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)。

已有样品/n该项目提供了一种用于卫星导航系统的射频信号质量评估方法。该项目结合卫星导航信号的特点提出了一套较完善的评估指标体系，并给出了包括信号采样、滤波、数字下变频、同步、理想基带信号复现、信号质量指标提取等关键步骤的具体实现方法。与此前的其它方法相比，该项目的应用效果有三方面的显著改善：1）消除了模拟通道间的时延不一致性对信号一致性评估精度的不利影响；2）制定的评价指标与信号捕获、跟踪、解调性能直接关联，可定量评

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。

影像学检查在新冠肺炎的诊疗中具有非常重要的参考价值，《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第五版）》将“疑似病例具有肺炎影像学特征者”作为临床诊断标准，但在临床实践中存在一定局限，疫情爆发导致待阅片数量激增，医生阅片压力巨大；新冠肺炎属于新发疾病，各地医疗机构特别是基层机构缺乏阅片经验，且由于“异病同影”，容易造成漏诊或误诊；该病病程发展快，患者需要接受多次胸部CT检查以监测病情发展、评估治疗效果等，单凭阅片医生肉眼很难快速对比并识别病灶变化。 在接诊量高峰期，亟待建立更精准高效的人工智能影像辅助诊断方法。孙逸仙纪念医院林天歆教授组织医院呼吸内科、急诊科、放射科、大数据与人工智能团队开展科研攻关，在广州再生医学与健康广东省实验室、广东省科技厅的支持下，联合清华大学、澳门科技大学以及广州康睿智能科技有限公司，使用50万份临床影像学大数据，开发了基于胸部CT的新型冠状病毒肺炎AI筛查和辅助诊断系统。 该系统能对新冠肺炎进行快速诊断，判定新冠肺炎的分级和严重程度，协助医疗机构加速辨别感染者，为快速隔离、诊断、治疗争取时间。其优势主要体现在：快速、准确地诊断新冠肺炎。有经验的影像科医生看完1个患者的胸部CT图像约15-30分钟。该AI系统可在20秒内完成1个患者CT图像的检测及诊断过程，诊断准确率达90%以上。进行病情严重程度分级和重症危重症预测功能。该系统可对胸部CT图像每一切面的小结节、磨玻璃影和实变进行自动分割、标注及定量分析，可预测患者的吸氧频率、血氧饱和度、全身代谢情况、其他器官损伤程度，预测病人发展为重症、危重症的概率和时间，以便医生及时干预，降低患者死亡率。协助医务人员进行药物效果评估，指导用药。系统可对同一位患者用药前后的CT图像进行对比分析，通过定量计算病灶在用药前后的变化，判别药物是否有效，指导临床用药。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

基于大数据和 AI 的应用，可实现复杂场景下的网络问题识别、多场景优化方案的协同策略方案的动态和自动化执行。可以构建智能网络规划及运维平台，以实现极致性能和极简运维，使能新业务的自动化覆盖优化、移动性优化、负载均衡优化、节能优化、故障分析与定位。同样可以基于无线数据和视频数据融合的用户个体及群体行为在多场景应用下，充分发挥5G的优势，创造巨大的社会效益。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。