（1）传感器网络高效能传输技术
实现在有线通信能力的条件下，对感知数据的高能效、高可靠的传输，包括以下内容：
①传感器网络复杂地表环境下的信道建模。
②高能效、高可靠地自适应调制编码。
③低复杂度干扰检测技术和动态自适应干扰避让技术。
④多频率多信道的传输协议及相关技术。
(2)传感器网络组网关键技术
为多源多跳的信息传输选择优化网络路径，包括以下内容：
①节点动态部署技术、拓扑控制。
②分簇组网技术。
③动态休眠与组网技术联合设计。
④可配置多属性异构传感器组网技术。
⑤跨层优化组网协议。
⑥传感网拥塞控制技术。
⑦建立选择优化或近似优化通信路径的理论。
⑧适于通信路径重构的具有自适应性路由算法。
（3）高性能分布式计算
使用大量具有有限计算能力的传感器设计能源有效的高性能分布式算法，包括以下内容：
①最小化能源、时间、空间和通信复杂性的分布式算法。
②网络在线协同的信息监测和信息处理。
③高效率、能源有效、实时的海量感知数据流的查询、分析的挖掘的分布式算法。
④对感知对象进行网络在线协同的控制。
⑤提高节点的计算、处理能力。
（4）传感器网络的容错容迟、安全和维护。
提高传感器网络软、硬件的强壮性、容错性和安全性，包括以下内容：
①无线传感器网络安全模型
②安全协议设计
③容侵、容错技术
④秘钥分配与管理
⑤数量大、分布广的网络维护
⑥容迟条件下的分布式消息投递、查询与存储技术。
接入传输层实现建立在现有的移动通讯网和互联网基础上，主要完成信息的远距离传输等功能。接入传输层包括各种通信网络与互联网形成的融合网络。网络层是物联网成为普遍服务的基础设施，有待突破的方向从带宽、覆盖范围、移动性以及网络组织管理方式等方面，以及向下与感知层的结合，向上与应用层的结合。
传输方式主要有以下几种方式：
①有线网：IPv6扫清了可接入网络的终端设备在数量上的限制。互联网／电信网是物联网的核心网络、平台和技术支持。
②无线宽带网：Wi-Fi7WiMAX等无线宽带技术覆盖范围较广，传输速度较快，为物联网提供高速、可靠、廉价且不受接入设备位置限制的互联手段。
③无线低速网：ZigBee／蓝牙／红外等低速网络协议能够适应物联网中能力较低的节点的低速率、低通信半径、低计算能力和低能量来源等特征。
④移动通信网：2G/3G/4G网络。移动通信网络将成为“全面、随时、随地”传输信息的有效平台。高速、实时、高覆盖率、多元化处理多媒体数据，为“物品触网”创造条件。
目前，主流的接人传输层技术主要基于无线传输技术，包括以下几种：
①Wi-Fi技术（IEEE 802. 11系列）：是普遍使用的传输技术，基于CSMA／CA模式，具有高带宽等特点，主要实现热点覆盖，但是在组网能力、终端功耗等方面具有致命弱点。
②GSM：称为第二代移动通信(2 G)技术，具有广阔的网络覆盖，但是在传输带宽上具有相对的弱势，限制了部分物联网的应用。
③3G技术：基于码分多址CDMA技术。CDMA技术的原理是基于扩频技术，即将需传送的具有一定信号带宽的信息数据，用一个带宽远大于信号带宽的高速伪随机码进行调制，使原数据信号的带宽被扩展，经载波调制发送出去。接收端使用完全相同的伪随机码，与接收的带宽信号作相关处理，把宽带信号换成原信息数据的窄带信号（即解扩），实现信息通信。CDMA扩展了系统带宽，在4G技术成熟应用之前，是物联网应用的主要传输技术之一，主要包括TD-SCDMA、 CDMA2000、WCDMA等技术。
④LTE技术：是未来无线通信的主流传输技术，是目前运营商主推的技术标准。它主要基于OFDM/MIM0构建，实现上每秒百兆比特的无线传输，具有高带宽、广覆盖、低延时等技术特点，是物联网传输层主流技术。
由于物联数据流量上日进激增及数据类型日益丰富带来的系统数据存储及分析，本项目拟基于Hadoop架构研究物联海量数据的分布式大数据存储架构。
(1)基于HDFS架构的分布式存储系统
其最底部是Hadoop Distributed File System (HDFS，Hadoop分布式文件系统)，它存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件。HDFS的下一层是MapReduce引擎。
对柔性制造系统而言，HDFS的作用与传统文件系统类似。通过HDFS系统，完成数据的创建、删除、移动以及重命名等传统文件系统提供的功能。HDFS的架构是基于一组特定的节点构建的。这些节点包括NameNode（名称节点），其作用类似于传统文件系统中的iNode节点，为HDFS内部提供元数据存储及检索服务；DataNode(数据节点）为 HDFS提供存储块，通过分布式计算机集群完成数据的分布式存储。存储在HDFS中的文件被分成块，然后将这块复制到多个计算机中(DataNode)。这与传统的RAID架构大不相同。块的大小相复制的块数量可以根据实际应用需求自行决定。NaomeNode完成对整个大数据系统内的所有数据的操作,DataNode根据NameNode的控制指令提供数据。HDFS内部的所有通信都基于标准的TCP/IP协议。
通常而言，NameNode在HDFS实例中一般运行于单独的节点中。它负责管理文件系统名称空问和控制外部客户机的访问。NameNode决定是否将文件映射到DataNode上的复制块上。对于最常见的3个复制块，第一个复制块存储在同一机架的不同节点上，最后一个复制块存储存集群中的某个节点上。实际的I/O事务并没有经过NameNode，只有表示DataNode和块的文件映射的元数据经过NameNode。当外部客户机发送请求要求数据操作时，NameNode会以存储实际数据的DataNode的IP地址作为响应，交付数据操作请求应用，应用通过该IP直接请求DataNote完成数据操作。
NameNode采用的存储架构为FsImage（命名空间映像）镜像，该镜像中存储了所有关于数据空间的所有信息。FsImage镜像和一个包含所有事务的日志文件存储在NameNode的本地文件系统上。FsImage和日志文件通过备份手段，防止意外情况造成的数据丢失。
NameNode与DataNode之间通过心跳机制同步。每条心跳消息包含一个块报告，NameNode根据这个报告验证块映射和其他文件系统元数据。如果DataNode发送心跳消息失败，NameNode将系统备份，恢复该节点数据存储块。
Hadoop集群的硬件支撑采用Linux集群架构实现。它通过集群拓扑控制决定如何在整个集群中分配数据操作作业任务和数据存储块。
（2） MapReduce引擎
MapReduce的作用是对Linux集群的硬件资源进行二次资源抽象，并对HDFS的请求任务进行分解，将分解的任务分配到不同的计算机上进行运算，高效地利用集群技术实现柔性制造系统多种数据类型存储架构下的高效业务数据查询。
MapReduce的基本架构，其主要部件为Maper（映射器）和Reducer（规约函数）。Maper的作用是将任务分解成多个子任务，分配给Linux集群中的多个不同机器，以达到系统负载均衡的目的。Reducer将分解执行后的任务结果汇总起来，得出最后的分析结果。从本质上讲，MapReduce借鉴了多线程并行程序的设计思想。在MapRe-duce中，任务之间的关系分为两种：一种是不相关的任务，可以并行执行；另一种是任务之间相互依赖，先后顺序不能颠倒。对于具有依赖关系的任务，Maper采用多种最佳路径规划算法规划子任务的执行顺序，保证任务分解执行的效率。此外'在Linux集群系统中，Linux集群看作硬件资源池，Maper将并行任务拆分，通过硬件资源管理器获取硬件资源的负载情况，并根据集群中的机器负载情况分配计算资源，能够极大地提高计算效率，并对其他子系统屏蔽了资源接口的复杂性，对于计算集群的扩展提供了最好的设计保证。
以数据划分的角度来看，每一个数据集合对应不同的操作，所以每一个数据集合作为一个单独的map输入key/value对中value。从计算任务的分配角度来看，由于只有一个数据无关的计算步，所以在设计MapReduce的两个主要步骤——任务分解和任务混合时，可以将计算任务放入其中任何一个步骤。从数据结构的设计方面来看，Maper的输入数据中包含数据集合中的数据；另一方面，每个数据集合所要做的计算是不一样的，所以要有一个标识表示次数据集合要做什么计算。比如，用1作为第一组数据的标识，当发现标识为l时，对每个元素做先加后乘的运算，而且要有加法参数a和乘法参数b的信息。
因此，在设计数据结构时，有两部分信息要考虑：
①数据集合的参数和标识信息，即数据的特征信息；
②数据集合本身的数据，即原始数据。
Unity3D是一个多平台的虚拟现实开发工具．是一个全面整合的专业图像交互引擎，具有更优越的效果和更高的扩展空间。Unity对DirectX和0penGL拥有高度优化的图形渲染管道。Unity支持所有主要文件格式，并能和大部分相关应用程序协同工作。低端硬件亦可流畅运行广阔复杂的场景。Unity内置的NVIDIA，PhysX物理引擎带能够带来逼真的互动感觉，实时三维图形混合音频流、视频流。Unity了具有柔和阴影与烘焙lightmaps的高度完善的光影渲染系统。Unity3D引擎具备开发过程技术要求高，高级渲染效果和用户定制支持远远高于其它的优势，非常适合虚拟系统仿真在交互访问和逼真表现的需求。
无论是基于什么样的3D引擎，在虚拟现实中都需要重点关注与攻克以下关键技术。
(1)实时三维计算机图形技术
通过三维虚拟现实技术构建的智慧校园模型或智慧教室模式，其目的和实质就是为了更加直观、及时地获得智慧校园的感知信息。获得与发布这些信息的关键是实时。在快速转动过程中，图象的刷新相当重要，对图象质量的要求也很高，再加上非常复杂的虚拟环境，问题变得复杂。
（2）广角(宽视野)的立体显示
在智慧校园模型的中控系统中，三维场景规模较大，在对大范围的物体进行采集后，为了体现更好的立体效果，双目立体视觉起了很大作用。人的两只眼睛看到的不同图象是分别产生的，显示在不同的显示器。有的系统采用单个显示器，但用户戴上特殊的眼镜后，一只眼睛只能看到奇数帧图象，另一只眼睛只能看到偶数帧图象，奇、偶帧之间的不同形成视差，产生了立体感。
（3）触觉与力觉反馈
在一个虚拟现实系统中，用户可以看到一个虚拟的杯子。如果足够逼真的话，应当营造出身临其境的效果，但是人的手没有真正接触环境的感觉，并有可能穿过虚拟环境的“表面”，这在现实生活中是不可能。为了更加逼真和真实，可以部分考虑安装一些可以振动的触点来模拟触觉。
（4）跟踪头部运动的虚拟现实头套
利用头部跟踪来改变图象的视角，人的视觉系统和运动感知系统之间就可以联系起来，感觉更逼真。另一个优点是，人不仅可以通过双目立体视觉去认识环境，而且可以通过头部的运动去观察环境。
