成果提出了面向实际运营需求的智能驾驶导航控制方法，突破了车辆跟踪控制强依赖于模型的技术瓶颈，提升了大惯性车辆系统的跟踪控制品质，为智能驾驶导航控制技术应用提供理论依据。 提出了一种大惯性电动客车的智能驾驶横纵向解耦控制方法，提升了大惯性客车无人驾驶环境下跟踪期望轨迹的控制精度，优化了控制结构，有效克服了其大惯性和滞后性，改善了大惯性无人驾驶客车控制的响应速度和跟踪效果；提出了一种基于前后轴融合参考的自主招车导航及控制方法，增加了对长轴距车辆的精准控制，提高了车辆导航控制的精度。

本项目旨在推出一款于移动平台自主起降的无人机侦查救援系统，充分发挥无人机在安防救援领域的优势，改进传统救援系统救援时间长、需要大量人力物力、智能化程度低等问题。

研发了多种海底/水下履带式全地形作业车样机，综合采用虚拟样机技术、机电液控多系统联合仿真技术及多学科设计优化方法。现已开展虚拟现实分析、陆地软底质试验及大型实验室水池试验。 全地形作业车可在海底/水下稀软底质、硬底质以及复杂崎岖地形上自主行走作业，具备稳定行走、爬坡越障、自主避障、路径跟踪控制等综合行走通过性能；可携带多种作业工具并提供动力与控制，具备良好的重载性、机动性及可靠性。

XM-D009自主神经电动模型   XM-D009自主神经电动模型显示交感神经低级中枢、交感干；交感神经节前和后节纤维的分布规律；副交感神经低级中枢的部位；睫状神经节、翼腭神经节、下颌下神经节、耳神经节等副交感节前纤维的起始和节后纤维的分布；盆内脏神经的分布情况，控制面板上独立的按钮。   一、显示内容： 左边简要显示交感神经与脊神经的关系及交感神经结前纤维发出的部位及其三种方向，右边是主体部分，清晰显示模型的交感神经秘副交感神经的结构特点用其分布。 ■ 演示副交感神经的低级中枢（即脑骶部）： 1、脑干四对副交感神经核（又称结前神经元）自上而下，为动眼神经副核、上泌涎核、下泌涎核、迷走神经背核（可分别闪亮）。 ①、动眼神经副核发出结前纤维，随动眼神经，其中副交感神经纤维进入睫状神经（副交感神经结）结后纤维分布二睫状肌和瞳孔括约肌。 ②、上泌涎核发生结前纤维，随面神经，其中副交感神经纤维至翼腭神经结（副交感神经结），结后纤维支配泪腺、鼻腔口腔粘膜的腺体。另一部分结前纤维至下颌下神经结（副交感神经结）结后纤维公布二下颌下腺和舌下腺。 ③、下泌涎核发出结前纤维随舌咽神经其中的副交感纤维至耳神经结（副交神经结）结后纤维分布于腮腺。 ④、迷走神经背核发出台前纤维，随迷走神经至胸腹腔器壁内或附近至副交感神经结，结后纤维分布于相应的器官。 2、骶部副交感：脊髓骶部第2－4节的副交感神经核发出结前纤维骶神经分出副交感神经纤维加入盆从，随盆丛至脏器附近或脏器壁内副交神经结，结后纤维分布于结肠左曲以下的消化管、盆腔脏器及外阴器。 ■ 演示交感神经低级中枢（即胸腰部）： 1、白交通支入交感干后有三种去向： ①、进入交感干后，终于相应节段的交感神经结。 ②、进入交感干后往上行、或向下行，并终止于上方或下方的神经结。 ③、进入交感干后，不换神经元既穿出交感干终止于椎前神经结（椎前神经结有肠系膜上神经结、肠系膜下神经结、腹腔神经结、主动脉肥腻神经结）。 上述白交通结前纤维入交感干后的三种去向均可发光显示。 2、交感神经结发出的结后纤维有三种去向： ①经灰交通支（结后纤维返回脊神经分布于躯干四肢的血管、汗腺和竖毛肌（31对脊神经均有灰交通联系）。 ②随动脉行走，在动脉外膜处形成神经丛，并随动脉分布至所支配的器官。 ③示交感神经结的结后纤维直接支配到所支配的器官。   二、技术参数： ■ 尺寸：60×24×85cm ■ 材质：PVC材料+木框   三、标准配置： ■ XM-D009自主神经电动模型：1台 ■ 电源线：1根 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-628自主神经解剖模型   XM-628自主神经解剖模型按成人实际标本大小塑制而成，显示自主神经系统结构全貌，自主神经系统由交感神经和副交感神经组成，模型中交感神经呈黄色，副交感神经呈白色。显示的结构：大脑、面神经、三叉神经、额神经、泪腺神经、眶下神经、牙神经 、舌神经、气管、食管腮腺、舌下腺、甲状腺、颈内动脉丛、颈神经、主动脉、腔静脉  肺动静脉 、心  、心丛  灰白交通支、腹腔神经、腰骶神经节、肠系膜神经等。 尺寸：自然大，30×12×86cm 材质：PVC材料

XM-628自主神经解剖模型   XM-628自主神经解剖模型按成人实际标本大小塑制而成，显示自主神经系统结构全貌，自主神经系统由交感神经和副交感神经组成，模型中交感神经呈黄色，副交感神经呈白色。显示的结构：大脑、面神经、三叉神经、额神经、泪腺神经、眶下神经、牙神经 、舌神经、气管、食管腮腺、舌下腺、甲状腺、颈内动脉丛、颈神经、主动脉、腔静脉  肺动静脉 、心  、心丛  灰白交通支、腹腔神经、腰骶神经节、肠系膜神经等。 尺寸：自然大，30×12×86cm 材质：PVC材料

一种基于保持型仿人 PID 的系统控制方法 获取偏差信号后，对偏差信号进行 保持型仿人 PID 控制运算，再输出对执行器进行控制的控制信号 ， 控制执行器且通过执行器对 被控对象的被控变量进行调整 ， 用测量装置实时检测被控变量。本发明设计合理、构思巧妙、实现方便且适用范围广、控制效果好，运用保持型仿人 PID 控制方法的控制系统调节时间短、超调量小且抗干扰能力强。该技术与 2012.2 获得国家发明专利授权，授权专利号： ZL 201010190132.7

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。

　　可视型智能试剂柜优势一智能、安全 　　1、嵌入式系统 　　嵌入式系统“试剂柜管理系统V2.0”，液晶显示，触摸屏操作，可监测柜内温湿度，空气质量等信息。 　　2、外接控制软件 　　双模式-可外接控制软件“试剂柜控制软件V2.0”，实现多柜连接管控，试剂出入库管理，查询试剂信息。 　　3、智能定位层板 　　产品需连接外接软件，通过射频技术精准定位到每层、每个孔位，主动识别试剂信息，无需扫码操作，多种孔位可选。 　　4、多柜并联、系统交互 　　嵌入式系统和控制软件可以通过WIFI功能进行远程交互、多柜并联，存储空间无限扩大，试剂信息统计更为便利、准确，导出、打印各式样报表，数据海量存储，长久保存。 　　5、空气过滤系统 　　内置活性炭空气过滤系统，有效解决化学品气味影响实验员身体健康的问题。可更换的过滤材料，大风量风扇、保证内部空气每分钟循环三次。 　　6、双人双锁 　　有效解决试剂的安全管理，符合《公安部第154号令》对于易制毒、易制爆危险化学品的管理要求。对于常规试剂也可方便的实现单人单锁控制。 　　可视型智能试剂柜优势二经济、方便 　　1、超大的存储容量 　　JPG-2000试剂柜的单柜存储容量达到了920L，并可多柜并联。 　　2、可调节层板 　　灵活存储，层高调节极为方便，每层可根据需求放置不同规格的试剂瓶。 　　3、RFID刷卡模块 　　通过刷卡及输入密码可方便的开关柜门，IC卡片具有多种样式供用户选择，在断电的情况下具有柜门自动锁止功能，可通过钥匙手动开关柜门。 　　4、全模具化设计 　　模具化设计降低了客户采购成本，并提高了产品一致性及制造精度，使工件的质量有所改善和提高，加强了标准结构互换性，现场组装方便快捷。 　　可视型智能试剂柜优势三灵活、扩展 　　1、智能摄像系统 　　无人值守，可实现24小时全天候视频监控，360°无死角，硬盘存储可达30天，并可无限扩充。 　　2、UPS电源 　　具有断电续航能力，符合公安部《易制爆危险化学品储存场所治安防范要求》，并可根据用户需求定制。

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。