该方案针对寒旱区户厕用水不便、冬季上冻、清掏成本高等问题，提出了一种创新解决方案。通过太阳能加热技术与柔性材料结合，有效减缓冬季上冻问题，同时提高粪便堆肥发酵效率，确保极寒天气下的正常使用。方案优势如下： 人性化设计：粪便无害化处理减少蚊蝇滋生和异味，提升农村人居环境。温感座圈、扶手、置物架及太阳能照明等设施，提高冬季如厕舒适度和老年人如厕安全性。 环境友好：便器无需用水，粪尿经无害化处理后可直接还田利用，降低环境污染风险和碳排放。 经济可持续：相比同类设备，施工和使用成本显著降低。高效防冻措施减少施工复杂度，太阳能加热和好氧堆肥技术降低水电支出，减量化处理减少清掏频率，便于农民自行还田利用，进一步降低维护成本。 获得UNICEF（联合国儿童基金会） 2024imaGen Ventures全球挑战赛，最终十佳项目（中国唯一团队），获得国际可持续专家一致好评，5月份正式发布。

系统建立了北斗/GNSS广域实时厘米级导航定位理论与方法，在精密单点定位整数解模型、实时与快速初始化方法、广域实时精密定位质量控制三个方面取得了突破性进展，解决了精密单点定位长期以来非差模糊度固定难和实时快速初始化难两大瓶颈，实现了“定得准”、“测得快”的核心目标。项目整体达到国际先进，部分成果达到国际领先水平，已在测绘遥感、航空航天、极地科考、地震与大气科学等领域应用。该研究引领了高精度卫星导航定位从局域到广域、从事后向实时、从GPS单系统到GNSS多系统方向的发展，推动了卫星导航与大地测量学科的

以惯性导航挠性接头高质量加工为目标，开展磨削机理、工艺优化和加工过程监测方法研究，突破目前挠性接头微细特征磨削加工工序中对复杂微观结构认知的障碍，在磨削力、热载荷作用下充分认知磨削过程中影响表面完整性的重要因素。明确磨削表面完整性关键工艺优化目标，探究各个工艺参数间耦合关系，形成面向表面粗糙度、残余应力和磨削烧伤等表面完整性目标要求的工艺优化准则。研究面向惯性导航关键件磨削加工物理信号与表面完整性关联的磨削特征辨识方法，获取磨削加工质量监测和控制的深层知识，探索基于最优磨削特征融合的质量监测和多目标控制途径，实现惯性导航关键件磨削加工表面完整性的动态、准确和有效的监测。 相关技术指标： （1）加工后挠性接头表面粗糙度达到Ra 0.8 （2）加工后挠性接头近无表面残余应力 （3）挠性接头加工过程中实现砂轮磨损及表面完整性监控 技术创新点： （1）提出了基于磨削过程中物理信号与表面质量高关联度的磨削特征辨识方法 （2）揭示了挠性接头磨削加工工艺参数与力热载荷对于磨削表面质量的影响规律，并提出了高表面完整性加工的工艺准则 （3）提出了基于高关联度磨削特征融合的砂轮磨损及表面质量监控方法

        技术成熟度：技术突破         领域存在着景深影响效率的突出问题，本产品以高性能异构处理器为核心运算单元，以嵌入式手段通过视觉流与控制流的严格对位，高性能实时完成视频控制信息的结算，并直接输出电机驱动信号控制相关执行机构完成闭环控制。         本产品主要面向高性能伺服闭环控制的视频应用领域，能够显著提升显微工业自动化领域的视频对焦及对位处理的效率及精度，亦可实现宏观领域的视觉嵌入化控制闭环应用。         意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持

为服务社会大众了解疫情走势，并为相关部门提供决策支持，北京航空航天大学北航大数据与脑机智能高精尖创新中心刘旭东教授、胡春明教授、李建欣教授等组织师生，与复杂系统可靠性实验室李大庆研究员联合组成团队，全力投入建模和系统研发，已向决策部门提供疫情数据评估与预警报告、区域物资保障评估专项报告等，并迅速开发“新冠肺炎疫情数据导航服务”平台，数据单日访问量近 5 万次。此外，中心还进行新型冠状病毒的疫情评估与预测报告并开发疫情实时更新系统。中心对疫情现状进行分析和预测，为公众提供及时、准确的疫情态势分析、走势预测、舆情动态和政策措施等智能数据服务，实现全国及重点城市日度传播系数计算、短期确诊人数预测和长期疫情拐点与结束日期预测、疫情缓解系数评估等功能。此外，大数据与脑机智能高精尖创新中心研究团队根据疫情确诊患者相关公开数据，利用自然语言处理等技术，从已公开全国各省市直辖区四千余位确诊患者轨迹中抽取了基本信息(性别、年龄、常住地、工作、接触史等)、轨迹(时间、地点、交通工具、事件)及病患关系形成结构化信息。同时开发确诊患者轨迹可视化查询与分析系统，为疫情传播与防控相关研究提供有效支撑。

一、项目简介 自动导航运输车（Automated Guided Vehicle，AGV）是装有自动导航装置，能够沿规定的路径行驶，在车体上具有编程和停车选择装置、安全保护装置以及各种物料移载功能的搬运车辆。广泛应用于汽车制造、电子、纺织、食品、烟草、物流仓储等行业和领域。 2016年中国AGV市场销售量7350台，市场规模达12.08亿元，同比增长37.7%。2017年中国市场AGV销量有望突破10200台，同比增速超38%。特别是新一代完全柔性的AGV机器人将在各种场景下得到应用，新的AGV增量市场正在酝酿过程中。 当前AGV主要导航方式为有轨导航（固定路径）和无轨导航（柔性路径）。传统有轨导航AGV主要采用有轨导航方式，虽然简单易行、路径跟踪可靠性好，但灵活性和柔性差；新的激光导航方式，在应用时具有更高的柔性，但目前大多数是采用反射板和三角定位原理进行，其灵活性和柔性受到限制。 无轨导航AGV不需要任何场地施工、具备自由路径导航和智能避让能力的AGV，越来越受到行业的重视，是重要发展趋势和研究热点。这种无轨的自主导航系统（自由路径规划和决策）具有更高的引导柔性，能够更高效、灵活地完成物料的搬运任务。随着车间物流和生产流程日益复杂多变，对柔性供送、自主规划决策的新一代AGV需求迫切。 本项目致力于开发面向柔性物料搬运、内部物流的AGV机器人平台，具有效率高，易于操作、使用灵活且安全等特点。项目研究的这种AGV是第三代柔性移动机器人，综合了激光、视觉、惯性定位和自主规划决策技术，是未来的移动解决方案。(智能化工具化)，适应于巡检和商城、宾馆、医院等场所的内部配送。 项目研究全新一代AGV属于自主导航机器人，具备全柔性：无轨导航，不需要场地布设，全软件化，应用更广（内部物流、人机协作等）。具备自主性：自动路径规划、自动避障、自动跟踪、相互协作、自动充电等智能决策。项目研究具有重要的现实意义和市场前景。 二、前期研究基础 研究团队已经开工研究面向柔性物料搬运和物流配送的新一代AGV机器人，服务于需混合导航与自由路径功能的新兴AGV市场，目前研发的这种AGV是第三代高级移动机器人，综合了激光、视觉、惯性导航和自主规划决策与人机交互技术，是未来的移动解决方案(智能化工具化)。累计完成投资150万元，已和厦门万久公司开展省高校产学项合作目(基于视觉与惯性定位的AGV装置研发)，设计完成了AGV机器人样机，正进行驱动系统、导航系统、控制系统可靠性与性能指标的测试。 当前正在的研究工作和目标是，进一步完善AGV基本机型设计，实现激光SLAM、里程/IMU惯性定位、自主路径规划与跟踪；对AGV的RGB-D视觉系统进行开发设计，实现视觉引导与目标识别、跟踪、避让；进行终端控制软件开发，形成产品应用解决方案。 已发表的与项目相关的主要论文SCI论文5篇，EI论文20余篇。主要发明专利有：1. 仲训昱, 田军, 庞聪, 彭侠夫, 曾建平. 基于前倾 2D 激光雷达移动扫描的路面与障碍检测方法. 国家发明专利（受理中）2. 仲训昱. 基于虚拟扫描与测距匹配的 AGV 激光 SLAM 方法. 国家发明专利（申请号：201710504910.7, 受理中）. 3. 仲训昱, 李跃亮, 彭侠夫. 面向智能车自主充电的柔性对接装置. 国家发明专利（申请号： 201710389598.1, 受理中）4. 仲训昱, 王祥, 陈映冰, 彭侠夫. 基于 A*提取引导点的 AGV 路径跟踪与避障协调方法.国家发明专利（申请号： 201710043581.0, 受理中）5. 仲训昱, 李跃亮, 刘嘉伟, 彭侠夫. 一种面向智能车自主充电的柔性对接装 置. 国家实用新型专利, 专利号： 201720606992.1 三、应用技术成果 （一）导航控制系统设计 研究团队开发了一种全柔性自主式AGV机器人, 其导航控制系统如下图所示，特点有： 1）采用这种模块化的系统平台, 搭建激光导航AGV产品, 可实现降低制作成本30%-50%;  2）结合视觉/惯性定位和特殊运动机构, 支持各种场景下的使用、简易且节省人工成本。 （二）地图表示和基于A*提取关键路径点的全局路径规划方法 以AGV半径障碍进行膨胀，建立初始栅格地图；通过风险评估函数对障碍周围节点的风险等级进行评估，获得带有风险区域的安全栅格地图。在安全地图上通过A*算法规划全局路径，在得到的全局路径上提取关键路径点。 （三）基于位-姿交替控制的路径跟踪与避让/运动协调方法研究了局部环境建模与自适应窗口的实时避障方法，同时还研究了基于复合速度障碍法的分布式运动规划算法，在各种移动服务机器人与AGV搬运机器人 相互协调避让的运动规划中等具有很好的应用前景。 机器人以关键路径点为引导点并不断实时切换、更新引导点，进行路径跟踪与障碍避让的协调统一。 （四）基于地图匹配的AGV激光SLAM方法 虚拟扫描与测距匹配法：增量式创建栅格地图，采用虚拟激光雷达扫描与基于测距的快速轮廓匹配。 LATTICE SLAM方法：综合采用了高斯牛顿迭代法、地图匹配表、概率地图和高低两层地图等策略。 （五）AGV系统特色设计 1)双层控制器系统结构，提高可靠性、实时性和灵活性。 2)基于ROS的软件设计，采用NVIDIA 的TK1超级计算平台作为主控计算机。 3)下位机功能模块设计：处理实时性较高的任务，如里程计／IMU推算定位、安全速4)度控制、超声波／防撞条避碰处理等。 5)运动机构及外观设计：两轮差动驱动＋两轮随动”的四轮运动机构，比六轮机构具有更好的地面适应性；采用橡胶轮，减震和静音效果好。 6)自动充电对接装置设计：通过柔性连杆的弯曲形变来实现充电接口和充电接头的柔顺对接。 四、合作企业 厦门万久科技股份有限公司是一家集销售、软件研发、技术服务、加工技术整合为一体的高新技术企业。目前公司的经营范围涉及CNC软件开发及数控系统销售、CNC控制零件销售及专业维修；工艺优化、机台升级与技术改造、工程配电与软件优化、专用机控制系统开发、多轴机的设计与开发、机台精度检测与校正优化服务等。公司是国际知名生产制造企业——富士康的产品供应商和技术服务商。  

综观5G、智能化电子设备、导航定位、柔性可穿戴、RFID、物联网、覆盖系统、通信系统等领域，都需要不同类型的高性能换能器件─天线。对于不同的应用体系、不同的频段，天线具有不同的形貌及技术特征。随着以上多种应用日益紧密地融入人们的生活之中，多功能调控管理一体化技术研究的深入，对于这个基本器件的需求在数量上和质量上都有着持续不断增长的需求。团队具有从设计理念到器件材质选取/研发系列自主知识产权国家发明专利100多项，具有按合作方需求完成多种交叉应用的按需新产品研发天线及相关产品能力，兼顾系统EMC集成化的设计，完成一体化智能化的高端装备制作。 天线是应用面极为广泛、技术含量极高的产品，制作各类天线的材料小型化后用量有限，本身价格一般不超过成品售价十分之一，既可以通过购置知名品牌的基材满足常规需求，也可以通过本团队联合的研究团队按需开发特种基材，获取更高的天线特性。从投资的角度，天线批量制作工艺要求并不复杂，采用常规具有一定精度的机械加工设备或者高稳定度的PCB制版设备就可以完成平面小型化天线，设备寿命较长，在高科技设计技术的保障下操作调控也很方便。扣除产品的后期包装和推广成本，利润极高，需求量大，保守估计各种类别的天线年产值都会在数千万以上，前端创新的可以有数亿，属于低投入高回报的产业。 项目投资额视合作关系而定，一般前期投入每个特需专项前期 100~150万人民币，后期再追加及提成(不包括厂房等投入)。

1.痛点问题 电动汽车在未来将大规模接入电网。在居民小区与公共慢充站等场景下，优化已接入电动汽车充电功率可实现削峰填谷、提高新能源渗透率和改善电压水平。由于单辆电动汽车充电功率、电池容量过小，需要在电动汽车调度环节中引入集群代理作为中间商管理大型充电站或者同一供电区内的电动汽车集群，并以此为单位参与电网调度。在获得电网下发的集群调度结果后，集群代理通过优化内部电动汽车的充电功率，使所有电动汽车的总充电功率尽可能逼近理想曲线，从而使各电动汽车以对电网有利的方式充电。目前，该问题多采用集中优化方案，需要各辆电动汽车向集群代理传递自身信息，当集群规模较大时，大量数据的存储和处理将占用较多资源，计算时间也较长，也和电动汽车的自治性不符。但采用分散优化方案时算法设计不当，分散优化算法结果有可能只是次优解甚至不可行。 另一方面，未来公共快充站的普及和车辆充电功率等级的提升将给电网运行带来新的挑战和机遇：一方面，公共充电站快充负荷的天然不确定性叠加上车辆大功率快充模式，使得部分充电站的充电负荷具有功率大、间歇性和波动性强等特点；如果不对这些公共充电站的快充负荷做合理调控，可能导致配网部分电压越限、电能质量恶化、甚至设备过载等问题；另一方面，电动汽车具有空间移动特性，在充电导航下，起到优化电网潮流分布、促进新能源发电消纳、维持配网节点电压水平、实现电网安全经济运行等目标。目前，电动汽车导航多局限于简单的车辆路径规划问题，缺乏对交通-电力信息的综合考虑，无法实现电力-交通融合网络的协同优化，且在导航过程中对用户隐私的保护不足。 2.解决方案 面向已接入充电的车辆，本项目提出一种对集群内多辆电动汽车充电行为进行分布式优化的方法，属于电力系统运行和控制技术领域。该方法采用停车场或者小区侧的控制器作为优化计算中的协调器，为各个汽车上的子控制器提供协调信息，子控制器根据这些协调信息优化自身的充电功率曲线，并将信息反馈回协调器；如此进行迭代计算：首先由各汽车的子控制器初始化一个满足自身充电要求的初始曲线，作为迭代的开始步骤；每一步迭代过后，协调器将会得到各个电动汽车改进后的充电功率，等迭代收敛得到的各个电动汽车的充电功率下发给子控制器。本方法所得到的充电方案将实现对理想曲线的最优逼近。该成果既适应汽车的物理分布特性，同时又有较高的计算效率。 面向未接入充电的车辆，本项目提出了一种基于智能交通系统的电动汽车充电路径规划方法，综合考虑了交通状况和电网状态。该方法基于智能交通系统实现，包含四个模块：电力系统控制中心、智能交通中心、充电站和电动汽车终端。电力系统控制中心根据电网数据计算可用充电容量和充电站充电容量，并将结果传输至充电站。充电站确定其充电计划，估计未来电动汽车的可用充电功率，并将这些数据传输至智能交通中心。在从智能交通中心接收可用充电功率数据和交通数据后，电动汽车终端估计不同站点的总充电时间，包括驾驶时间、等待时间和充电时间。驾驶员可以查看这些结果，并选择导航至与最小总充电时间相对应的充电站。 合作需求 本项目拟应用于新能源汽车充电管理与新能源汽车充电导航场景。针对已接入充电的车辆，以集群形式参与电网调度，收到电网下发的集群优化充电调度指令后，集群代理需优化集群内的电动汽车充电功率以追踪电网指令，从而降低车辆用户的充电费用。针对未接入充电的车辆，为电动汽车车主提供一条最佳充电路径，节约车主的时间，提高车主的出行效率。而且充电站的选取充分考虑了电力系统的运行要求，避免电力拥塞的现象，保障电力系统的安全运行。 本项目希望获得产品化所需资金与试点产地、开发团队等孵化资源支持。有意向与国家电网、南方电网等输配电企业，国网电动、特来电、星星充电等充电设施建设与运营企业，百度地图、高德地图等地理导航企业，售电公司与负荷聚合代理商合作。

项目简介： 发展自主知识产权的北斗卫

依多训内镜手术培训机器人依托云平台，将医学病理，影像数据、手术培训智能分析引擎等绝密数据及算法存储于云端。 打破传统内镜手术培训的模式，为广大用户带来系统化，精确化，数量化的手术仿真培训教学。系统集人机交互人工智能、VR、AR、医疗影像、机械电子等多个当代学科最尖端技术于一体，可广泛用于医疗行业的各个临床手术培训。