本实用新型公开了一种可感知碰撞的采摘机器人伸缩臂，包括驱动伸缩部分和至少一组碰撞感知部分， 所述碰撞感知部分包括至少一个碰撞片、至少一个弹簧组件和至少一个开关组件；碰撞片设置于驱动伸缩 部分沿轴向的外部，开关组件设置于驱动伸缩部分的端部，弹簧组件的一端固定在碰撞片上，另一端固定在驱动伸缩部分的端部，弹簧组件的高度大于开关组件的高度。本实用新型结构简单，实现方便，能够提 高机器人整体的采摘效率和成功率。

配电低压台区泛在感知解决方案，创新提出“变-线-表”一体化拓扑辨识方法，可实现故障定位和主动推送、户内外停电责任研判、抢修痕迹化管理、分支线路阻抗监测等创新功能，完整实现中低压配电网一张图的解决方案。

本技术成果重点通过研究开放式数据交互技术，在基础数据支撑平台层面解决异构交通数据一致性描 述、跨平台交互等问题；通过研究城市路网多粒度运行状态分析技术，在交通状态感知与分析层面解决大 规模路网交通运行状态多粒度获取等问题；通过实施中心城市交通状态感知与分析集成系统开发与实证测 试，实现面向交通管理与出行的多目标多层级交通运行状态评价。

成果介绍物联网感知层测试实验与评估系统是在863主题项目—物联网安全感知关键技术及仿真验证平台的资助下完成。仿真平台为物联网感知节点部署后的性能提供一个仿真测试和性能评估的环境，其特点是：不需要部署真实的感知节点。通过对物理信道的建模、无线信号特征建模、电源建模和通信环境建模，能够最大限度模拟真实环境下的感知节点通信过程。仿真的结果是理论值，可以将感知层测试实验平台的数据作为系统的初始值，从而提高仿真的精度。其特点和指标：（1）针对实际应用环境配置参与通信的感知节点属性和参数，即节点建模；（2）建模感知节点的电源模型；（3）根据用户的需要选择节点部署的方式，并可以对节点位置、属性和参数进行手动调整；（4）能够加载待测的通信协议；（5）能够根据部署的拓扑图产生用户编程模板；（6）理论上，待测节点的数量不设置上限，但随着节点数量的增加，PC的处理时间将延长；（7）能够仿真无攻击或攻击情况下，网络的吞吐量、丢包率、延时、数据传输的平均路径长度、平均能耗和网络的扩展性等性能；（8）该平台不受具体应用的限制。技术创新点及参数技术原理：针对物联网感知层设备规模庞大，部署费时费力，以及部署前很难评估系统性能，部署后加载的协议一旦不符合要求，重新加载成本巨大的问题，研发了该平台。该成果的主要创新性体现在感知设备和环境等物理特征建模、测试内容和方法、仿真过程和结果的可视化显示等方面，使得开发的系统简单、易用，测试过程清晰、透明，测试结果可以分类比较。（1）在感知设备和环境等物理特征建模方面 该项目在感知设备部署环境方面，分别对室内环境和室外环境进行建模。针对室外环境，该团队主要考虑自由空间的情况下，根据设备部署在平坦区域和非平坦区域的不同进行建模；针对室内环境，该团队主要根据多径效应、视距是否阻挡以及不同建筑材料（包括：混凝土墙、混领土楼板、天花板管道、金属楼梯、厚玻璃、木门和隔墙等）对信号衰减的影响进行建模。在电源建模方面，主要是根据不同厂家的5号电池的放电曲线进行建模，由其放电电流、放电电压和持续时间来确定电源的剩余电量。在芯片建模方面，根据不同的芯片类型，建模发射功率、接收灵敏度、RSSI、发送速率、工作电流和最小工作电压等主要参数。（2）在感知层的测试内容和方法方面该平台主要针对感知层需要评价的性能，如：吞吐量、丢包率、延时、平均路径长度、能耗和连通度等，设计了其测试方法，新增待测性能可以通过组件的方式扩展。为了实现相关性能测试，首先需要选择设备类型和部署场景，如图1和图2所示。然后进行部署，部署完成后，系统会自动产生5类文件，即：.ned文件，定义了感知设备部署后的拓扑结构，如图3所示；.msg文件，定义了感知设备之间的通信规则，用户可以根据实际需要进行修改和自定义；.ini文件，设备一旦部署完成后，其id号和位置坐标将记录在该文件中，设备移动后，该文件对应的坐标值将自动更新；.h和.cc文件，即用户待测协议的源文件。一旦感知设备部署完成，平台自动产生这5类文件的初始框架，用户只需要写入待测协议的具体代码，经编译器编译后，即可进入测试环节。具体协议的代码可根据该项目组编写的编程指南开发，其开发环境与C语言的开发环境类似，方便易用。（3）在仿真过程和结果的可视化显示方面一旦待测协议编译完成，平台即可开始相关的测试，此时，用户可以根据需要动态选择不同的参数，进行测试。开始测试时，平台将同步显示协议的通信过程，如图5所示。根据仿真测试结果，不同的协议可以进行性能对比，如图4所示为不同协议的网络平均能耗对比。该平台可以在无攻击和无安全机制、无攻击和有安全机制、有攻击和无安全机制、有攻击和有安全机制等四种情况下，评估感知层网络的性能，并将它们的测试结果进行对比分析。国内外同类技术对比：国际上类似的仿真工具有十种左右，如：TOSSIM，OpenNet，NS2和OMNET等，都是针对传感器网络开发，不能仿真技术体制不同的感知设备，没有对设备、网络和环境等物理特征建模，而且无法接入实体设备，无法进行虚实结合的仿真测试。即使有些工具可以仿真感知层网路，如：TOSSIM，但是只提供TinyOS传感网络的仿真环境，无法仿真系统的安全性能，无法动态添加安全策略和安全模型。而NS2、OpenNet和OMNET虽然可以仿真安全协议，但使用复杂，不易掌握，无法进行多安全机制对比，无法接入实体设备。而且，它们仿真的物理层是理想状态，造成仿真结果与实际存在较大的差异。

成果介绍本发明公开了一种虚拟家装室内场景设计中的阴影渲染方法。包括阴影映射图生成步骤，半影估计步骤，基于泊松碟采样的百分比渐近滤波步骤，最后通过加入漫反射环境光，生成具有真实感的虚拟家装室内场景阴影效果图。本发明方法能够高效且能改善阴影映射图锯齿走样的问题。技术创新点及参数本发明提供一种真实感强烈，生成了场景中物体的软阴影而且速度快， 可以满足虚拟家装实时渲染要求的虚拟家装室内场景设计中的阴影渲染方法。市场前景本发明方法结合阴影映射图与百分比渐进滤波技术实现虚拟室内家装 的实时阴影效果渲染，不仅能够生成具有真实感的家装室内设计中的阴影渲染，而且 不会随着场景中三维物体复杂度增加而增加，无需预处理能够满足实时应用需求。该 技术对计算机虚拟现实在虚拟家装领域的应用具有重要意义。

本发明涉及一种风电功率爬坡事件概率场景预测方法，通过构建计及累积密度函数和高阶矩自相关 函数的多目标适应度函数实现了分布特征一致性和时序特征一致性。基于多目标适应度函数的遗传算法 对概率生成模型参数进行迭代寻优，得到大量预测场景，并通过场景捕捉带内挖掘出的爬坡事件概率特 征评价该预测方法。选取国外某风场实际数据进行算例计算和统计分析，结果表明多目标函数较单目标 函数的统计结果更为精确，而且该概率场景预测方法可以较准确地估计出爬坡事件的特征量，证明了该 方法的正确性，可为概率场景生成方法和爬坡事件预测模型提供指导。 

1. 痛点问题 场景三维重建是未来视觉成像技术发展的重要趋势，支撑导航与人机交互、虚拟现实与增强现实（VR/AR）、在线文旅、工程设计等前沿领域应用革命性发展。 目前技术仅仅是根据局限于面元自身区域内不同时刻的信息融合得到该面元的最终重建结果，忽略了面元之间的关系，导致重建面元的自由度过大，同时由于遮挡、光照变化、纹理不足、运动等因素的影响，降低了深度图像的稠密度，同时存在相关尺度模糊问题。重建面元受到输入深度图像噪声以及定位系统对相机定位误差的影响，出现重建面元的位置及朝向可能与真实值存在明显偏差，且相邻面元之间可能存在不一致的情况，导致最终重建的三维模型的稠密度、鲁棒性、一致性和准确性较低。 2. 解决方案 本项目成果提出了一套高精度稠密室内场景重建技术，首先提出基于物理空间推理和语义关联建模的场景多粒度（像素/体素-超像素/体素-对象-场景）感知方法，综合语义信息、几何结构信息以及时空间信息进行滤波，实现准确深度估计，联合光流估计与相机位姿估计进行多任务自监督训练，实现深度估计网络权重的在线调整，提高深度估计在未知场景下的性能，进一步引入在室内场景中常见的三种局部和全局尺度空间平面关系约束，为每一个重建面元提取三种支撑面元集，以支撑面元为载体将面元之间的空间关系作为额外约束引入密集面元生成阶段，抑制深度图噪声和定位误差的负面影响，提出基于语义先验的实时概率稠密重建方法，通过时序传播与概率模型更新实现实时场景深度重建，提高最终三维重建模型的稠密度、鲁棒性、一致性和准确度，新引入的部分计算量小，能保持现有方案的实时性和可扩展性，能够快速对大场景进行实景稠密三维重建，为用户提供低成本、高效率、极便捷的空间3D重建解决方案。 合作需求 寻求在VR/AR、机器人、智慧城市等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推广本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。

智能机器视觉系统由：成像模块、图像智能分析模块、数据通讯模块构成。图像智能分析模块中，应用了当前国际先进的图像处理、目标检测、三维成像和实时三维位姿高精度计算等算法。