海格通信是建国以来最早从事导航设备开发、生产的厂家之一，五十多年来一直致力于我国导航定位事业，积累了丰富的导航定位产品研制经验。从上世纪60年代开始，先后研制了“长河三号”、奥米伽、“长河二号”、子午仪、GPS、GLONASS、北斗一号、北斗二号等多个系统、多种型号的导航产品。近年来，海格通信抓住北斗系统的发展机遇，大力开展关键技术攻关和产品研制工作，产品覆盖卫星导航芯片、天线模块、整机、应用系统等，已形成了“芯片—模块－终端－系统”的全产业链布局，产品已批量应用于车辆、船舶、航空等领域。 海格通信的北斗导航产业发展得到了政府的大力扶持，近年一直担任中国北斗产业应用协会副会长单位，广东省北斗卫星导航产业联盟主席单位，广东省北斗卫星导航产业（广州）基地也落户海格通信。

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。

本发明公开了一种用于胶囊内窥镜检测的磁导航式运动控制系统，可以实现胶囊内窥镜在消化道内的运动控制和位置控制。系统包括受检者支撑部、磁装配体、磁支撑座和伺服控制单元。磁装配体采用永久磁铁和机械运动产生一个准静态磁场，实现对内置入永磁体的胶囊内窥镜的定位和导向。本发明所提出的磁导航式运动控制系统含有 5 个联动轴，通过外部控制磁导航仪系统各个部件的进给速度、转动速度和相对运动速度，可以实现针对胶囊内窥镜在消化道内的运动控制和位置控制。

本成果为自主研发的神经外科智能导航与手术机器人系统，核心包括手术规划软件、导航定向系统、机器人辅助器械定位和操作系统。 该系统能够提供开放的人工智能建模与手术规划功能，让建模与规划更加智能；提供个性化3D打印部件功能，让导航设置更简便，术中操作更安全；具有界面友好、功能强大的神经外科建模与手术规划软件，支持CT/MRI多模态图像自动配准融合、智能重建、解剖测量、手术方案设计等功能。此手术机器人可用于脑外科手术、活检、电极测量、囊肿或血肿等手术。机器臂可实现精确的术中定位，手术更加微创，并且可以连续稳定工作，降低医生疲劳程度，提高手术安全性。

谐波电能计量及其仪表用以定量描述电能生产、 传输、消费的全过程，广泛应用于包括光伏、风电、电动汽车、 充电站在内的新能源及传统电力系统。 项目主要功能包括：自适应迭代分解电压和电流信号得到 谐波与间谐波成分，计算其谐波含量；计量各个谐波/间谐波成 分的四象限电能计量参量；具有有功、无功能量脉冲输出，记 录参数设定、开盖检测以及电压不对称、过压、过流、超限等 事件，具有液晶循环显示功能，可通过 RS-48

研究目的和意义机器学习和人工智能已成为当今最热门的技术之一。2017年，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，正式将人工智能作为国家重要发展战略之一。人工智能已经成为信息技术时代的又一波浪潮。在这波浪潮的推动下，互联网行业、金融行业、传统制造业、政务民生、公安警务等各行各业都在积极向人工智能领域转型升级，利用人工智能先进技术提升智能分析和辅助决策能力，

项目背景：目前电力机器人在作业过程中，由于环境恶 劣，电磁刚绕强度高，造成控制系统不稳定；同时在巡检过 程中，要对各种线路金具、各种作业仪表进行识别与检测， 通常采用机器视觉技术。但由于机器人作业在野外或阴暗照 明等复杂环境，存在识别率低，不稳定等问题。本项研究针 对特殊应用环境，拟开发一套基于机器视觉的巡检机器人控 制系统。 所需技术需求简要描述：1.基于多传感器信息融合的机 器人越障系统：主要包含视觉、激光雷达、超声、红外等传 感器信息，能够实现对巡检路径上障碍物的实时识别与定 位；2.巡检机器人远程监控平台：用于对巡检机器人采集到 的信息进行远程传输和监控，包含巡检路径上的实时视频传 输、机器人运行状态信息显示、巡检故障诊断与显示等；3. 小样本深度学习算法：针对极端环境下数据采集困难，数量 少等问题，研究基于小样本学习的深度学习算法，提高极端 环境下的障碍物识别精度；4.图像增强算法：针对高空强光、 阴暗、潮湿等极端环境所带来的图像识别困难问题，研究相 应的图像增强算法，提高识别精度。主要技术指标：1.开发 设计一种适合高压线路金具视觉检测与识别技术，对输电线 路各种金具进行动态识别与检测，解决野外环境下识别率低 的问题，形成一套完整的线路金具机器视觉识别与检测方 法。2.开发设计一种适合地下阴暗、潮湿、多尘环境下视觉检测与识别技术，形成一套完整的机器视觉识别与检测方 法。包括线路金具的识别模型和线路金具的定位方法与双目 测距技术。  对技术提供方的要求:拟与高校联合开发，要求团队具 有类似经验，具备电力机器人研究经历，具有电力线路识别 研究基础，最好有研发案例。 

本发明公布了一种移动机器人的多脉冲神经网络控制器导航控制方法，属于移动机器人目标点趋近自主导航控制器所属领域，用于移动机器人的导航控制。其技术方案是：本发明包括目标点趋近控制器、沿墙行走控制器、避障行为控制器，控制器中采用了脉冲神经网络，在神经网络中同时融入时空信息。本方法在不同条件下设定各控制器权值，并根据不同控制器的权值顺序作为控制器激活与否的判别顺序，通过控制器激活及转换条件的使用,实现各控制器之间的相互转换。本发明通过神经网络的在线训练，实现机器人的在线自主学习，与先前的基于模块化的控制器相比，控制策略简便易行，通过各控制器之间的转换，更加有效、高精度地控制移动机器人实现目标点趋近导航控制任务。

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