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电动汽车分布式驱动轴向磁场定子无铁心高效永磁轮毂电机及其控制关键技术研发
作为一种新型分布式驱动方式，轮毂电机驱动技术颠覆了汽车传动产业，使得轮毂电机驱动成为纯电动汽车领域的一个重要研究方向。与传统集中式驱动汽车相比，轮毂电机分布式驱动电动汽车具有传动效率高、车内空间布置灵活、轴荷分布合理、驱动/制动系统独立可控、底盘结构简化、行驶稳定性强、车辆噪声低、再生制动回收率高等特点。轮毂电机驱动电动汽车能够体现出节能、安全、环保的汽车设计理念，代表着未来电动汽车发展的重要方向。
南京航空航天大学
2021-04-14
一种基于分布式多光源的可见光多载波通信系统发射机设计方法
本发明公开了一种基于分布式多光源的可见光多载波通信系统发射机设计方法，包括如下步骤：(1)调制装置；(2)波束成形；(3)IFFT处理；(4)削波处理；(5)直流偏置；(6)数模转换；(7)LED阵列。本发明的有益效果为：(1)多光源可以同时为通信和照明系统提供无所不在的覆盖，在阻碍和遮蔽影响下更加鲁棒，可以提高数据速率和服务质量，增加调光灵敏度；(
东南大学
2021-04-14
天津移动携手华为、新天钢完成8T分布式Massive MIMO解决方案钢铁行业首次商用
近日，中国移动天津分公司携手华为，在天津市新天钢钢铁集团公司冷轧车间完成全球首个面向钢铁行业的5G8T分布式MassiveMIMO解决方案商用部署。
华为技术有限公司
2022-09-19
关节式码垛机器人
成果简介我们开发的 PT1300 系列机器人是高性能重负载工业机器人。 基于简单可靠的设计， PT1300 提供了复杂的运动控制和持续高生产效率的性能。 该型号机器人具有本公司最新研发的智能机器人控制系统。 PT1300 机器人是一种四轴的、模块化结构、 伺服驱动的专为纸箱包装和材料处理而设计的设备。 我们根据其参数的不同将其分为 A,B 型。成熟程度和所需建设条件本项目先后成功应用于哈尔滨三联制药和杭州娃哈哈集团， 结果表明效果显著， 经济和社会效益明显。
安徽工业大学
2021-04-14
龙门式码垛机器人
成果简介从时间角度分析， 产品在从原料到最终成品的整个生产过程中， 加工等工序过程在产品的生产周期内仅占 10%~20%的时间， 而搬运、 储存等物流过程占到整个生产周期的 80%~90%左右的时间。 从生产成本角度分析， 物料搬运费用约占总费用的 20%左右； 从安全角度分析， 有 40%左右的生产事故发生在物料搬运过程中， 且采用人工搬运产品时， 由于人为因素而造成的产品磕碰问题也直接影响到产品质量。 因此， 采用码垛机器人代替人工搬运操作在现代企业物流管理中的地位日益凸显， 码垛
安徽工业大学
2021-04-14
可飞行式电力线路巡线作业机器人
目前国家电网共有线路160万公里，每公里每年需要投入6000元进行巡视、维护。尤其是春夏季，经常有农膜悬挂线路上，造成短路事故。线路也会有断股、瓷瓶碎裂等故障隐患，需要及时发现维修。
本产品可以代替人工进行线路的巡视、维护，并且比人工更细致、更有效率、24小时不间断地工作。产品克服了现有正在研发的机器人的缺点，具有如下优势：
1、飞行式上下线，不需停电即可作业。
2、感应式在线取电，不需要下线充电，可以在线路上长期工作。
3、可以跨越任何线路结构，做到长距离巡视
4、灵活的机械手可以清除农膜等杂物
5、结合物联网管理系统，可以及时获知机器人运行信息及巡视信息。
山东大学
2025-02-08
胸鳍推进式仿生机器鱼
相对尾鳍推进方式，胸鳍推进模式仿生机器鱼在效率、机动性、噪声及稳定性等方面表现更加突出。课题组目前共研制出四代胸鳍推进式仿生机器鱼。性能指标如下：样机名称 样机参数 最大游动速度第一代身长0.6m，翼展0.7m0.5m/s第二代身长0.7m，翼展1.0m0.65m/s第三代身长0.4m,翼展0.62m0.44m/s第四代身长0.44m，翼展0.71m0.32m/s第五代身长0.46m，翼展0.83m0.45m/s 胸鳍推进式仿生机器鱼续航时间达2.5小时，可根据需要搭载摄像头等传感器件，在水环境监测、鱼类观察、科教、观赏等民用领域应用前景广阔。在军用领域，相对螺旋浆推进，1Hz以下的拍动频率使仿生鱼具有更小的推进噪声，面对雷达监测具有更好的隐蔽性，因而具有很强的应用潜力。
北京航空航天大学
2021-04-13
基于高性能计算集群机器学习的交通大数据分析系统
本平台实现交通数据的可视化、预测、关联性分析
中山大学
2021-04-10
一种基于机器学习的空间数据匹配方法
本发明涉及一种基于机器学习的空间数据匹配方法，包括四个步骤:1)自动生成匹配训练样本，2) 通过机器学习建立分类器模型及其参数，3)应用分类器模型对输入空间数据进行目标匹配，4)顾及逻 辑和领域约束对匹配结果的过滤和改善。其中机器学习采用以空间目标的位置、大小、形状和方位等多 种指标作为特征提取。具有如下优点:可避免量纲标准化和多指标加权中的主观任意性，匹配精度较加 权平均方法更高;匹配模型基于样本数据学习建立，数据的自适应性较高;建立模型的典型样本数量少， 可大规模应用;利用空间数据的内在几何信息，无需额外属性信息，使用准入性低。
武汉大学
2021-04-13
基于机器学习的多模态医学影像信息处理与分析
多模态医学影像信息处理与分析，具有重大的应用背景，是国家和社会当 前高度重视的研究领域之一。 本项目拟基于机器学习方法，主要研究医学影像的特征描述、设备无关性 的特征评价与特征选择、基于内容的多模态医学影像检索、医学影像信息挖掘、 参考库建设与算法辅助研究平台的设计与开发等内容。研究目标为： （1）建立统一的特征描述模型，实现跨模态医学影像的统一特征描述； （2）提出有效解决特征提取层面上医学影像信息处理与分析算法的设备无 关性问题的通用框架； （3）在医学影像标注数据有限、数据库为海量等条件下，实现高效率单模 50 态影像检索，有效提高多模态、跨模态医学影像检索的精度，实现用户友好的 检索结果展示； （4）从结构复杂的多模态医学影像数据中，挖掘有用的知识，构建有效的 辅助诊断模型、实现个人疾病风险预警； （5）完成首期参考库建设与算法辅助研发平台的开发，为项目研究内容的 开展提供有效数据和环境支撑。本项目获得国家自然科学基金重点项目资助，项目执行期 2013.1-2017.12。
山东大学
2021-04-13