本项目搭建一套基于深度学习技术的列车轨道安全自主感知系统，利用摄像头，激光雷达毫米波雷达等多传感器，通过多传感器融合和物体检测技术，对轨道安全进行监测感知。通过视觉目标检测，实现激光雷达点云数据处理和多传感器数据整合。

01. 成果简介 为适应未来水下航行器技术发展的要求，海工装备界在开发具有广域活动能力和高机动性的新型水下航行器的同时，也正在为传统水下航行器寻找更优良的推进和操纵系统。仿生技术则成为水下航行器的重要研究方向。 水生动物经过上亿年的演变和进化，早已在优胜劣汰中将其在水中的运动能力发挥到了极至，其中鱼类和鲸类等哺乳动物的游动方式具有高速、灵活、低噪等特点，其游动和控制姿态能力，是任何装备传统操纵与推进系统的人造水下航行器所无法比拟的。水下仿生技术，通过对鱼类游动机理的研究，利用机械结构、电子设备和功能材料来开发模仿鱼类的操纵和推进模式，并将其应用于水下航行器。 与传统的螺旋桨推进器相比，将仿鱼尾推进器应用于水下航行器，成为新型的仿生水下航行器，具有如下特点：（1）高推进效率，节能；（2）高机动性，灵活；（3）推进系统与操纵系统合二为一，共型；（4）噪声低、环保，隐身能力强。本项目旨在开发“仿蓝鳍金枪鱼潜航器”，以实现产业化为目标，依托清华大学电子工程系和天津高端装备研究院，经前期数年研发，已完成实验室原理样机和试验样机I型，并于2018年10月份在天津东丽湖进行了水试，验证了核心技术。仿蓝鳍金枪鱼潜航器试验样机I型体长2.6米，设计潜深100米，最大航速1.7米/秒（3.5节），速度体长比0.65，功耗0.88kW，处于国际领先水平。经进一步研发和改进，2019年9-10月将进一步试验，预计航速达6~8节，远高于螺旋桨推进平均2-3节的航速。图1 仿蓝鳍金枪鱼潜航器-试验样机I型 总装图 图2 仿蓝鳍金枪鱼潜航器-试验样机I型 下水吊装图 图3 仿蓝鳍金枪鱼潜航器-试验样机I型 水试图02. 应用前景 本成果的新型仿生AUV，推进效率高、自体噪声小、机动性好，速度接近4节，成熟度达到产品化标准，在智慧海洋、智慧海防迅猛发展的新时代，可广泛用于现代渔业养殖、勘探开发、抢险救援、科考研究、水下检修、观光旅游等民用市场，为海洋经济产业发展提供新型支撑手段；同时，也可用于海防等军用市场。03. 知识产权 已申请专利和软件著作权近20项。04. 团队介绍 本项目以电子工程系任勇教授团队为核心，成立了海洋信息与智能装备研究所，隶属于清华大学天津高端装备研究院。研究方向以自主式水下潜航器（Autonomous Underwater Vehicle，简称AUV）和多AUV水下蜂群为主，包括水下机器人的运动学机理研究、深海环境下的信息交换与处理、深海环境下定位与协同、深海AUV装备的研发制造技术、机器学习理论及其应用技术、复杂生产制造过程的建模与优化调度技术等。近五年来，在IEEE Transactions、IFAC Automatica、EJOR等专业顶级期刊发表国际权威期刊论文30余篇。05. 合作方式 投融资 / 商务合作。06. 联系方式 邮箱：liuyi2017@tsinghua.edu.cn

本实用新型公开了一种自主汽化管理液氨微推进系统，该系统是由贮罐、截止阀与汽化器依次连接构成汽化装置应用于推进系统内，对汽化器进行加热使其中的液氨推进剂完全汽化，实现恒压或增压汽化，使推进剂最终完全以气态的形式通过推力器以达到较高的比冲输出；利用加热调节推力前压力，实现对输出推力大小的控制。本实用新型的微推进系统可实现对推力的精确、稳定控制，此外，还利用液体的比热特性，复用贮罐加热和采温、采压装置，解决了液化气推进系统推进剂余量难以精确测定的问题。本实用新型系统可以提高微纳卫星的在轨机动能力，对于拓展微纳卫星的空间应用具有重要意义。

系统建立了北斗/GNSS广域实时厘米级导航定位理论与方法，在精密单点定位整数解模型、实时与快速初始化方法、广域实时精密定位质量控制三个方面取得了突破性进展，解决了精密单点定位长期以来非差模糊度固定难和实时快速初始化难两大瓶颈，实现了“定得准”、“测得快”的核心目标。项目整体达到国际先进，部分成果达到国际领先水平，已在测绘遥感、航空航天、极地科考、地震与大气科学等领域应用。该研究引领了高精度卫星导航定位从局域到广域、从事后向实时、从GPS单系统到GNSS多系统方向的发展，推动了卫星导航与大地测量学科的

作者指出HACs并非直接作用于病原菌，相对较小的选择压力使得细菌更不易产生耐药性，在未来的耐药菌防控中将扮演重要角色。

自主设计巡检机器人机械结构：• 稳定性好（机器人重心和轨道重心较为重合）• 柔性贴合轨道（轨道内侧有8组弹性导向机构辅助导向）• 可快速拆卸（在轨道任意处可将机器人拆分为两部分）• 可扩展性（上方平台充分预留空间，可根据应用场景更换搭载设备） 客户端采用Web可视化工具IOT Studio进行上位机开发。上位机界面接入视频信息以及巡检机器人状态信息，并且可以下发控制信息，实现了用户与机器人的远程交互功能，后期可根据需求进行扩展，可在界面接入数据库存放检测信息以及对多台巡检机器人进行监控。

IR—C100是一款应用于标准工业环境的通用移动机器人。机器人硬件 层面提供多种供电以及通讯接口，可与电梯、CNC等多种设备实现通 讯，充分与用户场景对接，支持顶升模块、机械臂、推车、滚筒等多 种外部设备，并且支持二次开发，最大负载重量为200KG。

为服务社会大众了解疫情走势，并为相关部门提供决策支持，北京航空航天大学北航大数据与脑机智能高精尖创新中心刘旭东教授、胡春明教授、李建欣教授等组织师生，与复杂系统可靠性实验室李大庆研究员联合组成团队，全力投入建模和系统研发，已向决策部门提供疫情数据评估与预警报告、区域物资保障评估专项报告等，并迅速开发“新冠肺炎疫情数据导航服务”平台，数据单日访问量近 5 万次。此外，中心还进行新型冠状病毒的疫情评估与预测报告并开发疫情实时更新系统。中心对疫情现状进行分析和预测，为公众提供及时、准确的疫情态势分析、走势预测、舆情动态和政策措施等智能数据服务，实现全国及重点城市日度传播系数计算、短期确诊人数预测和长期疫情拐点与结束日期预测、疫情缓解系数评估等功能。此外，大数据与脑机智能高精尖创新中心研究团队根据疫情确诊患者相关公开数据，利用自然语言处理等技术，从已公开全国各省市直辖区四千余位确诊患者轨迹中抽取了基本信息(性别、年龄、常住地、工作、接触史等)、轨迹(时间、地点、交通工具、事件)及病患关系形成结构化信息。同时开发确诊患者轨迹可视化查询与分析系统，为疫情传播与防控相关研究提供有效支撑。

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。