物联网实验室
AZFT物联网实验室于2018年5月29日成立,隶属于阿里巴巴-浙江大学前沿技术联合研究中心(AZFT)。实验室将聚焦物联网基础理论、基于LoRa的万物互联技术、云边融合的物联网快速开发系统与平台、面向智联网的边缘计算平台等方向开展研究工作,在物联网应用领域提供理论与技术支撑,同时能够成为推动数字经济快速发展的重要赋能平台。 物联网实验室由浙江大学陈积明教授和阿里巴巴集团丁险峰博士共同担任实验室主任,拥有**名成员,包括**名阿里巴巴物联网事业部的技术和管理人员,3名浙江大学教授,1名浙江大学百人计划研究员、1名助理研究员,以及10余名博士生/硕士生。研究人员覆盖计算机、控制、通信与硬件等多个领域。实验室在成立以来,开发基于LoRa的轻量级定位系统和物联网设备端快速开发系统等,发表CCF A及JCR一区论文多篇,多项成果亮相云栖大会与世界物联网博览会。
人物介绍
阿里巴巴
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丁险峰(柯镇)
阿里云智能事业群 IoT事业部 研究员
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陶震(济巅)
拥有10多年资深无线技术研发经历。目前负责LoRa等无线技术研发,已自主研发包括LoRa室内Class B、LoRa 中继、混频组网等在内的多项创新无线技术,也是LoRaWAN CN470、WFA DPP Query等国际技术标准的创作者。
浙江大学
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陈积明 教授
2000和2005年分别获浙江大学获学士和博士学位。2018-2010在加拿大滑铁卢大学访问。现任浙江大学信息学部副主任,浙江大学学术委员会委员,工业控制技术国家重点实验室副主任,浙江大学工业控制研究所所长。2010年12月起被聘为浙江大学教授,2015年入选教育部长江学者奖励计划。曾获国家科技进步二等奖、教育部自然科学一等奖、教育部科技进步一等奖、教育部霍英东青年教师奖、IEEE通信学会亚太区杰出青年研究学者奖等,是IEEE 车载技术学会Distinguished Lecturer(2015-2018)。
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史治国 教授
于浙江大学获学士和工学博士学位,现任浙江大学电子工程系副系主任。2011年至2013年在加拿大滑铁卢大学进行合作访问研究。获浙江省科学技术二等奖、教育部科技进步一等奖、JSPS Invitation Fellowship、浙江省杰出青年基金等。受邀担任IEEE Network编委,IET Communications编委。已授权发明专利21项,发表学术论文80余篇,论文已被引用1400余次,作为项目负责人承担了国家自然科学基金、863计划子课题、浙江省重点研发计划等多项课题。研究方向包括阵列信号处理,群智感知,目标跟踪与定位,物联网系统设计,反无人机技术与系统。
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董玮 教授
浙江大学计算机学院教授、博士生导师,浙江大学求是青年学者,IEEE/ACM会员,CCF高级会员,CCF互联网专委、物联网专委委员,浙江省计算机学会物联网专委秘书长。承担国家和省部级项目10多项,发表论文100余篇,其中CCF A类期刊/会议论文40余篇。获IEEE MSN'16, ACM SIGCOMM-China'17最佳论文奖,ACM MobiCom'17最佳视频展示奖。担任国际知名会议程序委员会委员多次。获2013年度全国优秀博士论文提名、2014年度浙江省科技进步一等奖、2015年CCF-Intel青年学者提升计划、2017年浙江省151人才工程、2019年浙江省杰出青年基金等奖励或荣誉。
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贺诗波 研究员
浙江大学控制科学与工程学院研究员。入选中组部“青年千人”计划、浙江大学百人计划。出版学术专著/编著2部。在IEEE ToN、IEEE JSAC、IEEE TMC、IEEE INFOCOM、IEEE RTSS等国际知名期刊和会议上发表/录用80余篇。成果至今被国际同行引用2500余次,6篇论文入选ESI高被引论文。获得IEEE通信学会亚太区杰出青年研究学者奖、教育部自然科学一等奖、IEEE WCNC 最佳论文奖等。受邀担任IEEE TVT等3个国际期刊编委,国际会议I-SPAN 2018大会程序委员会主席、IEEE ICC 2017专题主席、ACM MobiHoc 2015注册及财务主席等。
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高艺 副教授
浙江大学计算机学院助理研究员,硕士生导师,2015年入选中国计算机学会CCF青年人才发展计划,CCF专业会员,CCF青工委委员,ACM会员,IEEE会员。2014年博士毕业后加入浙江大学计算机学院软件研究所。主要研究方向包括嵌入式软件、无线和移动计算、传感网、软件定义网络等。作为项目组核心成员参与国家973基础研究项目,国家自然科学基金,教育部科研基金等多项国家级省级科研项目。在国际顶级期刊以及国际顶级会议发表30余篇高质量论文。
研究课题
物联网设备端快速开发系统TinyLink

物联网设备端快速开发系统TinyLink,主要关注物联网应用设备端的选型和开发,旨在解决物联网应用开发困难的难题。由于物联网应用领域多样,基于成本、大小、能量等限制,目前并没有一个统一的硬件平台。传统自底向上的开发过程需要大量的专家知识(图2)。TinyLink系统创新性的提出自顶向下的开发模型,开发者只需编写应用程序代码,TinyLink系统会自动生成满足应用需求的设备硬件配置(包括组件列表和连接关系图)和编译后的二进制代码,从而大大加速了基于物联网设备端的软硬件开发(图3)。TinyLink系统的设计与实现撰写成论文,发表在国际顶级网络会议ACM MobiCom,制作的宣传视频获得该会议Best Video AwardTinyLink系统(http://tinylink.emnets.org)在云栖大会2018深圳峰会IoT物联网专场上,与阿里云Link Develop一站式开发平台共同发布。TinyLink系统现已用于浙江大学本科生《计算机网络基础》课程的物联网教学实验上,获得了学生们的广泛好评。 

  

物联网自底向上开发模型(左)vs. 物联网自顶向下开发模型(右) 

         使用TinyLink系统开发物联网应用流程图  

 实验室部分师生在云栖大会2018深圳峰会展示TinyLink系统   


多目标全局跟踪

大型仓储场景的多人员全局跟踪

  • 基于视觉实现目标检测及跟踪
  • 基于摄像头间信息融合,实现全局定位
  • 基于视觉定位与无线定位融合,实现目标身份信息识别

无芯片RFID标签
  • 低制造成本
  • 形状设计简单
  • 同时识别多个物体

多传感无源定位

LoRa室外移动定位方案

  • 公里级通信距离估计
  • 微安级系统休眠功耗
  • 小于 5$硬件成本

室外无基站定位扩展

多目标定位与移动轨迹优化

  • 目标个数增加
  • 移动轨迹组合优化
  • 多目标同时位置估计


NFC无源攻击


OPC UA与机理模型的结合实现


LinkLab物联网远程实验平台
  • 支持AliOS-Things、TinyLink、Contiki、Arduino四大平台
  • 系统接入156个物联网设备,分布在人工智能小镇和浙江大学EmNets实验室
  • 支持自由实验、虚拟场景实验、实验箱实验等多种实验类型
  • http://linklab.tinylink.cn

物联网仿真与虚拟场景构建技术

  • 大规模的设备仿真
    利用神经网络和分布式计算的方式,提升仿真系统整体的性能。能够模拟4000+个物联网节点。
  • 高精度的设备级仿真
    指令集的物联网应用仿真,刻画物联网硬件特性,模拟真实设备的运行。
  • 虚拟场景构建与编程
    在WebIDE中可以构建3D的虚拟场景,用户可以根据这个场景部署虚拟物联网设备并对其进行编程。
  • 面向实际场景部署
    用户开发的代码可以无缝迁移、并一键部署到真实的物联网设备上。


TinyEdge

  • 快速部署
    采用基于Docker的容器技术,提供凝练的应用定制模板与操作系统相关的部署工具,有效缩短边缘系统定制部署时间。
  • 资源感知
    构建丰富的硬件数据库,提供详细的可配置模块信息,支撑高效的资源预测与推荐。
  • 高可扩展
    提供完整的模块集成模板,原生支持各类容器注册表,实现边缘计算系统模块的高可扩展性。

LimbMotion

  • 多信息融合
    融合了惯性传感器,声学传感器以及人体关节活动自由度等信息。捕捉用户运动。
  • IMU位姿感知
    采用两级滤波器级联的方法获取精准的关节位姿。
  • 快速声学测距
    使用一种两阶段的测距方法,利用信号能量分析方法优化了计算效率。 

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