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。  

大健康是未来世界发展的趋势，在未来10年内将产生10万亿美元的产业。我国在近期提出的健康中国，着眼于扩大在线健康服务，依托大数据提出诊断和治疗建议，实现大社区健康管理与大健康服务。实现这一体系的关键，在于各种柔性电子、传感器技术，与物联网、云通信技术，以及大数据与人工智能相结合。 随着经济的发展，人们对于健康的重视程度越来越高，在皮肤表面进行检测人们身体健康状况的柔性传感器，是未来电子科技发展的一个重要方向，将会有巨大的市场前景。在以智能手机为主体的电子元器件的开发日益盛行，开发一种柔性智能传感器，舒服的贴在皮肤表面，这种传感器既能够检测人们生命体征（如血压、心跳、体温、血糖等）的变化，又能够无线连接手机。医院的医生能够通过互联网、云通讯、分布式的监测和管理每个病房的病人的身体状况，既节省大量人力时间成本，又能够及时的检测到病人的生命体征变化；结合无线互联网、云通讯,能实现分布式医护,虚拟空间管理；与大数据与人工智能结合，进行智能健康管理,实现智慧医疗（图1）。 图1 基于柔性传感器的智慧医疗系统 本项目主要应用生物相容的蚕丝材料作为传感单元主要组成部分，以无线蓝牙模块与无源RFID标签作为人机数据交互单元，以大数据为手段对平台进行管理，瞄准柔性电子与智能大数据前沿领域，具有重要的科学意义。具体如下： （1）柔性电子皮肤等智能传感新技术与器件开发 近年来，蚕丝等柔性材料作为医用生物材料渐渐进入人们的视线，具有良好的生物相容性和极佳的力学性能。以此为基础开发柔性电子制造技术，通过柔性材料的光刻、打印等加工技术，制备传感单元。 （2）人体传感信号实时监测的云系统的开发 通过建立皮肤表面传感器无线信号传输技术，实现体温、心跳等信号的远程监测，符合国家精准医疗精神。通过云系统可对老年社区、医院等场所进行智能化、集成化的监控，实现健康的大数据管理。除此以外，也可实现个体的远程诊疗体系。向“健康中国2030”靠拢，依托大数据提出诊断和治疗建议。 （3）将系列传感器材料制备技术与无线信号传输云平台结合，实现个人和医院的对自身和病人的健康指标数据进行检测和管理。以此无线体征检测的平台框架为基础，后续又可以引入更多传感与控制体系，适应场景的多样化。 二、前期研究基础 （1）模仿神经元突触的蚕丝忆阻器 在神经系统中，当神经冲动从轴突传导到末端时，Ca2+离子大量涌入突触前膜引起递质的分泌，从而改变突触后膜的导电性。我们通过仿生该过程，利用Ag+离子在外加电场作用下WK@AuNCs蚕丝蛋白薄膜的迁移行为来模拟阻值渐变和阻值记忆的过程。其电学特性表明其具有独特的突触特性，并具有突触学习能力。 （2）蚕丝基应力传感器—柔性电子皮肤 人体电子皮肤传感器是未来传感器发展的新方向之一，超薄超柔的特性使其可以在人体几乎难以察觉异状的情况下，完成多种生理指标的采集。我们通过研制柔性压力传感器，已在运动检测、发声检测、脉搏检测等方面开展了大量研究。 （3）纤维传感器 可穿戴设备在未来智能装备领域具有广泛的应用前景，而我们平时穿戴的衣物均是由纤维编织而成，智能穿戴设备设计的最高境界为对其本身必须的纤维材料的功能化。我们通过对纤维材料进行改造和设计，制备除了纤维状温度、压力传感器。对纤维传感器进行编织可实现多维度传感，并可适应多种场景，这项工作与传统纺织行业结合开创了尖端智能科技研究新领域。

本研究低成本搭建了弹性可扩展的Hadoop云计算平台

本发明公开了一种基于移动设备的可视Web对象搜索引擎方法。该方法的步骤如下：利用爬虫对Web对象进行抓取，针对Web对象的空间属性与语义属性设计数据模型并建立Web对象数据库，并在此基础上建立IR树索引。在处理用户的可视Web对象检索请求时，加入物理因素（如位置、朝向、视角等）的影响，融合Web对象的可视信息与语义信息，以一种“所见即所得”的方式返回搜索结果。本发明并能够随着用户位置或朝向的变化动态更新搜索结果，让用户产生身临其境的体验，从而将物理世界与数字信息世界紧密地结合起来。

成果介绍本发明公开了一种基于因子综合评价的城市整体高度控制分区方法，该方法基于因子综合评价的城市整体高度控制分区方法，首先从城市总体规划等相关法定规划成果中提取所需数据资料，结合研究构筑的高度控制数学模型，将数据资料导入数字技术平台转化为影响因子控制参数，得到各街区单元的高度控制值，然后进一步利用Saaty法进行标准化修正，转化得到最终的高度控制分区结果。本发明客观的理性分析为基础，较为综合全面的评价方式，且数据资料易于获得，从而有效地从宏观层面对城市高度进行控制。技术创新点及参数本发明提供了一种基于因子综合评价的城市整体高度控制分区方法，该方法客观的理性分析为基础，较为综合全面的评价方式，且数据资料易于获得，从而有效地从宏观层面对城市高度进行控制。

本实用新型公开了一种基于无线传感网络的温室环境监控装置，包括：环境采集单元，用于采集温室内部的环境状态信息；环境调控单元，用于调控温室内部的环境状况；视频监控单元，用于获取温室内部的实时监控视频；控制单元，用于依据所述环境状态信息向环境调控单元发出环境调控信号，还用于获取温室内部的实时监控视频，该控制单元与环境采集单元、环境调控单元以及视频监控单元无线通信。本实用新型基于无线传感网络的温室环境监控装置，可以实时采集和传输环境信息数据，并将环境信息数据进行统一管理，便于用户对温室内部环境信息的获取以及对温室内部环境的控制。

神经递质作为神经元与神经元及神经元与细胞之间沟通的媒介分子，介导了发育、信息感知，运动及大脑的高级认知功能。随着生化分离纯化技术的发展以及人们对大脑精细结构的进一步了解，现如今已发现有几十种重要的神经递质。而神经系统在时间和空间上的高度复杂性对研究特定神经递质的动态变化及其功能提出了极大的挑战。本项目成功构建了一系列新型的基因编码的神经递质荧光探针，可实现对特定神经递质动态变化的灵敏检测。该类荧光探针利用大多数已知的神经递质所对应的特异性G蛋白偶联受体（GPCR）与循环重排的荧光蛋白（cpGFP）融合，利用循环重排荧光蛋白的荧光强度变化来指示GPCR的激活，进而反应外源神经递质的浓度变化（图一）。我们命名该类荧光探针为GRAB探针，即为GPCR Activation Based Sensor的缩写。

项目成果/简介:数据采集技术可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。多模态传输技术LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络)在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。       LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa：物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。LoRa （Long Range）:   一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。数据分析技术人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。应用范围:家居智慧控制，提高舒适度：家庭生活状态统计和日常需求预测与推荐；多模态行为分析和数据采集和传输系统；多模态行为数据采集和分析平台；基于LoRaWAN/5G的工厂环境、农业大棚等环境监测系统。技术成熟度:通过中试

本发明提供一种基于出行者预算限制的交通分配方法，包括步骤：S1：获取一目标交通网络的网络结构数据和相关参数信息，并建立一抽象交通网络；S2：利用所述抽象交通网络确定所述目标交通网络的交通需求；S3：根据所述交通需求建立所述目标交通网络的一预算限制约束模型；S4：根据所述预算限制约束模型建立一交通分配模型；S5：对所述交通分配模型求解计算获得所述目标交通网络的分配结果。

在空气动力学研究、飞行器及发动机试验、风洞试验、流体力学及水工试验、水轮机及 水下兵器试验、生物医学应用，化爆或核爆冲击波等许多研究中，出于对不改变被测流场的 考虑或受安放位置局限，必须原位测压时，常常对传感器的外形尺寸的微型化有较为苛刻的 要求，以期在不干扰流场状态情况下，复现动态流场的变化规律。XJG4 微型压力传感器正 是为这些应用开发的，它采用了微型化设计的微机械加工工艺制成集成压阻力敏元件，进行 精致巧妙的微型封装，通常外径在Φ8mm 到Φ15mm、长度不超过 25mm，并且可按照用户要求 的形状与尺寸定制。微型压力传感器系列以其小巧的外形、高输出、高温、优异的动态和静 态特性以及极高的可靠性而显示其特色。