1、参照典型人体标本及国内外经典权威教材及图谱制作，如人卫出版社丁文龙主编的《系统解剖学》、人卫出版社南京医学院主编的《人体解剖学图谱》、江苏科学技术出版社姜同喻编著的《连续层次解剖图谱》、山东科学技术出版社丁自海主译《格式解剖学》、广东科技出版社胡耀民主编的《人体解剖学标本彩色图谱》等，造型自然准确、颜色自然，满足教学需要；

1、参照人体解剖标本及国内外经典权威教材及图谱制作，如人卫出版社丁文龙主编的《系统解剖学》、人卫出版社南京医学院主编的《人体解剖学图谱》、江苏科学技术出版社姜同喻编著的《连续层次解剖图谱》、山东科学技术出版社丁自海主译《格式解剖学》、广东科技出版社胡耀民主编的《人体解剖学标本彩色图谱》等，造型自然准确、颜色自然，满足教学需要；

1、参照人体解剖标本及国内外经典权威教材及图谱制作，如人卫出版社丁文龙主编的《系统解剖学》、人卫出版社南京医学院主编的《人体解剖学图谱》、江苏科学技术出版社姜同喻编著的《连续层次解剖图谱》、山东科学技术出版社丁自海主译《格式解剖学》、广东科技出版社胡耀民主编的《人体解剖学标本彩色图谱》等，造型自然准确、颜色自然，满足教学需要；

北京大学现代农业研究院是北京大学与山东省人民政府共建的省属公益二类事业单位，是北京大学在京外设立的首个高端农业类研究院。先后获批山东省新型研发机构、国家自然科学基金依托单位、博士后科研工作站，参与共建山东省农业生物技术国际联合实验室、小麦育种全国重点实验室、山东省作物精准分子设计育种重点实验室、国家盐碱地综合利用技术创新中心。聚力攻坚关键领域和核心技术，不断强化基础研究人才培养，加速成果转化。已组建42个独立课题组，人员规模约760人，形成院士领衔，杰青、长江为两翼，中青年骨干为主体的雁阵人才团队。目前已在多个主粮、油料及经济作物开展精准设计育种，取得了原创性理论及技术突破，也在智慧农业、农业经济政策、数字乡村建设等领域进行开创性研究，争取国家、省级科研项目72项，累计发表论文333篇，已授权国际专利6项、国内专利31项，申请24个植物新品种权，完成6项技术合同认定登记，8项科技成果实现转化。

一、项目简介 随着科技进步和社会需求的发展，机器人手/臂除了工业生产，也越来越多用于服务人类的其它各个领域，这必然会使机器人承担比工业中更加多样的操作任务，面临更加多变的工作环境。因此，国内外对非结构自然环境下、具备自主操作能力的机器人的研究十分重视。当前，具备视觉感知能力的机器人已被公认为机器人发展的主流趋势，将视觉与机器人操作相融合，是对人类行为的模拟，由此产生的视觉伺服控制方法为机器人自主操作能力的实现带来了新的思路，代表了机器人的先进控制技术，也是促进机器人智能化发展的一个重要驱动。可以预见，未来的视觉系统将会成为机器人名副其实的眼睛，视觉伺服技术在机器人自主操作中将具有不可替代的作用。 视觉伺服利用视觉传感器提供的环境信息对机器人运动进行实时反馈控制，涉及机器人机械几何设计、运动学和动力学、自动控制理论、计算机视觉图像处理和摄像机标定等,是智能机器人领域中具有重要理论意义的研究课题之一。迄今为止，机器人手/臂的视觉伺服方法在太空遥操作、机器人手术、水果采摘、工业装配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越来越多的应用。然而，现阶段可实际应用的方案主要面向特定的标定环境、模型参数已知，机器人操作是编码定式的，不具备模型未知条件下的自主操作能力，特别是当面向未来的刚-柔-软体共融机器人时，其柔型结构造成的运动模型及参数的变化与不确定性，必然使现有确定模型的研究方法失效。因此，无模型（目标几何模型，手眼标定模型，机器人运动模型）、非结构环境下的自适应操作对机器人提出了新挑战，是机器人手臂(尤其柔型手臂)视觉伺服控制研究的难点与前沿问题，不断深入对非结构环境下、无模型的机器人手/臂视觉伺服控制的研究具有重要的理论和现实意义。 在非结构自然环境下使机器人像人一样协调自适应操作是当今机器人研究领域的一项尚未实现但又令人感兴趣的研究工作。从理论上看，非结构自然环境下实现机器人柔性操作，就当前研究依靠单一的控制器设计是困难的。因此，本项目借鉴人的手眼协调操作是自适应学习过程，涉及智能进化和行为优化，将随机动态规划理论，结合约束规则与最优化控制，探索一种变参手眼关系，实现机器人在非结构自然环境下的自适应操作。 二、前期研究基础 研究团队一直致力于机器人视觉反馈控制的研究。在基础理论研究上，针对无标定视觉伺服控制方案与设计，均提出了一些新型方法，有扎实的理论基础和知识积累，并不断跟踪和深入在无模型视觉伺服控制的方面研究和前沿问题。目前，已经着手在无模型视觉伺服的可靠性、稳定性控制方面做了充分的探索工作：针对机器人无标定全局稳定操作问题，研究了一种鲁棒卡尔曼滤波(RKF)合作Elman神经网络(ENN)的全局稳定视觉伺服控制方法；提出了一种基于网络辅助尔曼滤波状态估计的无标定视觉伺服方法，提高伺服系统的鲁棒性。同时，立足机器人发展前沿，建立了多模特征深度学习抓取系统，在无结构环境下实现了机器人智能抓取与定位。 已发表的与项目相关的主要论文有： [1] 仲训杲,徐敏,仲训昱,彭侠夫.基于多模特征深度学习的机器人抓取判别方法.自动化学报,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制, 控制与决策, 已在线发表, 2018. [11] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于图像的机器人非标定视觉反馈控制全局定位方法, 厦门大学学报(自然科学版), 已录用, 2018. 三、应用技术成果 （一）基于多模特征深度学习的机器人抓取判别 研究了多模特征深度学习及其在机器人智能抓取判别中的应用，该方法针对智能机器人抓取判别问题, 研究多模特征深度学习与融合方法. 该方法将测试特征分布偏离训练特征视为一类噪化, 引入带稀疏约束的降噪自动编码 (Denoising auto-encoding, DAE), 实现网络权值学习; 并以叠层融合策略, 获取初始多模特征的深层抽象表达, 两种手段相结合旨在提高深度网络的鲁棒性和抓取判别精确性. 实验采用深度摄像机与 6 自由度工业机器人组建测试平台, 对不同类别目标进行在线对比实验. 结果表明, 设计的多模特征深度学习依据人的抓取习惯, 实现最优抓取判别, 并且机器人成功实施抓取定位, 研究方法对新目标具备良好的抓取判别能力. （二）无标定视觉伺服解决方案及其机器人操作应用 研究了无标定视觉伺服方法及其在机械臂任务操作中的应用。首先提出视觉伺服目标：假设机器人或者摄像节的模型参数未知或者部分未知，视觉伺服的目标是使用摄像节作为传感器，引导机械臂运动，使当前图像特征收敛到期望图像特征，从而完成定位或者跟踪的任务。 手眼协调关系描述。关节图像雅克比矩阵定量描述了机械臂关节变化引起图像特征变化，它是关节-图像映射的局部线性化矩阵。 建立图像雅克比的在线估计器。将关节图像雅克比矩阵的每一个元素作为辅助系统的状态，建立辅助系统的状态方程；摄像机提取到的图像特征作为测量值，建立辅助系统的观测方程。根据Kalman滤波器理论，我们设计了对关节图像雅克比的在线实时估计算法。 构建基于图像矩的目标函数。为了避免传统的基于点特征的缺陷，例如点特征的标记、提取与匹配过程复杂且通用性较差问题。构建基于图像矩的图像特征向量完成视觉伺服任务，来提高视觉伺服系统的稳定性和可靠性。 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。    

1、参照典型人体标本及国内外经典权威教材及图谱制作，如人卫出版社丁文龙主编的《系统解剖学》、人卫出版社南京医学院主编的《人体解剖学图谱》、江苏科学技术出版社姜同喻编著的《连续层次解剖图谱》、山东科学技术出版社丁自海主译《格式解剖学》、广东科技出版社胡耀民主编的《人体解剖学标本彩色图谱》等，造型自然准确、颜色自然，满足教学需要；

数字人技术与大语言模型结合是当前人工智能技术领域的研究热点之一，将数字人技术和自然语言处理技术相结合，可以创造出更加智能化、真实感更强的数字人应用。科研团队经过研究实践，已取得具有前瞻性的知名汽车企业和三甲医院的合作意向。有望在不久的将来，为汽车、医疗等领域的企事业单位提供先进的技术支持。

研究了二维二聚化量子自旋系统，通过理论分析和高精度的量子蒙特卡洛方法，发现在交错状二聚化量子海森堡模型中，相变临界指数具有新奇的非单调尺寸标度行为。他们通过在有限尺寸标度理论中引入两个驱动场，同时进行大尺寸的计算分析，成功地解释了非单调的量子蒙特卡洛结果，从根源上指出二维二聚化量子自旋系统的相变仍然属于O（3）普适类，适用于量子-经典对应理论。他们的研究表明，在量子相变中可能存在多个驱动场导致的新奇标度行为，需要采用正确的标度理论才会得到正确的结果。在论文中，他们还创造性地提出多参数联动-高阶拟合方法，能极大地提高数据准确度，可以用在不同体系的数据分析中。

   本项目是针对研制列车网络设备提出的，主要包括电源模块、CPU控制主板、WTB通讯板以及MVB通讯板卡，通过消化吸收从德国引进的TCN技术，研制WTB网络研究平台，为研究人员提供良好的实验及二次开发环境，为后续列车网络设备研究提供基础和技术储备。     TCN网关是列车网络系统的控制单元，采用3U机箱结构，包含电源板、CPU主板、WTB通信板以及MVB通信板，背板采用CPCI总线通信。该模块由DC110V供电，通信接口包括以太网、WTB、MVB以及RS232。其结构框图如下所示。应用范围：      列车通讯网络网关。