产品详细介绍1.系统方案ANSYS高精度自动驾驶仿真验证平台提供了基于物理的三维场景建模、基于语义的道路事件建模、基于物理光学属性的摄像头和激光雷达的仿真、基于物理电磁学属性的毫米波雷达的仿真，从而实现多传感器、多交通对象、多场景、多环境的实时闭环仿真。其主要功能如下：1)开放式交通场景编辑模块，自定义设定道路和交通场景，可以自定义设定道路两旁的建筑物，绿化带等等；2)可以根据用户需求，自定义设定道路场景上的交通流，可以自定义设定道路上来往的车辆，行人和交通指示灯；3)可以根据客户需求，自行设定主动驾驶（或算法控制车辆）的车辆动力学参数；4)支持高精度的三维场景仿真和基于环境光的模拟；5)支持高精度的物理属性的传感器仿真，包括毫米波雷达的仿真、摄像头的仿真和激光雷达的仿真；6) 此外，考虑到能更加逼真地反映“人—车—路”在环仿真测试，该平台还提供了开放的接口，可以与实物传感器、VR设备、控制器、各类测试数据进行无缝的联入，从而更好的满足不同级别、不同目标的测试仿真要求。2.      系统构成下面分别介绍本平台各模块的构成。2.1.自定义道路环境ANSYS自动驾驶仿真平台提供了一套自定义道路场景的设计工具，具备直道、弯道、曲线等设计能力，支持道路宽度、长度、半径、方向、车道数量、车道方向、车道限速、车道类型等的编辑。同时，该设计工具支持高架等不同高度道路以及不同坡度倾角、道路交叉口、匝道、并道等的定义。还支持车道线的自定义化建模，包括单线、双线、实线、虚线、车道线纹理、颜色等一系列车道线类型。同时，软件集成丰富的环境模型库，如树木、建筑物、交通标识、路灯、电线杆、绿化带、动物，施工路段障碍物和设施、交通行人等对象模型，可根据用户需求对道路场景进行快速建模。除了自定义场景外，ANSYS自动驾驶仿真平台还支持导入OpenStreetMap等3D高精地图，自动生成与地图匹配的道路模型。2.2.自定义交通场景ANSYS自动驾驶仿真平台还提供了快捷的基于语义的道路交通流设计，包括车道行驶规则、车辆及行人行为、交通指示牌行为，以及某一时刻各交通对象交通行为的精确数据输出。此外，交通对象的行为也可以人为定义，包含如车辆驾驶行为、突然变道、突然加速、行人乱闯红灯和人行道等一系列场景的仿真，同时软件内部车辆和行人之间可自定义交互与否，即可仿真自动避让行人和忽视行人发生碰撞等行为。软件内嵌脚本语言定义，同时也支持如Python，C++等语言的接口控制来定义交通行为。如下图所示，为通过语义级的脚本语言来定义车辆和行人等交通对象的行为。2.3.构建车辆动力学模型除了上述的道路场景以及交通流的搭建能力之外，ANSYS自动驾驶仿真平台同样提供了基于总成特性的车辆动力学模型，并提供了以下性能参数的配置：底盘参数，如长宽高、轴间距、重量等；性能参数，如最大时速、引擎转速等；转向参数；轮毂参数； ……同时，软件还提供了各类特性参数的预定义实验数据，方便用户对所定义车辆的特性进行快速的测试验证。相关的实验数据有：加速特性实验数据；刹车特性实验数据；转弯特性实验数据；方向盘特性实验数据；侧风实验数据；障碍物和转弯实验数据；……ANSYS自动驾驶仿真平台还支持外部车辆动力学模型的导入和集成，如CarSim车辆动力学模型，以及用户自研的车辆动力学模型。2.4.基于物理真实的三维场景建模在无人车辆的物理仿真中，除了前述关于道路场景，交通流以及车辆动力学模型的建模能力外，ANSYS自动驾驶仿真平台的最大特点和优势在于提供基于物理真实的三维场景建模和ray-tracing的图形算法。使得上述的场景的构建与物理真实达到一个高匹配度，以此对无人车中传感器的感知和后期控制算法的验证提供了很好的准确性和真实性，以减少场景搭建的缺陷所带来的传感器和感知算法的决策错误。在整个基于物理真实的建模平台搭建中，ANSYS 自动驾驶仿真验证平台会通过对以下物理真实参数的定义和基于ray-tracing的图形算法来保证仿真的准确性和真实性：环境光源的定义，包括：天空的照度值； 基于经纬度的太阳光的照度和位置定义；环境场景中各种点光源以及面光源的定义（光谱+IES+XMP）；车辆照明系统的光源定义（光谱+IES+XMP）；环境场景中包括道路，建筑，车身等一系列材料表面光学属性的定义。其中各个光源的定义通过导入相关定义文件，如下图所示：如前述所讲，材料表面光学属性通过ANSYS开发的一套OMS材料物理光学属性BRDF测量仪硬件设备，对用户所需仿真的场景材料库进行探测，并将探测所得材料表面光学属性BSDF函数附在前述场景建模的所属材质表面，从而在ray-tracing的图形算法下仿真得到一整套完整的考虑外部环境光以及物体表面光学属性的物理真实的三维场景建模。同时ANSYS自动驾驶仿真平台还提供丰富的材料库供客户场景建模使用。2.5.基于物理真实的多传感器模型融合和系统级仿真在无人车辆中，除了前述ANSYS自动驾驶仿真平台能提供的基于物理真实的场景建模能力外，同样集成了包含摄像头，激光雷达和毫米波雷达的感知系统模型仿真。可以实现物理级的实时动态仿真，即在基于物理真实的道路场景以及交通流定义完成，添加环境光源以及材料表面光学属性后，通过搭建智能驾驶模拟器来实现感知系统的动态实时仿真验证，研究环境以及交通流对感知系统的影响。同时，ANSYS自动驾驶仿真平台还支持如C++/ANSYSSCADE/SIMULINK等外部接口的控制算法来对传感器的输出进行数据处理和验证，包括SIL, HIL等多级别仿真验证。1)      基于物理的摄像头系统级仿真在基于物理的摄像头系统级仿真阶段，ANSYS自动驾驶仿真平台通过定义摄像头的如下物理参数得到RAW图像用以对摄像头供应商进行验证或者硬件在环系统的仿真验证。摄像头系统级仿真参数模型参照EMVA1288标准建模，主要包含： 镜头模型镜头材料； 焦距；孔径光阑；镜片透过率函数； 畸变等；成像仪模型分辨率；尺寸；曝光时间； 噪声系数；量子效率；增益等；处理器模型 摄像头位置风挡参数入射角；折射率；厚度；透过率函数等。基于以上物理参数的建模以及对场景环境光源的考虑和材料表面光学属性的影响，在系统级仿真中摄像头输出与真实匹配度高度一致的RAW图像。如下图所示ANSYS自动驾驶仿真平台的摄像头实时输出提供给感知算法的车道线识别。2)      基于物理的激光雷达系统级仿真类似于摄像头的系统级仿真，激光雷达的系统级仿真通过准确定义的激光雷达参数，通过发射和接收生成的点云图对用户构建的场景和交通流进行感知探测并验证相关感知算法。支持多种激光雷达模式（扫描式，旋转式）。激光雷达的建模参数包括：扫描式最大和最小探测距离； 横向视场角；纵向视场角；分辨率等；旋转式最大和最小探测距离；旋转速率；最大线数等；如下图所示为ANSYS自动驾驶仿真平台的激光雷达实时探测深度图与摄像头输出RAW图像相匹配。3)      基于物理的毫米波雷达系统级仿真毫米波雷达的系统级别仿真通过ANSYS特有的ROM降阶技术，以HFSS软件为模拟工具，可以通过内嵌接口工具与ANSYS自动驾驶仿真平台结合实现毫米波雷达与摄像头和激光雷达的同步实时仿真，得到雷达回波的成像结果并进行分析。2.6.实时闭环仿真系统如前述通过对环境、场景、交通流的建模构造出无人车辆的运行场景和轨迹，同时耦合如摄像头、激光雷达和毫米波雷达的感知系统的仿真，通过开放的API接口，可以方便的进行外部自动驾驶算法的集成。从而形成实时闭环的驾驶系统仿真。2.7.基于物理的智能头灯照明仿真系统随着智能驾驶辅助系统（ADAS）的逐渐普及和行业发展，车辆智能化头灯照明系统也逐渐成为当前行业的发展趋势和应用热点。ANSYS自动驾驶仿真平台Headlamp模块通过ANSYS特有的物理级仿真引擎，为客户提供真实的车辆头灯路面光型分布测试和动态驾驶与智能头灯仿真测试。除了前述在三维环境建模中通过ANSYS OMS设备进行材料表面光学属性的采集与赋值外，为了保证接近真实的物理仿真光型，Headlamp模块同样对光源进行仿真模拟，包括车灯光源，自然光光源，路灯光源等。定义方式包含如：光源光强分布IES文件；光源光谱spectrum文件；光源强度等；如下图所示分别为不同光源的光谱分布和车灯光源的IES定义文件。基于环境和光源的物理仿真，可以实现车辆前照灯远光，近光，侧灯的切换以及光强的实时切换控制，同时丰富的光度学分析工具，包含色度学，光度学，等照度线，等照度区域等信息便于分析光分布情况。支持的25米目标墙光分布信息用于分析验证头灯光分布是否符合标准。除了静态光型分布验证，ANSYS Headlamp开放的如C++，SCADE，Simulink的光型数据接口支持客户自定义化的智能头灯开发与验证，同时丰富的动态驾驶模拟和场景仿真也可以帮助客户实现实时的动态驾驶头灯验证，如AFS，ADB，矩阵头灯，像素头灯等智慧头灯的仿真与测试验证，基于IIHS动态头灯测试标准的夜间测试验证。ANSYS VRXPERIENCE 驾驶仿真软件由SCANeR™提供技术支持要满足自动驾驶车辆的严格安全标准，需要测试数百万种情境下的世界、交通和天气的所有复杂交互。物理测试需要数十亿英里的真实环境驾驶，这需要数十年开发时间和巨额成本。ANSYS VRXPERIENCE 驾驶仿真软件由经 AVSimulation验证的 SCANeRTM 提供技术支持。这是一款开放式的可扩展模块化仿真解决方案，用于构建真实度极高的虚拟环境。ANSYS VRXPERIENCE 驾始仿真软件由 SCANeR 提供技术支持，可根据各种目标和性能要求进行测试。它集成了高清 (HD) 地图生成的道路状况与资料库、交通状况、天气情况及车辆动力学等内容。任何自定义车辆模型都可以通过 FMI、C/C++、ANSYS Twin Builder 或 Simulink 进行连接。SCANeR 支持的 VRXPERIENCE 驾驶仿真软件还集成了所有驾驶员硬件模拟器界面，帮助打造出最具真实感的驾驶体验。SCANeR是一个全面的交通场景仿真软件套件，专门用于汽车和运输仿真，解决ADAS，自动驾驶车辆，HMI和前灯使用案例的测试和驾驶问题。SCANeR提供构建超逼真虚拟世界所需的所有工具和模型：道路环境，车辆动力学，交通，传感器，真实或虚拟驾驶员（自动驾驶），车前灯，天气状况和场景脚本。它不是一个“黑匣子”工具，而是一个真正的科研实验专用的模块化仿真平台，灵活，可扩展和开放，满足研究人员和工程师的需求。它的多功能性使得整个设置成为可能：驱动模拟器Simulator，模型在环MIL，软件在环SIL，硬件在环HIL。ANSYS VRX平台是一个全面的交通场景仿真软件套件，专门用于汽车和运输仿真，解决ADAS，自动驾驶车辆，HMI和前灯使用案例的测试和驾驶问题。ANSYS VRX平台提供构建超逼真虚拟世界所需的所有工具和模型：道路环境，车辆动力学，交通，传感器，真实或虚拟驾驶员（自动驾驶），车前灯，天气状况和场景脚本。它不是一个“黑匣子”工具，而是一个真正的科研实验专用的模块化仿真平台，灵活，可扩展和开放，满足研究人员和工程师的需求。它的多功能性使得整个设置成为可能：驱动模拟器Simulator，模型在环MIL，软件在环SIL，硬件在环HIL。欧洲2.0旨在满足场景密度要求，同时通过利用SCANeR™的新磁贴系统管理，可以创建有效的场景控制。由于其大尺寸和地形多样性，欧洲2.0提供了许多机会。使用欧洲2.0，您将能够使用各种实验（ADAS的开发，管理事件的研究等），以便在许多移动车辆上快速和长时间驾驶：公路，高速公路，山脉（雪，曲线和银行） ，城市，休息区等由于SCANeR™即将推出的新“国际化”功能，客户可以自动将标志和道路标记更改为其他国家/地区（DE / US / MX）。使用SCANeR™studio的Terrain模式可以轻松导入GIS数据。据外媒报道，ansys宣布与avsimulation合作，将avsimulation的仿真技术与ansys的沉浸式自动驾驶仿真解决方案相结合，加快自动驾驶汽车进入市场的步伐。为了达到严格的自动驾驶安全标准，需要在数百万种场景中，测试自动驾驶汽车与周围环境、交通和天气之间的复杂互动。该测试需要对原型车进行数十亿英里详尽的物理道路测试，花费数十年的开发时间和成本。ansysvrxperience有助于减少物理原型测试，节省时间。它是ansys的沉浸式解决方案之一，结合了虚拟现实功能与物理仿真。使工程师能在日常驾驶条件下，测试、验证以及体验自动驾驶系统和车辆性能，一天之内就能完成数百万英里虚拟测试。vrxperience包括hmi测试、物理传感器仿真（包括雷达、激光雷达、摄像头和超声波）、嵌入式软件控制集成以及前照灯仿真，并与仿真数据管理和系统安全分析连接。avsimulationscaner studio嵌入vrxperience，作为其驾驶模拟器模。avsimulationscanerstudio是一个开放的、可扩展的模块化仿真解决方案。它能创建真实的虚拟世界，使用户在高性能集群或者公共云中，例如微软azure，模拟成千上万种多变的驾驶场景。scaner?融合了高清地图和资产库生成的道路、交通状况、天气条件、以及汽车动力学等。雷诺集成cae & plm工程副总裁olivier colmard表示，“虚拟样机和大规模仿真是确保自动驾驶汽车安全的关键。雷诺车队利用avsimulation及其scaner studio技术，可以在百万种驾驶场景中设计、模拟和测试自动驾驶系统，验证汽车安全性。此次合作有助于以减少物理测试，缩短上市时间，确保安全。”ansys系统事业部副总裁兼总经理eric bantegnie表示，“vrxperience与scaner驾驶模拟器结合，将使原始设备制造商、第一级和第二级客户能够快速追踪三级到五级自动驾驶汽车的创建、集成和认证。此次合作有助于汽车制造商降低开发成本，加快自动驾驶汽车交付进度。”AVSimulation与ANSYS之间的战略合作伙伴关系通过虚拟测试加速了自动驾驶汽车的设计和验证，可在一周内实现数百万英里的数字道路测试。此次合作将AVSimulation的革命性仿真技术与ANSYS的沉浸式自动驾驶模拟解决方案相结合，大大加速了自动驾驶汽车向汽车制造商推向市场的道路。作为其驾驶模拟器模块嵌入在VRXPERIENCE中，AVSimulation经过验证的SCANeR™Studio产品是一个开放且可扩展的模块化仿真解决方案，可创建超逼真的虚拟世界，使用户能够模拟数千种高性能集群或多种可变性的驾驶场景。公共云，例如Microsoft Azure。SCANeR™融合了高清地图和资产图书馆生成的道路，交通状况，天气状况，车辆动力学等。“通过这种合作伙伴关系，AVSimulation和ANSYS提供了惊人的广度和深度的技术，使汽车制造商能够大幅降低开发成本，加快向客户交付自动车辆”，ANSYS系统业务部副总裁兼总经理Eric Bantegnie说。有关官方新闻稿的详细信息：https：//www.prnewswire.com/news-releases/avsimulation-and-ansys-speed-development-of-safe-autonomous-driving-for-automakers-300873669.html

产品详细介绍ErgoLAB人机环境同步云平台，是集科学化、集成化、智能化于一体的系统工程工具与解决方案产品，可以与人、机器、环境数据进行同步采集与综合人机工效分析；尤其是人工智能时代根据人-信息-物理系统（HCPS）理论，对人-机-环境系统从人-信息系统，人-物理系统以及系统整体分别进行人机交互评估以及人因与工效学的智能评价。智能化人机环境测试云平台支持科研项目的整个工作流程，从基于云端的项目管理、实验设计、数据同步采集、信号处理与数据分析到综合统计与输出可视化报告，对于特殊领域客户可定制云端的人因大数据采集与AI状态识别。具备ErgoVR虚拟现实实时同步人因工程研究解决方案、ErgoAI智能驾驶模拟实时同步人因工程研究解决方案、ErgoSIM环境模拟实时同步人因工程研究解决方案，可以在不同的实验环境为人-机-环境研究的发展提供进一步的主客观数据支撑与科学指导。其中，云实验设计模块具备多时间轴、随机化呈现等功能、可以创建复杂的实验刺激，支持任何类型的刺激材料，包括自定义问卷、量表与实验范式（系统包含常用量表与实验范式以及数据常模，如NASA-TLX认知负荷量表、PANAS情绪效价量表、Stroop任务、MOT多目标追踪、注意力训练任务等）、声光电刺激与实时API行为编码/TTL事件标记、多媒体刺激编辑如文本、声音、图像，视频（含360度图片和视频），在线网站和手机应用程序，以及所有的原型设计材料，也支持与如下刺激实时同步采集：如场景摄像机、软件，游戏，VR，AR程序等。兼容第三方软件刺激编译软件，如E-prime，Superlab，TobiiPro Lab等。ErgoLAB人机环境同步云平台采用主客观结合多维度数据验证的方法，数据同步种类包含大脑认知数据（EEG脑机交互与脑电测量系统、fNIRS高密度近红外脑功能成像系统），视觉数据（Eyetracking视线交互与眼动追踪系统），生理信号数据（生理仪含：GSR/EDA、EMG、ECG、EOG、HRV、RESP、TEMP/SKT、PPG、SpO2），行为观察、肢体动作与面部表情（基本情绪、情绪效价、微表情等）数据、生物力学数据（拉力、握力、捏力、压力…），人机交互数据（包含如网页终端界面交互行为数据以及对应的键盘操作，鼠标点击、悬浮、划入划出等；移动终端界面交互行为数据以及对应的手指行为如点击、缩放、滑动等；VR终端界面人机交互行为数据及对应的双手操作拾取、丢弃、控制，VR空间行走轨迹）、以及多类型时空行为数据采集(包括室内、户外、以及VR环境不同时空的行走轨迹、行车轨迹、访问状态以及视线交互、情感反应、交互操作行为等数据采集)、以及环境数据（温度、湿度、噪音、光照、大气压、湿度、粉尘等）等客观量化数据。ErgoLAB人机环境同步云平台包含强大的数据分析模块以及广泛的认知和情感生物特征识别（如记忆，注意力，情绪反应，行为决策，以及警觉、压力等）。ErgoLAB数据分析与综合统计分析模块包含多维度人-机-环境数据综合分析、EEG脑电分析与可视化、眼动分析与可视化、行为观察分析、面部表情分析、动作姿态伤害评估与工效学分析、交互行为分析、时空行为分析、车辆与驾驶行为分析（ErgoAI驾驶版本）、HRV心率变异性分析、EDA/GSR皮电分析、RESP呼吸分析、EMG肌电分析、General通用信号分析（如SKT皮温分析、EOG眼电分析以及其他环境与生物力学信号分析）。系统具备专门的信号处理模块以及开放式信号处理接口，可以直接导出可视化分析报告以及原始数据，支持第三方处理与开发。津发科技提供定制开发服务，与人因工程与工效学分析评价领域相关的算法模型、软硬件产品与技术可深入研发，详情咨询津发科技！ErgoLAB是一种人类行为研究软件工具，可 无缝同步35种以上传感器模式的研究设计和数据收集。它支持项目的整个工作流程，从实验方法设置到数据收集和导出以进行完整的分析。毫秒级同步，您将能够从各种传感器模式（GSR，ECG，EEG，EMG，EEG，眼睛跟踪...）以及多种刺激（照片，视频，自由任务， VR体验，网站...）具有出色的时间表现。因此，您将能够轻松，准确地分析来自Excel，SPSS，MatLab等的数据。系统可提供最常用的研究设计模板，强大的数据分析平台以及广泛的认知和情感生物特征识别（例如记忆，注意力，情感价，激活和影响，参与度等） ）。是为那些希望在生理数据解码和分析方面向前迈进的人而特别设计的，它提供了一种实用且可行的解决方案。同步数据采集刺激性任何类型的刺激图像，视频，体验，网站，应用程序，VR / AR设置...第三方软件刺激ErgoLAB，Eprime，Tobii Pro Lab ... 实时应用兼容LabStreamLayerBCI200，OpenVie，NeuroPype ...实时API数据分析原始数据到第三方Matlab（EEGLAB，BCILAB等）Python（MNE等）Neuroguide WE其他 高级分析工具（可选（软件分析工具情绪和认知指标Excel导出（单个和汇总）多媒体资料技术指标人类行为指标情绪生物识别 价，情绪激活，情绪影响认知生物识别 注意，记忆，参与。行为指标 鼠标跟踪，时间。眼动追踪指标 视觉注意，注视内隐动机和行为 隐式联想响应测试（IAT和启动）IPS指标 位置追踪指标表示个人 对于生物识别，时间和隐式关联：条形图和统计差异表。对于眼睛跟踪，鼠标定位和室内定位：热图，比率图，时间图，轨迹图，感兴趣的区域（首次固定时间，花费的时间，比率，重新访问，平均固定时间，以前的固定时间）和汇总的固定视频。组合式 情感定位图，结合指标的视频，刺激，摄像头和麦克风（汇总，按细分或个人汇总）。输出格式档案 所有CSV格式的生物特征识别（单独和汇总），与第三方工具（Matlab，Excell等）兼容可视化软件 生物识别可视化软件。分析间隔和感兴趣的区域。多媒体资料 包含陈述和视频以进行报告。

产品详细介绍奥龙数字化校园软件系列数据门户产品列表：1、奥龙-统一信息门户平台2、奥龙-统一身份认证平台3、奥龙-统一数据库平台4、奥龙-数据综合分析平台管理产品列表：1、奥龙-研究生教育综合信息管理系统2、奥龙-高校教务管理系统3、奥龙-高校学工管理系统4、奥龙-高校资产管理系统5、奥龙-高校科研管理系统6、奥龙-高校人事管理系统7、奥龙-流媒体服务平台8、奥龙-图书馆自动化管理系统9、奥龙-网络教学平台系统10、奥龙-数字迎新系统11、奥龙-共享型专业教学资源库

产品详细介绍

本书概述了三维激光扫描技术的概念与原理,分类与特点,研究现状与应用领域,阐述了点云数据的获取方法与精度分析,简要介绍数据处理的主要流程与基于点云的三维建模方法等.

本项目将研制一套软硬件一体化的医学图像处理与三维重建系统产品，该产品由三大部分组成，包括： 高性能、大容量、适合处理医学图像的硬件平台； 针对医学图像处理裁剪后的专用Linux操作系统；综合医学图像处理与三维重建的医疗专业应用系统。 成果性能：三维重建速度快、重建的图像真实、精细，操作方便。 应用范围：CT、MRI等医学图像处理与三维重建虚拟手术

根据复杂设备维护训练的需求，西安科技大学自 2011 年开始研发桌面式三维虚拟拆装训练技术，目前此技术已经成熟并在部队大型武器装备维护拆装训练中推广应用。该成果申请软件著作权 1 项。 3DVSATS 软件系统基于 OSG 三维渲染引擎开发，可根据客户需求定制拆装训练设备，支持 3DMax 、 Maya 等主流建模软件建立的三维模型，可对设备各部分零件进行直观的三维展示；设备维护人员通过鼠标、键盘等进行交互操作，可以完成定制设备的拆解和装配训练，并可记录操作过程，最终统计出每次操作的错误步骤并打分。

随着支配半导体技术数十年的摩尔定律日益接近其发展极限，多种功能器件集成被认为是超越摩尔定律延续集成电路发展进程的重要途径之一，这就需要能够满足多种功能器件高密度集成的制造技术。多元兼容集成制造技术就是为此而开发的，该技术通过在更大范围内优选结构/功能材料组合，开发异质集成制造工艺，大大拓展了功能微器件创新设计和制造的腾挪空间。经过多年探索，目前已形成了涵盖金属、聚合物、陶瓷、复合材料的MEMS异质异构制造技术体系，并在多种类型功能器件研发中发挥了关键作用，初步展现了其基础性支撑作用，相关技术获得2016年度上海市技术发明一等奖。 微系统集成发展趋势 多元兼容集成制造技术  获奖情况 上海市技术发明一等奖2016年团队获奖 国家技术发明二等奖2008年 上海市技术发明一等奖2007年 超薄超快高热流密度微通道散热器 上海交通大学团队在长期研究经验和技术积累基础上，创造性地提出了不同高热导率材料组合构造的复合结构微通道散热器设计方案，并基于多元兼容集成制造技术完成了多种尺寸样品研制，其中，热源面积与常用功率芯片尺度相当的超薄散热器冷却能力达到800W/cm2以上，在保留传统微通道散热器良好系统兼容性和适用性的基础上达到了相当高的散热能力水平，为解决高功率芯片系统超高热流密度散热问题提供了一个深具可行性的解决方案。 高温薄膜温度传感器研究  发动机燃烧室等极端恶劣环境下（高温、强振动、强腐蚀等）的工作参数现场监测对传感器技术是严峻挑战，国内外研究广泛。交大团队基于特种材料微纳集成制造技术的长期积累，在高温绝缘薄膜材料、多层薄膜应力调控、曲面图形化和高温敏感介质等技术上取得了一定突破，成功开发了多种可与现场结构共型的高温薄膜传感器，具有体积小、环境扰动小、响应快、灵敏度高、可分布式安置等优点，该团队已经掌握了温度、应力/应变、热流等多种高温状态参数测量技术，适用温度在800-1300℃之间。 薄膜绝缘电阻随温度的变化及测试结构 高温薄膜温度传感器制造及曲面图形化技术 薄膜温度传感器在发动机不同部位测温需求 无线温度传感器测温系统 高性能转接板 基于转接板的多芯片封装是2.5D高密度集成最具可行性的方案之一。但是传统的硅转接板性价比不高，阻碍了广泛应用。上海交大团队基于非硅微加工技术的长期积累，突破了硅转接板绝缘层完整性和再分布层热隔离的难题，成功研制了漏电流极低的低成本高性能硅转接板。此外，还开发了复合材料非硅转接板，TCV陶瓷转接板，TGV玻璃转接板等各种三维封装基板，实验室能够针对不同类型器件三维高密度封装的具体要求，定制开发不同功能的专用转接板，为多功能、高密度、高功率、低成本封装提供个性化解决方案。 TSV-3D 高密度封装概念图  金属-聚合物-纳米复合材料非硅基转接板实物图片

动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion Analysis，Vicon，Optitrack等，惯性动捕系统有Xsens，诺亦腾等。 然而，无论是光学动捕还是惯性动捕都需要动作人穿上特定的设备，不可避免地会影响到人体运动的真实性和动捕的使用范围。同时，相应的专业动捕设备往往价格不菲，很多有需求的小型工作室也会望而却步。因此，学术界和工业界都在极力研究“无标记运动捕捉”技术，即不需要任何穿戴设备，仅由相机观测和算法分析，就实现对多人体运动的实时准确捕捉。这种技术有着更加广泛的应用场景，例如无人售货超市、VR/AR游戏、远程全息通讯、数字人创建、虚拟主播、人机交互、全天候医疗监护等。 近几年，随着深度学习技术的广泛普及，无标记动捕领域也诞生了许多革命性技术，例如实时2D多人体关键点检测技术OpenPose等。然而，多目标实时3D运动捕捉仍然是一个极具挑战性的问题，主要挑战因素包括：如何实现实时计算，如何进行高效的多视角关联，如何解决紧密交互带来的观测失真等。举个例子，当两个人拥抱在一起的时候，当前大多数检测或重建算法都会失效。而理论上，多视角的观测信号能够在一定算法设计下互相补充，尽可能解决单视角运动重建的歧义性。如何充分利用多视角的视频信号，实现复杂、紧密交互场景下的多人体运动捕捉是当前无标记运动捕捉领域的核心问题之一。 该项目研究工作提出的多视角人体运动捕捉系统包括相机采集模块，2D姿态检测模块，4D关联图求解模块，三维骨架求解模块及渲染模块。其主要算法贡献在于提出并实现了4D Association算法。 当前的多视角运动捕捉系统大多采用的是序贯地匹配策略，首先对每个视角进行独立的人体检测和连接（例如，OpenPose检测关键点和关键点相互连接的概率，从而对人体进行连接；Mask-RCNN、AlphaPose和HRNet都需要先检测每个人的BoundingBox，然后对每个人进行独立的人体检测），然后对人体进行多视角关联和姿态求解，最后进行时域跟踪。这种常规方法的缺陷在于，当单个视角检测失败以后，后续的算法难以对失败的检测结果进行修正，从而将错误的检测传递到下一个步骤，影响跟踪效果，对于紧密交互（例如前文提到的两人拥抱）的情形，单视角的往往很难给出令人满意的检测结果，因此基于序贯式的算法一般会失效。 相较而言，该研究工作的创新性在于充分利用单图连接(2D)、多视角连接(1D)、和时域连接(1D)之间的相互约束从而进行全局优化，用多视角信息和时域信息来避免单视角连接的歧义性，同时也通过单视角连接结果来优化多视角的匹配，从而使得关联结果更趋向于全局最优。具体地，该研究工作提出了一种4D Graph的图结构，将上一帧的三维人体关键点（在初始帧或者人进入动捕范围的时候可以缺失，不影响算法的运行）和当前每一视角的2D关键点建模在同一个图结构中，用单图连接、多视角连接、时域连接的概率作为边的权值，将人体多视角关联的问题看成提取有效边的过程。为了快速地求解这个问题，进一步提出了一种基于完全子图的近似求解算法，高效地完成了从4D图结构中提出正确的人体连接。 最终，该研究工作实现了紧密交互下人体的三维姿态重建，并展示了实时系统效果。其算法在多个数据集上均表现出了良好的视觉效果，在Shelf数据集上也取得了当前最好的数值结果。

项目成果/简介:随着支配半导体技术数十年的摩尔定律日益接近其发展极限，多种功能器件集成被认为是超越摩尔定律延续集成电路发展进程的重要途径之一，这就需要能够满足多种功能器件高密度集成的制造技术。多元兼容集成制造技术就是为此而开发的，该技术通过在更大范围内优选结构/功能材料组合，开发异质集成制造工艺，大大拓展了功能微器件创新设计和制造的腾挪空间。经过多年探索，目前已形成了涵盖金属、聚合物、陶瓷、复合材料的MEMS异质异构制造技术体系，并在多种类型功能器件研发中发挥了关键作用，初步展现了其基础性支撑作用，相关技术获得2016年度上海市技术发明一等奖。微系统集成发展趋势多元兼容集成制造技术 获奖情况上海市技术发明一等奖2016年团队获奖国家技术发明二等奖2008年上海市技术发明一等奖2007年超薄超快高热流密度微通道散热器上海交通大学团队在长期研究经验和技术积累基础上，创造性地提出了不同高热导率材料组合构造的复合结构微通道散热器设计方案，并基于多元兼容集成制造技术完成了多种尺寸样品研制，其中，热源面积与常用功率芯片尺度相当的超薄散热器冷却能力达到800W/cm2以上，在保留传统微通道散热器良好系统兼容性和适用性的基础上达到了相当高的散热能力水平，为解决高功率芯片系统超高热流密度散热问题提供了一个深具可行性的解决方案。高温薄膜温度传感器研究 发动机燃烧室等极端恶劣环境下（高温、强振动、强腐蚀等）的工作参数现场监测对传感器技术是严峻挑战，国内外研究广泛。交大团队基于特种材料微纳集成制造技术的长期积累，在高温绝缘薄膜材料、多层薄膜应力调控、曲面图形化和高温敏感介质等技术上取得了一定突破，成功开发了多种可与现场结构共型的高温薄膜传感器，具有体积小、环境扰动小、响应快、灵敏度高、可分布式安置等优点，该团队已经掌握了温度、应力/应变、热流等多种高温状态参数测量技术，适用温度在800-1300℃之间。薄膜绝缘电阻随温度的变化及测试结构高温薄膜温度传感器制造及曲面图形化技术薄膜温度传感器在发动机不同部位测温需求无线温度传感器测温系统高性能转接板基于转接板的多芯片封装是2.5D高密度集成最具可行性的方案之一。但是传统的硅转接板性价比不高，阻碍了广泛应用。上海交大团队基于非硅微加工技术的长期积累，突破了硅转接板绝缘层完整性和再分布层热隔离的难题，成功研制了漏电流极低的低成本高性能硅转接板。此外，还开发了复合材料非硅转接板，TCV陶瓷转接板，TGV玻璃转接板等各种三维封装基板，实验室能够针对不同类型器件三维高密度封装的具体要求，定制开发不同功能的专用转接板，为多功能、高密度、高功率、低成本封装提供个性化解决方案。TSV-3D 高密度封装概念图 金属-聚合物-纳米复合材料非硅基转接板实物图片知识产权类型:发明专利 、 软件著作权 、 集成电路布图设计技术先进程度:达到国内领先水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:国家级