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智能仿生机器鼠
模仿动物的仿生机器人为人类探索生命规律、解决相关科学问题提供了新方法和途径，在管道检测、地形侦察、家庭服务及教育等方面具备广阔的应用前景，已被列为各经济大国国家发展战略的重要研究方向之一。现有仿生机器人研究取得长足进步，但是在微小尺度内实现多模态运动、多传感器集成等方面存在诸多挑战。鼠类兼具体型小巧、姿态多样、适应性强、社交复杂，为仿生机器人研究提供了很好的创新思路。本课题组以鼠类作为仿生对象，突破了微小型仿生机器人多关节灵巧设计与系统集成关键技术，研制成功了集成度高、运动协调能力强的仿生机器鼠，机器鼠具有以下基本特点：
1）在形态及尺寸（188×55×75 mm3）上十分接近真实鼠，拥有类似真实鼠的运动特征，具备12个主动自由度，采用腿足结构，基于行走、小跑、双足跳跃等步态控制，可以适应多种复杂地形，实现从屈膝到站立、直行、扭转、匍匐前进等多种仿生运动模拟；
2）通过融合多种材料（硅胶、ABS树脂）及现代加工方法（线切割、激光加工、MEMS）优化机构设计，高度集成了控制、驱动、无线通讯、感知等模块，实现了系统设计的高度集成化、小型化、轻量化，所有模块加在一块总重量不超过250克；
4）结合视触觉传感系统，研制出了rat-brain控制系统，利用AI技术可识别当下环境中的物体，感知触碰物体表面的粗糙度及纹理特征，以及即时定位与地图重建。利用无线通信技术，在保证控制实时性的同时，可通过多机器鼠集群控制实现大规模在线任务规划。
北京理工大学
2023-05-09
精细作业柔性机器
绳驱超冗余精细作业柔性机器人，具有机电分离、体型纤细、臂形连续、变刚度柔顺控制等特点，可在狭小空间、恶劣环境下，开展装配、检测、维修、维护等精细作业任务。长度0.5m-4.5m可配置，直径30-100mm可配置，自由度数8-20可配置，操作臂质量小于2kg，末端重复定位精度优于0.5mm，载荷能力超过3kg。
哈尔滨工业大学
2021-04-14
研发仿生机器鱼
仿生机器人技术是近年来机器人方面最热门的研究领域之一，通过借鉴自然生物的构造、机理与表征特性，探索机器人设计和控制的未知，不断创新探索机器人研究的全新可能性。 仿生机器人技术研究涉及软材料、机构设计、仿生学、微电子、控制和计算机科学等多个相关学科。在水下研究领域，仿生机器鱼不使用传统的螺旋桨推进，而是采用仿生的摆尾推进方式，噪音低、能耗低，不污染环境，在水下监测、水下安全和生物科学研究
南方科技大学
2021-04-14
机器视觉教学实验平台
实验平台由2D和3D视觉单元、SCARA机器人、输送线和计算机组成， 针对图像处理、机器视觉和机器人等课程的教学需要， 配置多个基础类、提高类和应用类实验，帮助学生由浅入深 ，逐步掌握机器视觉和机器人的相关知识。
湖南睿图智能科技有限公司
2021-02-01
基于智能环境感知的车辆安全辅助驾驶系统
该项目主要应用于车辆安全辅助驾驶领域，可以在车辆有危险趋势时及时向驾驶员提供警告信息，减少或避免可能发生的交通事故，也可以应用于车辆的辅助驾驶和智能自动导航领域。该项目利用灰度图像中道路边缘处存在的灰度特征、梯度特征作为识别道路的特征，运用群智能算法实现对道路边界的快速识别，最终得到车辆行驶道路信息。根据道路识别结果，利用前方车辆在图像中底部边缘存在灰度特征、方差特征和梯度特征，运用鱼群算法实现对前方多车的快速识别。项目采用转向动力学连续模型，车辆前轮转角和道路曲率作为系统输入，根据系统的采样频率将连续模型离散化，运用Kalman滤波理论设计状态观察器，实时观测前方车辆侧向速度和横摆角速度，从而获得车辆运动轨迹，为安全辅助驾驶系统提供准确信息。
该项目对车辆安全辅助驾驶系统提供信息的频率在5Hz之内。在复杂情况下通过使用本项目研究的系统进行车道识别，其准确率大于95%。该项技术于2009年初成功应用于新疆冰雪灾害防护系统的养护车辆智能辅助驾驶系统中，该系统由北京中交国通智能交通系统技术有限公司负责建设，采用该技术大大提高了复杂冰雪环境下道路识别和前方车辆识别的可靠性和实时性，同时增强了在不同光照等复杂环境下的适应性。该技术应用后，有利于避免和减少道路交通事故发生的可能性，保障车辆行驶安全，取得了良好的社会效益。
燕山大学
2021-05-04
一种弹性车轮扭转刚度测量辅助夹具
成果描述：本发明公开了一种弹性车轮扭转刚度测量辅助夹具，由机架(5)、可联接在机架(5)上的支撑框(6)、可联接在机架(5)上的两个夹紧块(4)构成的轮毂支承制动机构和由过盈轴(2)及加载臂3构成的轮芯加载机构所组成。本发明将轴与弹性车轮压装在一起使其过盈配合；将轴通环形槽与支撑框的圆形凹槽配合坐落在支撑框上，可绕轴的轴向转动，加载臂一端施加压力此时弹性车轮轮芯与轮毂之间仅有扭转变形，通过压力试验机的压力、行程、力臂长度测量弹性车轮的扭转刚度。市场前景分析：轨道交通移动设备技术领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。
西南交通大学
2021-04-10
新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统
新冠肺炎疑似病例基数庞大，给临床一线诊疗带来巨大压力，疫情波及地域广泛，基层医院缺乏经验，面临严峻挑战。由清华大学精密仪器系尤政院士、临床医学院董家鸿院士领导研发的新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统成功通过应用测试，进入临床试用阶段，有望为上述难题提供解决方案。新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统董家鸿介绍，新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统可同步实现智能化影像诊断、临床诊断及临床分型三大功能。该系统包括三大模块，其中影像诊断模块主要基于对新型冠状病毒肺炎初诊病例的珍贵临床资料的大数据分析，使用人工智能算法深度学习该疾病的CT影像特征，实现对新型冠状病毒肺炎影像的智能识别。临床诊断模块则依据卫健委发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》，结合影像与流行病学、症状及关键检验数据等临床信息，实现智能诊断。临床分型模块通过智能判读呼吸功能参数，“自适应”判断新型冠状病毒肺炎的严重程度。董家鸿谈到，该系统可在短时间内完成大量疑似病例的胸部CT筛查、依据指南进行临床与影像相结合的综合分析，显著提升新型冠状病毒肺炎诊断效能，有望大幅降低临床医师及影像医师的工作负荷。
清华大学
2021-04-10
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学
2021-04-10
太阳能辅助发电地源热泵空调装置
针对西部太阳能资源丰富，但电力能源不足的问题，提出一种太阳能辅助发电地源热泵空调装置，该系统通过现有技术的有效整合、可再生能源的综合利用及系统机构的技术改进，解决了中小公共建筑的采暖、供冷及生活热水供应问题。 太阳能辅助发电地源热泵空调装置，包括地源热泵中央空调系统、太阳能发电系统、生活热水供应系统，其特征在于，地源热泵中央空调系统中油分离器的高温制冷剂出口(经过管路)与温控电磁三通阀相连接，从该三通阀中接出一条管路与生活热水换热器连接，生活热水换热器出口经过另一温控电磁三通阀接入地源热泵中央空调系统中的四通换向阀，在两温控电磁三通阀间用管路连接；太阳能发电系统中通过太阳能电池板的光电转换将电能存储于蓄电池中，通过逆变电源把蓄电池输出的直流电转化为交流电为地源热泵中央空调系统内的压缩机提供能源和照明使用；生活热水供应系统中保温水箱底部一侧安装一个温控电磁阀，从阀门接出管路经自动水泵与地源热泵中央空调系统中空调末端装置一侧三通电磁阀相连接，在空调末端装置另一侧同样安装一个三通电磁阀，从该阀接出一条管路回到保温水箱。 所述生活热水供应系统中保温水箱底部的热电偶测温探头与温控电磁阀、自动水泵两个装置。所述各系统中的电磁阀和自动水泵均由单片机控制。 运用本太阳能辅助发电地源热泵空调装置和地源热泵中央空调系统与生活热水供应系统互相合理的能源，可使西部地区的中小公共建筑的建筑能耗下降很多，能源利用效率得以提高，电力能源短缺的状况能够得到有效缓解
上海理工大学
2021-04-11
白内障病变智能检测与分级辅助诊断技术
本研究为信息技术与医学的有效交叉与深度融合，将计算机视觉与人工智能技术无缝介入白内障诊疗过程的各个阶段:从健康筛查、识别病变、分级判断并推荐治疗方案，到最后判断治疗完成后的病患改善程度等，可完美解决白内障诊断及相关医疗服务所面临的高强度、低准确度和供给失衡的问题，实现多种类型白内障图像的智能检测与分级辅助诊断系统，具有高性能、高鲁棒性等优势，并可推广至其他多种AI医疗图像领域。本课题组与四川省人民医院有多年合作关系，可将该系统全面覆盖西部地区从省、地、市到县等多级不同条件的医疗机构，同时不断丰富病症表观多样性和扩大图像数据规模，为研究的深入开展及性能的提高完善创造更为有利的条件。
电子科技大学
2021-04-10