝實驗所需硬件（非磁吸式安裝），實驗所需硬件均平鋪安裝在一整塊底板上，下層收納放置配套線材、配件等設備。 實驗平臺支持ZigBee、BLE、lorawan、nbiot、RFID等無線網絡通信，支持無線傳感器網絡、物聯網人工智能、嵌入式系統開發、RFID射頻識別技術等課程實驗。同時配備可私有云和公有云部署的“物聯網云平臺”，配合多種傳感器模塊，可完成基于物聯網云平臺的嵌入式無線傳感器綜合實驗。本平臺提供嵌入式深度學習框架Tengine，可完成人工智能實驗，包含基于深度學習的目標檢測實驗、基于深度學習的人臉識別實驗，可完成聲紋識別門禁實驗、AI語音智能家居實驗、知識圖譜和聊天機器人實驗等人工智能實驗。

針對載流子表界面復合的問題，研究團隊通過在氮化鉭薄膜上下界面分別修飾p型的Mg:GaN層和n型的In:GaN層，一方面鈍化氮化鉭薄膜的界面缺陷，另一方面通過構建異質結提升界面載流子分離能力，實現了最高為3.46%的ABPE，這是目前基于氮化鉭光陽極的最高效率值（圖）。將體相和界面載流子管理策略相結合，有望進一步提升氮化鉭光陽極的效率。

本技術成果將網絡負載均衡與路由技術延生至交通領域中的車流量導航與道路控制，通過基礎圖論中的關鍵理論，結合大數據分析與聚類技術，旨在解決現有城市道路路網中存在的潮汐效應與擁堵問題，項目擁有多項自主核心知識產權，涵蓋路徑規劃與搜索算法、數據并行存儲與計算。通過仿真表明，項目實施后，能在現有路網規模的基礎上，顯著提升現有道路的負載通行能力，緩解城市道路因局部負載過大導致的負載不均與交通擁堵，改善出行體驗，降低尾氣排放，提升智能交通效率。

目前北京理工大學基于神經網絡的智能無人機疫情預警監控系統主要由無人機平臺、光電載荷、喊話系統和地面控制及圖像處理平臺組成。 該智能無人機疫情預警監控系統能夠自動監控廣場、公路、小區等各類環境中的人群，檢測人員聚集情況，利用紅外熱成像技術實時獲取人員體溫情況，實現在非接觸情況下對疑似高危人員的快速區分，并快速形成疫情人員相關數據，還可以提供數據接口，供大數據系統進行分析。該智能無人機疫情預警監控系統可同時提供監控人員及被監控人員交互通道，通過喊話系統，監控人員可以隨時疏導或制止被監控人員的異常行為，為疫情監控和預警提供了更為清晰和直接的手段方式。