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多模式激光跟踪测量技术及应用
项目成果/简介:随着现代激光技术的快速发展，激光跟踪在空间光通信、激光雷达、卫星遥感、定向能应用及工业测量等领域得到了广泛的应用，光束偏转原理、跟踪机构及其控制方法等是影响跟踪范围、精度、实时性和稳定性等光电跟踪性能的决定因素。在国家自然科学基金的支持下，由同济大学牵头，联合中国科学院上海光学精密机械研究所以及上海同新机电控制技术有限公司等单位开展了面向机器人误差测量等工业应用的多模式激光跟踪仪的研究。该研究对复杂场合下时变轨迹跟踪、测量或加工具有强适应性；结合图像采集系统，可以精确调整成像视轴以实现视觉导引或大范围高精度图像拼接。该项目从原理上拓展了激光多模式、变尺度跟踪的实现方法，形成了复杂场合下大范围高精度动态目标激光跟踪的核心技术，在机器人动态误差测量、动态成像检测、空间激光通信以及军事侦察等领域具有广泛的应用前景。应用范围:该项目经过几年培育，截至2018年6月已生产多模式激光跟踪系统样机5台套，主要应用于中国科学院空间激光信息传输与探测技术重点实验室、同济大学机械工程综合实验中心等单位。 在自由空间激光通信、激光雷达、光纤光开关、激光指示器等领域中，可用于激光光束的转向及指向稳定调整。在空间观测、侦察监视、红外对抗、搜索营救、显微观察、干涉测量、机器视觉等领域中，可用于改变成像视轴，扩大搜索范围或成像视场。国内外对基于旋转双棱镜的激光跟踪理论研究集中在光束转向机制、光束扫描模式、棱镜回转控制等方面。 产学研合作开发，意向合作单位：从事光电精密仪器开发的经验，对于激光跟踪技术具有一定的技术积累，如ABB公司、Leica、西门子、新松机器人、沈阳机床厂、高校科研院所以及国防单位等。项目阶段:小试效益分析:本项目在多模式激光跟踪方面形成的研究成果处于国际先进水平，不仅能够解决工业生产中对大范围、高精度特征的测量需求，而且在多自由度特征信息提取以及智能化控制等领域应用前景广阔，在推动激光跟踪测量技术的产业化进程、提高工业自动化水平和人才培养等方面，具有巨大的经济效益和社会效益。
同济大学
2021-04-10
电供暖智能控制系统
技术成熟度：技术突破
本成套设备，以电供暖的各个电暖气为控制对象，以建筑内不同房间不同区域的取暖温度为控制参数，自下而上，组成了由单片机现场控制器（控制室单独使用PLC控制器）、PLC中间层算法控制器、工控机为上位机构成监控界面的DCS控制系统，从而实现分散控制集中管理的控制系统。此系统的目的在于替换传统水暖系统，利用合理科学的软件算法，实现节能、环保、减排的效果。设备兼具教学、实验、科研及实用的功能。
成果技术特点：本套装置由四个单片机组成现场控制器，一个PLC组成的控制室控制器，与中间层面的S7-300PLC控制系统，以及顶层监控层的工控机装置，统一安装到了一个整体的平台上。此平台便于实地集中实验、研究，也有利于集中编程与项目演示。
图1 设备实物图
图2 为智能控制系统电脑操作界面
吉林建筑科技学院
2025-05-19
芯片热设计自动化系统
TDA（芯片热设计自动化）软件是清华航院曹炳阳教授团队全自主研发的国际首个芯片跨尺度热仿真与设计系统。TDA软件可实现芯片从纳米至宏观尺寸的热设计与仿真，支持芯片微纳结构内部热输运过程的模拟研究，直接提高芯片热仿真精度与结温预测准确度，进而提高芯片性能、寿命和可靠性。
清华大学
2025-05-16
多结构光双目复合视觉焊缝跟踪装置
本实用新型涉及一种多结构光双目复合视觉焊缝跟踪装置，涉及自动焊接技术领域， 特别是焊接机器 人视觉传感技术领域。该装置包括用于向焊缝区域投射结构光条纹的多 线激光发生器(10)、装有窄带滤光 片(1)和中性减光片A(2)的用于采集焊缝特征 激光条纹图像的摄像机A(3)、装有带通滤光片(8)和中性减光 片B(9)的用于采集 激光条纹以外图像的摄像机B(7)、与摄像机A(3)、摄像机B(7)相连的控制器(11) 组成。 综合两摄像机的图像信息可以计算出焊枪当前理想位置，得到与实际位置的差值， 并由控制器转换成模拟信号或无线通信输出，控制焊枪纠偏电动机，实现焊缝自动跟踪 的目的。
南京工程学院
2021-04-11
光线跟踪计算机图形学应用
南京工程学院
2021-04-13
可跟踪身份的共享数据云审计方法
本发明提供了一种利用可跟踪身份的共享数据云审计系统进行可跟踪身份的共享数据云审计方法，其包括：第一步，系统初始化；第二步，数据文件上传和审计；第三步，身份跟踪；第四步，成员增加和删除，所述可跟踪身份的共享数据云审计系统，其包括：云端模块、系统管理中心模块、群管理员模块、群成员模块和审计中心模块。在该方法中，群成员可以以群体的名义将数据上传到云端，从而保护了数据拥有者的身份隐私性。当云端数据出现争议时，群管理员可以打开数据拥有者的身份，避免了恶意群成员上传错误数据的问题。同时也可以方便的增加和删除群成员。 可应用于电子信息等领域，可产生客观的效益。
青岛大学
2021-04-13
高阶BOC调制信号的无模糊跟踪单元
已有样品/n该项目提供了一种有效的适用于各类高阶BOC信号的无模糊跟踪单元。针对四类不同的BOC信号类型，设计了独特的本地参考波形，与接收到的BOC信号进行相关，通过两个互相关函数的相乘，得到一个类三角形的组合相关函数，实现BOC信号的无模糊跟踪，并设计了相应的鉴别器处理方法。对于两类正弦BOC信号，还设计了另一组本地参考波形，与接收到的BOC信号进行相关，通过两个互相关函数相减，能得到一个类三角形的组合相关函数，实现正弦BOC信号的无模糊跟踪。该项目解决了传统延迟锁定环技术面临的误锁点多、容易引入
华中科技大学
2021-01-12
一种数据流跟踪方法
本发明公开了一种数据流跟踪方法，包括三个阶段：客户操作 系统指令静态反汇编，根据静态的客户机 x86 指令生成对应的污点传 播指令，进行污点数据传播更新操作，对于在静态反汇编时不能获取 的内存操作数物理地址，通过采用共享缓存的方式在动态执行过程中 获取；编译产生宿主机执行代码，根据上一阶段的污点指令生成宿主 机上的可执行代码，以处理函数的形式进行生成，方便下一阶段的执 行；开启新的执行线程，执行污点指令，逐条取出污点
华中科技大学
2021-04-14
锂电池管理系统AI算法研究
本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。
解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。
在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。
目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。
西南大学
2025-05-12
基因新发突变类精神疾病诊疗系统
我国精神疾病发病率高且增长趋势明显，是我国推进国民大健康战略所面临的巨大挑战。然而当前精神疾病临床诊断缺乏发病机制的依据，主要以临床表型为指标。多数精神疾病的发病原因与人体基因新发突变相关，这种不在父代而仅在子代发生的基因变异对精神疾病的临床诊疗极具重要性。
研发团队建立了从患者新发突变基因组学到转录组、蛋白组学的完整生物组学发病机制临床辅助诊断系统，填补了精神疾病临床诊断的组学机制评价空白，系统自动生成辅助诊断报告和用药风险分析，具有显著的临床应用价值，符合领域发展的国际行业趋势，具有巨大的市场推广潜力。
意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持
东北师范大学
2025-05-16