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智能服务机器人的感知与控制
本项目针对复杂环境下的移动式服务机器人系统,探究高环境适应性的感知与导航控制方法,以及高人机协调性的共享控制机制,解决动态环境中的鲁棒自定位、拥挤受限环境中的导航规划与控制、人机共享控制等难题,为提高服务机器人在复杂环境中的自主能力提供理论基础和技术方法。 通过本项目的实施,在服务机器人的感知与控制方面取得了一系列技术突破,对于地图创建、自定位、导航控制和共享控制等问题已取得国际前沿的理论和实验结果。 “交龙”智能轮椅入选2010年上海世博会展出,获得上海世博工作优秀个人等荣誉。 “交龙”服务机器人作为国家863计划先进制造技术领域代表性成果入选“十一五”国家重大科技成就展。曾获国际机器人领域旗舰大会IEEE ICRA 2011服务机器人最佳论文奖(大陆学者首次)、机器人世界杯亚军和多届中国机器人大赛冠军。国际权威技术评估机构WTEC和美国国家科学基金会在2012年发表的技术评估报告《Human-Robot Interaction》(每5年全球评估一次)报道了本项目的研究成果。
上海交通大学 2021-04-13
液压挖掘机节能技术与智能控制
主要从事的是挖掘机的液压阀与挖掘机的非线性控制系统的研究。 主要研究成果:1、攻克了电液比例阀结构设计、制造工艺、精度控制等关键技术,解决了中高端装备中的大流量比例动态控制技术难题。2、研究多路阀阀芯阀体材料和表面质量技术要求,通过调质、沉淀强化热处理、形变压缩技术,获得具有高强度和耐磨性的阀体材料,通过微弧氧化技术、化学复合镀和化学转化膜技术,得到高硬度的阀芯材料。3、分析阀体阀芯在传统表面处理工艺中出现的缺陷和弊端,最终采用激光熔覆的表面改性技术提高阀体阀芯表面性能,解决了高压大流量冲击断裂问题。4、提出了面向多工况的电控液压挖掘机控制策略研究;搭建了基于挖掘机实物和三维建模软件的硬件在环挖掘机试仿真验台。5、实现了自动化挖掘机铲斗位置精确控制,提出了通过使用智能算法优化挖掘机控制器的新的控制方法,通过建立仿真模型和试验证明该控制方法的可行性。
南京工业大学 2021-01-12
论坛观点聚焦 | “高校思政工作创新与实践” 专题研讨
本次专题研讨紧扣立德树人根本任务,聚焦思政工作创新、提升“大思政课”建设水平、红色铸魂、数智赋能等主题,共商新时代高校思想政治教育高质量发展路径。
云上高博会 2026-05-29
医影智能
山东医影智能科技有限公司是国家高新技术企业、专精特新中小企业,专注于“新一代信息技术+医学影像”技术的研发,拥有强大的技术核心团队,自主研发医学影像相关专业实验实训产品,包含医学影像设备学、医学影像检查技术学、医学影像成像理论、医学影像诊断学等,旨在通过新一代信息技术,不断助力医学影像人才的高质量发展。
医影智能 2026-04-16
汽车底盘关键零部件轻量化与可靠性分析技术研究及应用
该项技术针对汽车底盘关键零部件,结合了ADAMS、HyperWorks、FE-Fatigue等软件进行多平台联合动态仿真,获取其在多种工况下的载荷谱,通过灵敏度分析方法甄选出可优化对象,在保证其整车性能的前提下,结合载荷对其进行合理的拓扑优化,达到轻量化与可靠性兼顾的工程目标。1、技术优势:(1)以理论分析和仿真代替经验设计,结果更具可靠性,适用范围更广;(2)缩短研发周期,减少研发经费;(3)同时兼顾车辆操
南京工业大学 2021-04-14
近场波动输入模拟及近(跨)断层高速铁路大跨斜拉桥抗震关键技术与应用研究
该成果基于快速组网的轨道交通建设的工程背景,从能量的角度来研究结构地震反应和损伤水平,采用多种软件平台建立轨道交通列车-无砟轨道-大跨斜拉桥系统计算模型,进行大量计算,分析断层地震效应对轨道交通桥梁系统动力响应及桥梁服役性能的影响。提出了适合高轨道交通桥梁隔震支座的计算方法,并给出定量化的计算公式。将数值分析与既有试验研究相验证对比,评估灾后桥梁服役性能与行车安全性之间的关系。
扬州大学 2021-04-14
应用生物技术和高新食品加工技术对豆渣进行高 值化综合利用的研究与开发
研究内容: 本项目率先采用生物技术、动态超高压微射流、膜分离和 柱层析联用技术对豆渣进行高值化, 综合制备生理活性强强的大豆多糖和 不可溶性膳食纤维产品,具有显著的提高机体免疫力、降血脂、清除自由 基、预防结肠癌、调节肠道菌群平衡等生理功能。 应用前景 :该成果采用了可行、可信的生产加工工艺对江西省丰富的 豆渣废弃资源实施综合开发,实现了资源变废为宝,为豆渣的高值话化找 到一条新的出路,本项目的开发可提
南昌大学 2021-04-14
基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台
近日,上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台,实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控,对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》(中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊),并入选为封面文章,在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者,义理林教授为通信作者。 图说:期刊封面文章 飞秒尺度(1E-15秒)脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程,有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具,在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来,与其相关的研究分别于1999,2005,2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展,越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应,达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化,传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别,结合智能算法对激光器多参数进行全局优化,有望获得理想的飞秒脉冲输出,但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状,光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱,因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题,义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换(TS-DFT)技术,通过时域到光谱的转换,采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法,实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制,光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制,解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制,该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程,发现两者动力学过程具有相似性,提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想,为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说:基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授(欧洲物理学会主席,IEEE/OSA Fellow)在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作,认为本工作极具创新性,开拓了研究锁模动力学新的可能性,很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题,2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金(61575122)的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7
上海交通大学 2021-04-10
由生成对抗网络(GAN)驱动的进化多目标算法 为计算智能与深度学习的结合开辟新路
随着计算智能方法得到更广泛的应用,其从问题本身学习的能力亟待增强。为此,越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常,这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练,而且受维度灾难的影响,这类方法通常很难解决维度较高的问题,约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在IEEE Transactions on Cybernetics上发表了一种由生成对抗网络(GAN)驱动的进化多目标算法。
南方科技大学 2021-04-14
电动汽车电池管理系统算法及测试平台
成果介绍针对采用比例积分观测器法,结合电池荷电状态估计,设计能够同时对模型参数和电池荷电状态同时进行估计的算法,可应用于整车的BMS软件算法设计。搭建的软硬件平台可应用于BMS算法测试。技术创新点及参数(1)采用比例积分观测器法,结合电池荷电状态估计,设计能够同时对模型参数和电池荷电状态同时进行估计的算法;(2)在观测过程中模型参数可实时更新,算法满足李雅普诺夫方程,估计计算时可保证收敛;(3)更好的动态特性与电池充放电周期整体估计精度,且在电流信号有噪声时仍有较好的估计精度;(4)基于STM32芯片主控,AD7280芯片采集数据,μC/OS-III系统完成了控制系统软硬件设计。台架实验表明,系统信号采集精度良好,性能实现成功;(5)采用OCV法对Ah法进行纠正,获得新的综合SOC估算值,针对性地设计了初值确定方法,得到改良的SOC估计算法。*明该算法能在整个电池恒流放电过程中稳定估算SOC;(6)为考虑电池工作过程中的产热,对传统的SOC估算方法,引入温度约束,建立改良的SOP估计算法。*明该算法能很好地考虑电池温度对SOP估测影响而提升估算精度;(7)采用STM32F103芯片主控,AD7280A芯片采集信息,μC/OS-III系统建立了BMS软硬件系统,并进行了实车试验。结果表明改良后的估计算法精度良好可靠,所设计BMS具备出色的控制性能。市场前景本项目的涉及的算法设计及软硬件架构,可以采用成果授权、成果转让或者技术服务的形式与汽车零部件供应商产生合作。
东南大学 2021-04-13
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