近年来，无人机在简单已知的环境中已经应用于巡检工作，但还未在复杂 未知环境中成功应用于巡检工作。飞行控制技术的发展使得无人机易于操控, 无人机在架空输电线路巡检中应用日益广泛。为排除线路隐患，保障电力输送, 国家电网几十万巡线工人为数百万千米的线路付出了艰辛的劳动。地下电缆 隧道是城市供电的命脉，目前仍提升可靠性，降低人工巡检强度，在线监测系 统和悬挂式电缆隧道巡检机器人开始以人工巡检为主，为保障可靠运行，巡 检任务责任重大。为尽早排除隐患，辅助人工巡检电缆隧道。在线监测系统通 常在隧道设计施工时统一规划部署，安装有视频、温度、气体等各类传感器, 能实现全程24小时不间断监控。

一、项目简介 特定区域无人驾驶系统主要用于特定固定的区域比如工业园区、景区、酒店、校园、厂区等需要摆渡的区域，有别于现有的百度、google及各大汽车厂商计划开发的无人车（速度高、场景很随机），区域型的无人车场景路线相对固定、车速较低（通常只要求在5-30公里每小时）、通常需要部署较多的无人车才能满足要求，因此设计及实现高效低成本的无人驾驶系统和调度决策系统。 二、前期研究基础 （1）2017-2020年，面向沉浸式体验的空天地一体化车联网关键技术（91638204），国家自然科学基金重大研究计划项目，100万。 （2）数字福建物联网通信和体系架构及安全技术实验室建设，福建省发改委，400万 （3）汽车电子及智能应用技术厦门市马恒达汽车零部件有限公司经费60万，2015.4-2018.3 主持 （1）无线车载媒体处理系统，厦门市科技计划项目　2007.1-2008.12 项目编号3502z20073002  （2）混合车载网络中QoS感知的实时多媒体传输路由机制研究, ，2014.1-2018.12,国家自然科学基金项目，编号NO: 61371081 国家自然科学基金青年科学基金项目，61401381，面向宽带移动无定形小区的海域无线信道建模研究，2015/01-2017/12，24万元 无人驾驶车载单目视觉运动物体检测车载双目视觉运动物体检测 四、合作企业 厦门市马恒达汽车零部件有限公司：厦门马恒达汽车零部件有限公司是一家集科研、生产、销售、贸易为一体的高新技术企业，公司坐落于现代化国际性港口旅游城市厦门，2007年初公司在厦门汽车工业城投资建立基地，凭借在电路控制的专业水平和成熟的技术，在汽车领域迅速崛起。公司已成功开发电源控制系统、遥控控制系统，并已广泛应用于汽车、工程机械、船舶等行业领域。

公司是安徽唯一能够独立研发飞控系统与惯性导航/ 组合导航系统的企业，该项目获得中国航天的官方认证。 曾获得“第七届安徽省挑战杯科技学术竞赛特等奖”等数十项大赛金奖、特等奖；首次提出了全要素矢量推进技术 和变结构垂直起降技术，有效克服了现有垂直起降方案在稳定性和效率方面的不足。公司还发明了用于大载重舰载机的分布式方案，和隐身轰炸机的变结构隐身垂直起降方案等 400 余种方案。团队独立研发了整个飞机的所有关键系统，包括无人机的大脑-飞控系统、惯性导航与组合导航 系统、视觉环境感知与控制系统等。 

1. 痛点问题 无人驾驶是未来全球汽车产业发展趋势，近年来，国内外主要车企均投入大量资源进行无人驾驶汽车研发当中。目前，无人驾驶汽车产业正处于行业发展早期，主要集中于研发和初期测试阶段。我们通过行业调查和研究发现，当前制约无人驾驶发展的痛点是传统车企和研发机构针对无人驾驶汽车的技术研发路线存在如下痛点需求： a) 基于IT的网联车研发路线： i. 全联网的要求 ii. 网联车的系统安全性要求 b) 基于传统汽车厂的成长型单车智能研发路线： i. “一百万”场景 ii. 一百万英里 2. 解决方案 a) 目标：让L5级无人驾驶汽车比预期提前3-5年进入市场，让中国的无人驾驶技术和产业领先世界。 b) 解决方案： i. 创新的研发技术路线 ii. 拥有自主知识产权、全球领先的无人驾驶仿真研发与测试系统 c) 产品与服务： i. 智能汽车智能座舱 ii. 无人驾驶汽车研发与测试服务 iii. 无人驾驶智慧路端建设技术服务

无人值守智能称重管理系统是集自助终端、车辆自动识别系统、视频监控系统、道闸控制系统、自动语音指挥系统、红外光栅防作弊系统、防遥控系统、远程监管系统于一身的智能称重系统。        系统采用RFID射频卡识别技术防止更换车牌作弊 ，采用红外线定位技术防止车辆不完全上磅或者多台车辆同时上磅，采用视频技术防止更换货物品种，采用客户智能卡技术防止冒领货物，采用皮重监控技术防止车辆皮重作弊。        通过采用远程称重技术，司磅员与货主、车主脱离接触，采用远程打印终端在磅房或者门卫自动打印磅单，解决了货主、车主对司磅员干扰和胁迫的大问题，有效化解和避免了矛盾。        在称重的整个过程里做到计量数据自动可靠采集、自动判别、自动指挥、自动处理、自动控制、自动防作弊，最大限度的降低人工操作所带来的弊端和工作强度，提高了系统的信息化、自动化程度。

利用多机器人和多模态视觉传感器有效探索与感知复杂 环境的三维结构，进而理解和分析三维场景。研究从多源异 构的机器人定位与建图等环境感知方面、多模态融合的前景 分割、显著性检测和目标检测等场景分析方面取得突破。

清华大学公共安全研究院和北京辰安科技股份有限公司快速搭建了疫情实时态势感知与分析系统，对区域疫情数据进行实时动态监测、搜集、分析和可视化，服务各级政府疫情应急的资源调度、态势研判和决策指挥。该系统在实时播报全国和世界范围内疫情最新动态的同时，对省级和地市级的人员迁徙比例与分布进行重点信息排查，密切关注人口流动与疫情分布的内在联系，为疫情跨区域传播规律和病例溯源提供依据。该系统深入剖析大数据并探查民众意识和情感倾向，研判民众主流感情倾向和重点关注事件等疫情相关舆情，以“情感分析拼图”、“事件文章热词云”和“全国舆情热度”等分析结果为引证，为辟谣和积极引导舆论提供帮助，在国家抗击疫情最为严重困难的时期为大众的理性思考和科学防备贡献力量。国疾病预防控制中心以及广东省、武汉市、合肥市、深圳市、广州市、佛山市等20多个省市在指挥调度中使用该系统。

自然场景视觉感知与理解是人工智能的前沿热点，其主要任务是对场景中的视觉要素进行认知，进而推断出其中包含的场景语义。IMAGINE实验室近年来相继从场景构成分析、场景内容推理、场景结构建模等角度对这一问题展开了系统研究，着重探索了融合先验建模与深度学习的自然场景视觉理解这一问题。大数据具有规模大、种类多、产生速度快、有价值数据密度低等特点。对大数据信息分析具有重要意义，也是目前研究的热点，其主要任务是利用数据分析的方法从大数据中获取有价值信息。IMAGINE实验室近年来结合深度学习前沿技术和传统数据分析方法进行数据分析和预测，并在海关大数据分析项目和国网电力冰风灾害预测项目中进行应用

01. 成果简介 本成果涉及一种多模态触觉感知装置，属于机器人传感器技术领域。与人类相似，机器人感知外界环境最真实、稳定、便捷的方式便是通过机器人手触摸，机器人手的感知能力决定了机器人是否能够正确认知外界环境以及机器人的操作精度、成功率等。在新一代机器人手中，传感装置已逐渐趋于阵列化、多功能化和集成化。目前常见的触觉传感器有压阻式、电容式、光电式等，它们都存在密度难以提高、电路处理复杂等问题。为了克服以上不足，近年出现了基于视觉的触觉传感装置，具有结构简单、信息丰富等优势。目前基于视觉的触感装置仍存在性能提升空间。 本项目将感温变色油墨材料应用于触感装置，感知机器人操作过程中的温度[1]。同时提出一种基于微视觉的触觉三维力检测方法，通过采集触觉接触区域内弹性体的形变图像的变化，采用一系列图像处理方法，并且使用神经网络拟合的技巧，定性并且定量的刻画物理世界中的触觉、滑觉等，从而提供了一种多模态触觉感知装置，可以得到三维接触力、接触物体表面的温度及纹理等多种模态信息[2]。本装置打破了传统触觉感知装置单模态信息采集的现状，可在同一感知装置中集成受力、纹理、温度等信息的测量，检测触觉、滑觉、压觉三维接触力，获得高精度的接触纹理信息，实现了多模态信息的测量，并将这些信息综合到对一个物体的识别、抓取操作中，使机器人更加智能化、人性化。本装置具有实时性好，检测稳定，检测误差小，检测精度高的优点。 图1. 基于微视觉的多模态触觉感知装置结构图图2. 结合多模态触感装置的机械手02. 应用前景 本成果技术可应用于工业机器人、智能机器人、人机协作、医疗康复等领域，应用前景广泛。03. 知识产权 本成果核心技术已申请发明专利3项。04. 团队介绍 项目团队致力于研究具备自主决策和学习能力的机器人操作技能学习系统。团队包括孙富春、方斌、刘华平、宋亦旭四位教师，专注智能机器人灵巧精准操作研究，研制了拟人触觉的传感装置、多模态穿戴交互装置、残疾人假肢灵巧手、仿人感知灵巧手和变刚度软体手，在本领域发表论文40余篇，申请专利20余项，获得IROS2016机器人灵巧操作比赛冠军、IROS2017服务机器人操作比赛亚军、WRC2016最佳科技创新奖等。同时团队和河北清华发展研究院合作成立了人工智能及机器人研究中心，共同推动智能机器人的产业化发展。05. 合作方式 技术许可。06. 联系方式 邮箱：liuyi2017@tsinghua.edu.cn， fangbin@tsinghua.edu.cn

研究意义1. 视觉感知是高铁、自动驾驶车辆、无人航行器等自动化设备实现环境感知的重要手段。2. 对运动状态下产生的图像模糊进行复原是计算机视觉领域的重要研究内容。3. 运动模糊对于基于视觉的目标检测算法的检测能力具有显著影响。 研究目标 本研究相机在直线运动状态下前进速度与目标检测算法在产 生的模糊图像上检测能力的关系。通过实验进行具体关系的 研究与分析。对模糊图像应用合适的去模糊算法，观察并分 析去模糊后目标检测能力的变化。