企业名称：天津市勇志科技发展有限公司

联系人：史勇

职务：总经理

手机：13502108830

产品应用领域：人工智能化工作流管理、加密即时通讯、硬件嵌入式控制、虚拟现实技术

产品类型：系统软件、应用软件、嵌入式软件、工业软件、其他软件

企业简介：

天津市勇志科技发展有限公司以天津大学、仁爱大学、天津铁塔公司、天津市汽车研究所、蓟州林业局等多家高等院校、机构及科研单位的业务为依托，开发制作创新型大数据信息化展示产品、模块化信息流程框架、物联网信息化、三维图形引擎、区块链数据与加密平台，并开发了多款互联网系统自主知识产权技术框架，且基于信息化产品提供平台类业务及云服务业务。公司团队立足于本地化建设和发展，产品多数满足信创和国产操作系统运行标准，目前团队正在制作大数据信息化展示产品、信息流程框架、物联网信息化、三维图形引擎、网端图形引擎，和多款互联网系统自主知识产权的框架，并基于这款发虚拟现实应用网络功能化平台及服务器端与云服务。涵盖电脑端、移动终端和各类电子及物联网设备。项目团队创始人为英国归国留学人员，精通图形技术、网络系统、电子设计和体感及移动技术开发，且有六年以上团队管理经验，并建立了公司可持续人才发展机制；团队目前规模二十余人，多为开发人员，除了自身人员还和多个资源合作团队进行海外项目的开发合作，公司重视团队的可持续发展和人力资源的稳定性，及团队专项技术方向的定向培养工作。团队在项目商业合作上广泛引入外部合作，团队自身则更专注于核心技术的研发，其技术人员占比为九成，基础架构上专注研发和技术创新的复合型技术开发应用企业。

软件产品/解决方案名称：

无人机仿真与飞控系统

软件产品/解决方案简介：

无人机仿真与飞控系统工程框架平台

（硬件与应用软件及云端平台结合的版本）

勇志科技团队推出的LYFOS飞行控制与仿真工具集平台是一款集合型模块化的的综合无人机控制与仿真训练工具集软件平台。我们的产品服务于专注于中大型无人机系统研发与制造的高科技企业联合体，整合了顶尖科研院所、制造企业及商务团队的优势资源。核心业务覆盖电动混合翼、多轴旋翼等多种无人机平台研发制造，以及配套的飞行控制系统、训练软件、智能制造解决方案等多产业链布局。其整个飞行控制产品、虚拟现实仿真、人工智能识别与路径训练及生产工艺工作流管理流程平台等软件产品也作为单独的软件系统对有需要的专业企业进行销售和应用服务。

核心技术优势

自主飞行控制系统：基于PX4开源架构深度定制开发，实现从MCU底层到应用层的全栈自主可控；

智能训练平台：结合3D图形引擎与AI深度学习技术，打造自动迭代式无人机智能训练系统。并基于3D图形引擎开发了沉浸式FPV训练系统；

数字化生产：采用云原生架构与模块化信息工艺流程技术，构建智能制造管理平台；

人工智能应用在控制系统：不同层级的人工智能组件或接口在航线规划、视觉导航、自主控制等多个系统领域实现AI赋能；

├── 飞行控制系统(FlightOS)

│   ├── 硬件抽象层(HAL)

│   ├── 实时操作系统(RTOS)

│   ├── 飞行控制内核

│   ├── 任务调度系统

│   └── 应用接口层(API)

├── 仿真训练平台(SimLab)

│   ├── 物理引擎(PhysX)

│   ├── 渲染系统(BIT3DE)

│   ├── AI训练框架

│   └── 数据分析系统

└── 生产管理系统(SmartMES)

    ├── 云服务平台

    ├── 区块链节点

    ├── 工艺流程引擎

    └── 质量控制中心

FlightOS飞控系统架构设计

我们的FlightOS飞控系统是在PX4开源框架基础上进行深度定制开发的新一代无人机控制系统。该系统采用模块化微内核架构，通过严格的软硬件分层设计实现了系统组件的解耦，显著提升了系统的可维护性和扩展性。在架构设计中，我们特别注重实时性能和可靠性的平衡，通过精心的系统调度策略确保飞行控制稳定性。

实时操作系统层采用了基于FreeRTOS的改进版本，我们对其进行了深度优化，特别是在中断处理机制和任务调度方面。通过实现优先级继承算法和资源预留机制，有效避免了优先级反转问题，确保关键任务的实时响应。自主开发的内存管理单元采用了分区管理策略，有效防止内存碎片化，同时支持实时任务的内存需求隔离，提升了系统稳定性。

在驱动适配层面，我们构建了一套完整的传感器驱动框架。该框架支持多种主流惯性测量单元(IMU)，包括ICM20689和BMI088等高精度传感器，通过创新的数据融合算法提供稳定的姿态解算结果。磁罗盘采用QMC5883L，配合我们开发的磁场干扰补偿算法，显著提升了航向精度。气压计选用MS5611，结合卡尔曼滤波算法，实现了精确的高度测量。GPS模块采用u-blox M8N，通过差分定位技术提供厘米级定位精度。

执行器驱动系统采用业界领先的DShot600协议与电调通信，相比传统PWM信号，具有更高的分辨率和更可靠的数据传输能力。舵机控制系统支持高精度数字舵机，通过前馈补偿算法显著提升了控制精度。电调接口支持双向数据通信，实现了实时电机状态监控和故障诊断。

飞行控制算法体系

针对姿态控制系统方面，我们采用基于四元数的姿态解算方法，避免了欧拉角在特定姿态下的奇异性问题。自适应卡尔曼滤波器能够根据飞行状态动态调整系统参数，提供更准确的状态估计。改进的PID控制器集成了前馈补偿机制，能够有效抑制外部扰动，提升控制精度。特别值得一提的是，我们开发的动态参数自整定算法能够在飞行过程中实时优化控制参数，适应不同的飞行条件和载荷变化。

飞行模式系统涵盖了从基础到高级的多层次控制模式。手动模式提供直接的控制权限，适合专业飞手操作。增稳模式包含角度模式和速率模式，通过智能算法辅助保持飞行姿态，降低操作难度。定点模式支持GPS和视觉双重定位技术，实现精确的空间位置保持。任务模式集成了高级的航线规划功能，配合改进的避障系统，可以实现复杂环境下的自主飞行。AI辅助模式利用深度学习技术，能够自主识别飞行环境并进行智能决策。

嵌入式软件架构

通信系统采用改进的MAVLink 2.0协议，增加了自定义消息类型支持，优化了数据传输效率。遥控数据传输采用独特的帧格式设计，集成了前向纠错码，提升了通信可靠性。所有关键数据通过高强度加密算法保护，确保控制信号的安全性。冗余通信机制支持多信道自动切换，有效防止信号丢失。

仿真场景及训练系统架构设计

我们开发的新一代无人机仿真训练系统采用了分布式架构设计，集成了最新的NVIDIA PhysX 5.1物理引擎，实现了高度真实的飞行动力学模拟。该系统的核心创新在于自主研发的空气动力学模型，通过计算流体动力学(CFD)技术，精确模拟了旋翼气流效应、地面效应等复杂空气动力学现象。实时碰撞检测系统采用八叉树空间分区算法，显著提升了复杂场景下的计算效率。

环境因素模拟系统包含了精确的大气环境模型，能够模拟不同高度的温度、气压变化，以及复杂的三维风场分布。我们开发的湍流模型基于改进的Dryden大气湍流理论，可以真实还原各类天气条件下的飞行环境。系统支持实时调整环境参数，便于进行极限条件下的飞行测试和训练。

渲染系统采用了最新的实时光线追踪技术，结合高动态范围(HDR)渲染，提供了极具真实感的视觉效果。后处理管线集成了动态模糊、景深等现代渲染特效，有效提升了飞行训练的沉浸感。特别是在低空飞行场景中，通过程序化地形生成技术，实现了大规模场景的实时渲染。

人工智能训练框架

我们的AI训练框架基于深度强化学习技术，采用改进的PPO (Proximal Policy Optimization)算法作为核心学习方法。该框架的特色在于创新的奖励函数设计，综合考虑了飞行稳定性、能耗效率、任务完成度等多个维度，有效指导智能体学习最优控制策略。多智能体训练支持允许同时训练多架无人机，通过群体学习加速策略收敛。

分布式训练架构采用参数服务器模式，支持大规模并行训练。我们实现了异步策略更新机制，显著提升了训练效率。经验回放池采用优先级采样策略，确保重要经验得到充分利用。为了应对真实环境的不确定性，我们引入了域随机化技术，提升了模型的泛化能力。

训练环境的设计特别注重真实性与可控性的平衡。观察空间包含了完整的传感器数据，动作空间采用连续控制信号，更接近实际飞行控制。我们开发的自适应难度调节系统能够根据训练进展动态调整任务难度，实现循序渐进的技能学习。

数据分析与优化系统

实时遥测数据采集系统支持高频率数据采样，通过分布式流处理框架实现了大规模数据的实时分析。飞行轨迹重放系统不仅支持常规的轨迹回放，还集成了高级的轨迹分析工具，可以进行轨迹优化和异常检测。

性能指标评估系统采用多维度评价体系，包括控制精度、能量效率、任务完成质量等关键指标。我们开发的智能评分算法能够自动生成详细的飞行评估报告，为训练改进提供精确指导。训练进度追踪系统采用了创新的学习曲线分析方法，能够预测训练收敛趋势，优化训练计划。

智能制造执行系统(SmartMES)

我们的生产管理系统采用了最新的微服务架构，基于Kubernetes实现了服务的弹性伸缩和故障自愈。系统核心采用服务网格架构，通过Istio实现了服务间的智能路由、负载均衡和安全通信。API网关层采用性能优化的Nginx配置，实现了请求的智能分发和限流保护。

认证服务采用JWT技术实现无状态认证，支持多因素认证和细粒度的权限控制。工艺流程服务基于Camunda BPM开发，支持复杂工艺流程的可视化设计和动态调整。消息队列采用Kafka集群，确保了系统间通信的可靠性和高吞吐量。

生产管理系统实现

我们开发的生产管理系统采用了全方位的实时监控与数据采集架构。系统通过OPC UA协议与现场PLC设备建立可靠连接，在生产现场部署的边缘计算网关承担着数据预处理和缓存任务，有效降低了中心服务器的处理负载。为了确保数据存储的高效性和可靠性，我们设计了一套混合存储架构：将实时数据存入InfluxDB时序数据库，历史数据通过分片机制存储在MongoDB集群中，同时使用PostgreSQL的主从架构处理关系型数据，并通过Redis集群提供高速缓存服务。

数据存储采用混合架构设计：

实时数据使用InfluxDB时序数据库存储

历史数据通过分片存储在MongoDB集群

关系型数据采用PostgreSQL主从架构

缓存层使用Redis集群提供高速数据访问

在质量管理与追溯方面，系统实现了创新的全流程质量控制机制。每件产品都配备了唯一的二维码标识，关键质量数据通过区块链技术进行不可篡改的记录。我们在生产线上集成了先进的机器视觉检测站，采用深度学习算法进行实时缺陷检测，可以识别亚毫米级的产品缺陷。预测性维护系统通过多源数据融合分析，包括设备振动特征的FFT分析、红外传感器阵列采集的温度分布图、声纹分析以及电流特征曲线分析，实现了设备故障的早期预警。

预测性维护系统基于以下技术：

振动分析：使用FFT算法实时分析设备振动特征

温度监测：红外传感器阵列实现精确温度分布图

声学检测：采用声纹分析技术识别异常声音

电流分析：通过电流特征曲线预测设备故障

生产调度系统采用了创新的混合优化方法，将混合整数规划模型与遗传算法相结合，实现了生产切换时间最小化、设备利用率最大化等多个目标的动态优化。实时调度引擎能够快速响应突发事件，通过数字孪生技术验证调度方案的可行性。智能仓储系统集成了AGV智能调度、RFID实时盘点等现代化物流技术，通过需求预测模型实现了精准的库存管理。

生产调度系统采用混合整数规划模型，结合遗传算法实现了多目标优化：

最小化生产切换时间

最大化设备利用率

平衡生产线负载

优化能源消耗

实时调度引擎可以根据突发事件（如设备故障、紧急订单）自动重新规划生产计划。系统采用数字孪生技术，通过实时仿真验证调度方案的可行性。

智能仓储系统特点：

AGV调度采用蚁群算法优化路径规划

RFID系统实现库存实时盘点

自动化立体仓库支持多维度存取优化

智能分拣系统集成计算机视觉技术

安全与可靠性设计

在系统安全架构方面，我们采用了深度防御策略，从物理隔离到应用层安全进行全方位防护。生产网络与办公网络采用严格的物理隔离，所有访问控制基于零信任架构设计，确保每个访问请求都经过严格的身份认证。系统间通信采用全链路TLS 1.3加密，同时部署了AI驱动的异常行为检测系统，能够实时识别和响应潜在的安全威胁。

容错设计采用了多层次的冗余架构，关键服务器采用N+1冗余配置，配合RAID 10存储阵列和双路电源供应，确保了系统的高可用性。在软件层面，我们通过服务熔断、请求重试等机制处理各类故障场景，分布式事务采用Saga模式确保数据一致性。数据保护采用多层次备份策略，通过实时同步、增量备份和定期全量备份相结合的方式，确保数据安全。

监控系统实现了从基础设施到应用性能的全栈监控，通过分布式追踪技术实现了服务调用链的可视化分析。系统集成了智能运维平台，通过AIOps技术实现异常检测和自动化故障诊断，显著提升了运维效率。定期进行的灾备演练确保了故障发生时能够快速恢复业务连续性。

这套完整的安全与可靠性保障体系使得系统在面对各类故障和安全威胁时都能保持稳定运行，为生产管理系统提供了坚实的保障。通过持续的安全评估和性能优化，系统的可靠性得到了进一步提升。

现在，这款LYFOS飞行控制与仿真工具集平台已经是一个整合了飞行控制系统、仿真训练平台和智能制造执行系统的综合性解决方案。该平台通过先进的系统架构设计、创新的算法实现和严格的安全可靠性保障，为无人机系统研发与制造提供了全方位的技术支持。平台的模块化设计确保了高度的可扩展性和适应性，能够满足不同规模企业的个性化需求。通过持续的技术创新和产品迭代，我们将进一步增强平台的智能化水平，引入更多前沿技术，如联邦学习、数字孪生等，推动无人机产业向更高水平发展。未来，我们将持续专注于核心技术突破，深化产学研合作，为客户提供更专业、更可靠的产品和服务，助力无人机产业的智能化转型升级。

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市场认可度、相关案例或获奖情况：

本团队作为一家以技术创新为核心的科技公司，拥有独特的市场定位和显著的竞争优势。团队构成以技术人员为主体，占比高达90%，凸显了我们在高原创技术和创新研发方面的卓越实力。这种人才结构使我们能够持续推动技术前沿，不断突破行业壁垒。

我们的业务模式立足于为高等院校、科研机构及大型企业提供定制化的创新型大数据信息化展示产品。我们的客户群体包括但不限于天津大学、仁爱大学、天津铁塔公司、天津市汽车研究所、蓟州林业局等多家知名机构。这种以机构需求为导向的开发策略，不仅确保了产品的实用性和适用性，为我们积累丰富的行业经验和深厚的客户信任。

作为一家规模相对较小的公司，我们成功地与多家大型企业和机构建立了长期稳定的合作关系。这种合作模式的成功，充分证明了我们产品的高质量和不可替代性。我们开发的系统普遍被客户采用为主要业务系统，且长期保持稳定运行，维护成本低，可持续运营周期长达5-7年。这不仅体现了我们产品的可靠性，更彰显了其卓越的前瞻设计。

在技术创新方面，我们的产品普遍满足信创（信息技术应用创新）要求，并在某些领域填补了局部技术空白。特别是在三维图形引擎和科学计算产品等前沿技术领域，我们展现出了强大的研发能力和创新实力。这种技术优势使我们在华为信创竞赛等重要赛事中斩获奖项，获得了业界的广泛认可。

我们与天津仁爱学院在区块链项目上的深度合作，进一步彰显了我们的技术实力。作为主要技术实现合作方，我们协助该项目成为天津市唯一入围的大学代表，与清华大学、北京大学等顶尖学府并列一档，取得了优异的成绩。这一成就不仅提升了我们的行业地位，还吸引了天津市网信办的高度重视，我们因此参与了一系列针对性的技术推广和路演活动。也拓展了区块链非货币类专业型应用模式拓展。

在国际化发展方面，我们正与新加坡等地的海外企业展开合作，计划将部分软件平台化产品和图形引擎技术产品推向国际市场。这一战略不仅有助于扩大我们的市场份额，更为原创国产独立软件的海外营销探索了可行的实践方案。我们相信，这种国际化运营将为公司带来新增长点，同时也将为国产软件技术在全球舞台上赢得更多认可。