ZH-JCT集成化信息化信号采集处理系统集成了可移动实验平台、生物信号采集处理系统、生命维持系统、环境温度检测系统。 可进行实验信息化管理，运用于各项生理学、药理学、病理生理学等实验。

一种基于单片机人机交互模块的飞锯机控制系统，它包括第一编码器、 第二编码器、可编程控制器PLC 和调速控制器，还包括人机交互模块HMI 和双极性模拟量输出模块，所述的第一编码器采集速度信号，第 一编码器 的输出端与PLC的信号输入端相连，PLC的信号端与HMI的控制信号端 相连，PLC的脉宽调制信号 输出端与双极性模拟量输出模块的信号输入端 相连，双极性模拟量输出模块的输出端与调速控制器的输入 端相连，调速 控制器的输出端控制飞锯机的电机速度，飞锯机的电机与第二编码器的相 连，第二编码器的反馈信号输出与PLC的反馈信号输入端相连。本实用新 型具有可靠性高、成本低的优点。

成果描述：针对亚洲人群自然膝关节的解剖结构特点和运动学数据，实现了符合国内人群的人工膝关节的设计，为我国人工膝关节制造提供依据；提出了基于包络原理的人工膝关节匹配关节面的创新设计方法，实现了人工膝关节匹配关节面的参数化设计，在改变参数的基础上可进一步实现系列化设计和个性化设计；同时，可拓展应用于人体其它关节部位的参数化设计。市场前景分析：当前，美国大约每年有30万患者接受人工膝关节置换；在欧洲和亚洲发达地区，每年需做人工膝关节置换手术的患者约占人口的千分之一；而我国现在每年有超过3万患者接受人工膝关节置换。随着人们观念转变和生活要求的提高，以及医疗保险的改善，可以预测不远的将来我国每年至少有30万患者接受人工膝关节置换，再加上部分亚洲市场，每年亚洲国家有潜在50万患者选择人工膝关节置换。如果我们所设计的产品占领亚洲市场的1/4，每套产品按1元万记，估计产值为12亿。此项目研制开发适合于亚洲人群特点的人工膝关节假体，具有更适合亚洲人膝关节解剖特点和高屈曲度功能要求，其市场应用前景非常广阔。 根据人体自然膝关节的特点，开发适合于亚洲人群，尤其应用于中国人群的人工膝关节，符合我国当前骨科医疗领域的实际情况，对于我国外科医疗技术的进步无疑具有重要的现实意义，项目成功实施后可以有效地改善患者的生活水平，创造更大的经济效益。与同类成果相比的优势分析：国内领先。

作为计算机视觉和模式识别领域中最为成功的应用之一，生物特征识别技术一直受到学术界和业界非常高的重视，生物特征识别技术应用领域非常广泛，比如法律执行部门、军事、政府部门、金融服务、游戏产业、医疗产业、高科技与电信产业、工业制造、零售业、旅游和运输业等。

本发明公开了一种基于射频识别的人机交互系统及方法，人机 交互系统包括交互屏、协调器、读写器、卡套以及主机，交互屏由依 次连接的触摸屏、显示屏和射频天线层构成；协调器与天线层连接， 读写器与协调器连接；卡套包括指套以及位于指套中且携带有信息的 卡片，主机与读写器和交互屏连接，用于控制交互屏准确定位触点位 置、控制触点位置附近的天线开启、控制读写器检测卡套中卡片的信 息以及将触点和卡片信息绑定。本发明通过触摸屏感知用户触

1.痛点问题 协作机器人与人类共享工作空间，通过直接（即物理上）或间接地与人类交互共同开展操作任务。相比传统工业机器人，协作机器人有更高的安全性和更易于编程的特点，能够通过人类示教部署于各种不同的任务并灵活地与人类配合。随着传统工业机器人带来的效率提升趋于饱和，能够安全配合人类的协作机器人能够进一步提高制造业的生产效率，带来可观的经济效益。然而，现有的协作机器人存在以下两大痛点问题。 问题一：安全和效率之间的权衡一直是人机交互中未系统解决的开放性问题。当存在人机直接接触时，为了保证人的安全，现有的协作机器人是通过中止正在进行的任务、顺从人的干预以保证安全；然而，不论人是有意地干预（即工人直接抓取机械臂来引导其任务）还是无意地接触机器人，都将造成机器人暂停手头工作；直到人类停止干预，机器人才能继续执行它的任务。虽然这种人机协作方式能够保证机器人与工人合作的安全，但因为机器人需要在不同的工作模式之间切换，其工作效率将会受到影响。 问题二：如何提高人的示教效率为协作机器人的另一大痛点问题。协同机器人多用于能够灵活拆装的生产线，以适应新的任务，因此新任务的编程效率很大程度上决定了工作效率。基于人类示教的编程方式具有自然、本能的优势，能够直接传递人类的操作技巧与经验。其中，将示教轨迹参数化为可以编辑修改、适应不同任务的形式是提高效率的核心问题。该示教轨迹不光应该包含机器人末端的运动数据，而且应该包含同时调整的冗余关节运动数据，从而同时完成末端主任务与关节避障任务，以适应工作环境。现有的示教方式未能结合离线示教与在线介入，因此无法适用于需要同时记录机器人末端和关节的示教任务。 2.解决方案 本项成果基于增强现实-触觉感知技术，开发了混合交互接口与人机互补操作算法，以解决上述痛点问题。 ①对于问题一，本项成果提出了自适应视觉控制与零空间阻尼控制的协作框架：在有限视场、未校正相机、关节奇异的情况下，保证了机器人在整个工作空间内的全局稳定性；在不影响机器人末端任务的前提下，允许人类专家随时、安全地介入以改变机器人关节姿态，以应对环境动态变化或突发事件，从而实现了安全与效率并重的人机协作方式。 ②对于问题二，本项成果构建了增强现实-触觉感知的混合接口，让人类专家可以在任务和冗余联合空间进行双手演示，同时记录机器人末端与机器人关节的数据。示教轨迹基于DMP方法进行参数化，能够根据不同任务所需的末端位置、关节角度、运动速度进行自适应调整，在保证末端任务精度的同时完成关节的避障任务。 技术核心： ①基于增强现实-触觉感知的混合交互接口; ②用于双手示教的机器人轨迹学习方法; ③自适应全局稳定控制算法。 预期产品：用于人机互补协同操作的设备与软件 3.合作需求 1)资金需求：本项成果开发的人机互补协作平台，在硬件与软件研发阶段需要资金投入，需约250-500万元人民币； 2)孵化资源：公司研发所需办公及研发场地、实验室、分析与测试实验室等； 3)团队：协作平台开发团队、商务开发与合作团队、财务、法务等支持团队； 4)生产制造企业合作：提供人机协同操作的场景与需求，开展工厂真实环境的测试与部署； 5)基础研究合作：与协作机器人、增强现实、触觉感知方向的国内外基础研究团队合作，开发新的交互设备与算法。

感官控制的人机交互(human-machine interface, HMI)可以在人和外界 设备之间建立新的自然交流途径，有利于提高人们的生活品质，例如，有意识 地眨一下眼睛，即可开/关电灯。传统的采用眼为微弱的体表生物电信号，却 忽略了眨眼引起的太阳穴附近皮肤的微小运动。本项目采用摩擦纳米发电技术 (triboelectric nanogenerator, TENG ),设计一种微运动 / 位移传感器 (mechnosensationalENG, msTENG),对于该微小运动的探测有极高的灵敏度 (数百倍于同步眼电信号)，并且相对于传统的眼电探测电极具有更好的耐久 性和稳定性。通过与眼部巧妙的附着方式，获取高灵敏度和持久稳定的眨眼 信号采集，并将此眼部微动传感器用于人机交互，构建了眼动控制家用电器 和眼动虚拟打字界面等人机交互系统。这一研究的开展，给感官控制人机交 互领域注入了新的设计理念，使得通过眨眼来控制外部设备有希望从实验室走 向我们的日常生活。 关键技术： (1)  基于摩擦纳米发电技术的眼部微动传感器设计(包括工作模式的选择, 摩擦材料、电极材料的选择及加工等)以及器件制作工艺水平，都将直接影响 传感器的灵敏度、稳定性、美观舒适性，这在整个系统中是最为关键的技术。 (2)  眼部微动传感器在眼部周围附着方式的设计，需要保证器件的灵敏度、 信号的稳定性和操作的方便性，并考虑使用上的舒适美观。这是这项技术能否进 入人们实际生产生活的重要因素之一。 (3)  基于眼部微动传感器的人机交互界面的开发，要求功能适用、界面友 好、操作简易、性能稳定，便于正常人群和闭锁综合征LLock-in，)患者等特 殊人群的使用，这是这项技术具有重要应用前景的关键技术之一。创新点： (1)     首次将基于摩擦电和静电感应耦合的自驱动高灵敏传感器作为替 代传统生物电传感器应用于感官控制的人机交互系统，为人工智能领域注入了 新的传感器设计理念。 (2)     将基于摩擦电和静电感应耦合的自驱动眼部微动传感器巧妙地固 定在眼镜架上，并做到位置可微调，对比传统的眼电传感器将多电极贴在眼部 附近，不仅美观舒适、成本低廉和操作简单，而且采集的信号灵敏度高，信号 输出稳定可靠。 (3)     摩擦电和静电感应耦合的传感技术，采用的单电极信号采集，直 接采集微运动引起的电信号，从信号采集源头上突破了传统的生物电信号采集 弊端(采集多电极间势差变化信号)，可提高传感器的灵敏度数百倍。因此，避 免了传统眼电系统中精准识别算法的开发和严格操作技术的培训等。市场及经济效益分析： 基于摩擦纳米发电技术的微动传感器制作成本低廉，因其高灵敏度和 可靠性带来的后端设备简化，以及其操作的简易性和侃戴的美观舒适性，都 将促成该项研究成果走出实验室服务于广大群众，特别是渴望与外界因此具有非常大的市场价值。恢复交流的特殊疾病患者们，而这一群体在中国高达20 万人并有逐年上升的趋势。

本发明公开了一种仿人机械臂体感控制系统及控制方法，引入 臂型角来定义手臂肩关节、肘关节和腕关节形成的平面与参考平面的 夹角大小。通过手掌和肩关节的位置差来确定手臂末端的位置，手臂 末端的姿态通过手掌、拇指和手掌末端形成的平面与肩关节坐标系的 相对姿态来确定。得到人体手臂的臂型角以及手臂末端的位置和姿态， 就可以由控制系统计算出机械臂的七个自由度的角度，从而实现机械 臂的精确控制。本发明与现有技术相比，具有以下优点:基于手臂臂 型角的仿人机械臂体感的控制方法，将人体手臂的位置和姿态进行了 完整的定义，

本发明公开了一种仿人机械臂体感控制系统及控制方法，引入 臂型角来定义手臂肩关节、肘关节和腕关节形成的平面与参考平面的 夹角大小。通过手掌和肩关节的位置差来确定手臂末端的位置，手臂 末端的姿态通过手掌、拇指和手掌末端形成的平面与肩关节坐标系的 相对姿态来确定。得到人体手臂的臂型角以及手臂末端的位置和姿态， 就可以由控制系统计算出机械臂的七个自由度的角度，从而实现机械 臂的精确控制。本发明与现有技术相比，具有以下优点：基于手臂臂 型角的仿人机械臂体感的控制方法，将人体手臂的位置和姿态进行了 完整的定义，

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。