南京理工大学科技成果推送,合作机遇速览(九)

（1）无人车能够搭载至少4架无人机执行任务；

（2）在弱通信（GNSS不可靠）、弱观测（黄昏、薄雾）条件下，协同导航定位精度优于2m；

（3）一体化指挥控制终端能够实现无人车、无人机的协同任务分配和路径规划。

可广泛应用于应急救援、物流配送、农业等行业，在低空物流领域具有广阔的应用前景。

本成果针对10kV配电网带电运维人工作业劳动强度大、危险性高、存在严重安全隐患，亟需智能化设备的现状，开展了带电作业机器人的技术研究和装备研发，突破了基于深度学习的目标检测与跟踪技术、柔性电缆点云语义分割和三维重建技术、基于力觉与视觉的避雷器自适应寻孔装配技术、双臂协作与避碰等关键技术，并针对配电线路作业场景，研制了带有绝缘防护功能的专用工装，开发了基于ROS的虚实同步系统，实现了一机多用和非结构化环境下的“两更换一搭接”（更换避雷器、更换隔离刀闸和搭接引线），达到国际先进水平。成果已在国网江苏省电力公司、国电南瑞得到试用，获得高度评价。

（1）目标定位精度：5mm；

（2）作业对象平均识别率：≥98%；

（3）电缆半径建模误差：<1.5mm。

成果可应用于配电线路带电运维作业领域。

本成果围绕大数据应用的高效处理需求，重点突破调度优化与资源管理关键技术，显著提升大数据任务的并行执行效率与资源利用率。基于云计算引擎构建的高性能处理平台，将元启发式优化算法与分布式资源调度相结合，为多源异构数据的实时分析与复杂工作流处理提供高效处理云平台。在资源管理方面，平台设计了可扩展的元数据模型与标准化描述模板，实现对海量异构数据的统一建模与分布式存储管理。针对大数据应用的计算密集型特点，核心突破在于将复杂处理流程抽象为动态工作流模型，并基于多目标优化理论设计了智能调度算法，有效协调任务并行度、资源分配与执行优先级，解决了传统调度方法在负载均衡与响应延迟方面的瓶颈。平台进一步将通用算法封装为标准化组件库，通过Web服务提供可扩展的分析能力，用户可灵活调用MapReduce、图计算等模块，快速构建定制化大数据应用。成果形成了“存储-调度-计算-服务”的一体化解决方案，已在江苏中天互联科技有限公司和江苏省工业互联网发展研究中心开展合作开发。在工业物联网和算网融合的实际业务场景中，成功承载了多模态异构算力网络的大规模并发数据处理任务；平台集成的基于多目标优化理论的智能调度算法，在实际负载中相比于传统的云计算平台能够将资源利用率提升了20%；同时相比主流的智能编排开源框架，复杂工作流的总执行时间缩短了约30%，显著降低了大规模数据处理的开发难度与运维成本，为行业智能化转型提供了高效可靠的技术支撑

（1）分布式数据库平均读写速度达到20MB/秒；

（2）云平台系统响应时间小于1秒；

（3）云平台并行计算加速比达到10倍以上；

（4）云平台计算资源利用率提高15%。

成果可应用于智能制造、智慧城市、精准农业等领域。