以钢铁企业增产和节能降耗为目标，与沙钢集团进行近10年持续的产学研合作，围绕钢铁生产物料全流程跟踪与优化调度中关键技术问题开展研究。李奇教授团队先后承担了江苏省软件专项项目“钢铁企业物料跟踪与优化调度系统”，江苏省科技支撑计划（工业部分）项目“基于多车间的生产管控与销售集成一体化系统”等课题，以及多项企业技术创新项目。

目概况    目前，国内外大量应用弧焊机器人系统从整体上看基本都属第一代或准二代焊接机器人系统。由于焊接路径和焊接参数是根据实际作业条件预先设置的，在焊接时缺少外部信息传感和实时调整控制功能，这类弧焊机器人一般不能应对焊接作业条件严格的稳定性要求，焊接时缺乏“柔性”，表现出明显的缺点。在实际弧焊过程中，焊接条件是经常变化的，如加工和装配等误差会造成焊缝位置和尺寸的变化，焊接过程中工件受热及散热条件改变会造成焊道变形和熔透不均。    为克服机器人焊接过程中各种不确定性因素对焊接质量的影响，提高机器人作业智能化水平和工作的可靠性，要求弧焊机器人系统不仅能实现焊接参数的在线调整，且能实现焊缝的自动实时跟踪。己完成铝镁硅合金框架弧焊机器人柔性工作站焊缝智能跟踪与图象处理技术，使企业塞拉门设计制造的技术水平达国际先进水平。 本项目具有国际先进水平，拥有自主知识产权。 主要特点    已完成的项目，塞拉门框架的材料为铝镁硅合金，材料特殊、框架尺寸较大，焊点多而短、焊接质量要求高，故解决柔性夹具设计、实现两面焊接、满足多系列多规格门框尺寸的要求是体现了成果的先进性；    铝镁硅合金框架弧焊机器入柔性工作站所包括的柔性夹具、焊缝智能跟踪与图象处理技术，使企业塞拉门设计制造的技术水平达国际先进水平，体现了成果的创造性。技术指标    国内城市轨道车辆、高速列车的迅猛发展使得城轨门生产逐年猛增，品种不断翻新，但铝镁硅合金框架等主要零部件仍为手工焊接。由于手工焊接依赖于工人的技术水平，效率低，焊接质量欠佳，优质品率低，是制约我国城轨门产品升级的关键技术。    首选企业的高精度焊件达到：焊缝识别误差600×600像素， ±0. 25mm，±0.20mm;焊枪姿态误差，±0. 045mm，±0.040mm;其它误差（包括焊丝变形误差、工件热变形误差、焊接电流误差等），±0. 030mm，±0.020mm;视觉跟踪综合误差，±0.5mm，±0.35mm。市场前景    成果实施后使用单位使用前手工焊接的1.2万件／年，达到4万件。按人工焊接生产水平，支出费用为72万x3. 5=252万，机器人的投入成本1年半内可收回，且可满足使用单位近3-5年的发展需求。    按近几年使用单位产品产量的增长速度，2009-2010年产量可达5.5万件，2台机器人工作站每年可生产5. 68万件，完全满足生产要求。若仍用人工焊接则成本支出为72万x4. 6=331.2方元，而机器人工作台投入费用为零。企业每年可新增产值4-5亿元，利税1. 2-1.5亿元。    市场应用方面已具备推广应用的基本条件，该成果的完成，不仅可以提升企业高精度特材焊件设计制造的技术水平，提高企业技术创新能力和提升产业集聚度，使产品达同行业国内领先或国际先进水平，且可成为企业现代先进制造工艺与装备工程应用的一个亮点。通过开发研制，真正体现了产学研合作的现代高等教育理念，在高校和企业中锻炼出一批机器人研制方面、具有实战经验的科技人才。

小试阶段/n本发明涉及一种基于视觉信息的人体姿态跟踪方法。本发明具有实用性强、准确性高和效率较高的特点。 人体姿态跟踪问题可以描述为：根据监控环境中采集到的视频序列和首帧真实姿态，估计每帧图像中受控人物的全身姿态，要求估计出的姿态向量包含人体全身所有关节点的三维位置坐标。。一般粒子滤波算法特别是用于人体姿态跟踪的算法，比如免疫粒子滤波，它们的运动模型都是一阶线性的；由于人体姿态原始空间维数太高，在此高维空间中建立的运动模型的方法计算量大，很难达到跟踪中的实时性要求。本发明旨在克服上述技术缺陷，提供一

本发明公开了一种单频网雷达多目标跟踪方法。方法包括量测互联和序列跟踪两个模块。量测互联中: 首先选取一定数量的量测与收发对关联构造低维度关联假设，然后对所有关联假设进行快速判决以尽可能排 除错误的关联假设，整理上一步中所接受的关联假设，最后基于整理后的数据构造单频网情况下的全局关联 0-1 整数规划模型，求解得量测互联后的二次量测。基于二次量测采用卡尔曼滤波实现序列跟踪。该方法可 应对单频网雷达中量测、发射站、目标三者的关联模糊问题，通过启发式方法和最优化模型相结合的方式大 幅降低计算复杂度，且多目标跟踪性能接近关联关系已知的情况，具有推广应用价值

本发明公开了一种基于精细化运动想象脑电信号控制的机械手系统及方法，该系统包括脑电采集装置、计算机和多维度机械手；脑电采集装置包括电极帽、信号发送装置与信号接收装置；电极帽为非侵入式电极帽，直接佩戴在操作者头顶，采集操作者运动感觉区域的脑电信号，通过信号发送装置发送到信号接收装置；信号接受装置与计算机连接，计算机处理脑电信号，并将控制命令发送给所述多维度机械手，控制机械手的两个手爪电机、手腕电机、手肘电机和肩关节电机运动。操作者无需进行肢体运动，只要想象就能使机械手按照操作者的意愿实现抓取物体、搬运物体等功能，可以使瘫痪、丧失运动机能的残疾人重新实现一些基本的生活动作。

本实用新型公开了一种便携式小型运动负荷监测设备，包括单片机、用于采集用户脉搏信息的心率传 感器、用于确认当前用户信息的指纹读取模块、用于存储用户数据信息的存储模块、用于显示相应信息的 显示模块、用于设置相应功能的按键模块和用于传送用户数据信息到数据库的无线传输模块，其中：单片 机分别与心率传感器、指纹读取模块、存储模块、显示模块、按键模块和无线传输模块相连。本实用新型 可以实时处理、显示和存储用户在体育课堂或者课外锻炼中的运动负荷量，解决人表合一，达到确认数据 的作用，解决当前学生体育锻炼中的问题。

在动力大腿假肢控制研究中，如何实现复杂环境下“人-机-环”协调控制是一个挑战性难题。现有研究主要通过各类人机交互方式来解决上述问题，即期望通过各类人机界面信号识别人体运动意图以控制假肢适应环境。但目前人机界面信号难以达到期望中的可靠性和准确性。人穿戴假肢在环境中行走是一个典型的“人-机-环”问题，而现有研究缺少“机”和“环”之间的链路。 该研究探索假肢视觉对“人-机-环”回路的作用机制

成果简介：随着国内外对公共安全问题的重视，安全监控在预防和制止危险 行为和事件的发生上起着越来越重要的作用。然而传统的视频监控发展到今 天，主要采用回溯性模式，即在危险发生后进行分析和追查，这是因为仅靠 人力去分析难以得到及时有效的处理。而智能化视觉监控的应用，使监控从 回溯性转变成预防性，利用计算机视觉技术分析理解人的运动，并提供记录和报警，有助于改善公共场所的安全监控水平。本技术的研究致力于从最本质的图像运动信息出发，直接获取高层人体行为信息，避免了中

本项目提供了一种具有多次防护功能的吸能结构，用以解决现有溃缩式吸能结构无法多次使用的问题。 该结构具有多次防护功能，将外壳套设在吸能芯子的外周（如图1），将组装好的吸能结构安装于待吸能的设备上，当设备发生碰撞，外壳在外力的作用下发生形变进行吸能，吸能芯子受到外壳的作用力发生形变，与外壳的形变叠加吸能。该吸能结构，既能够将吸能芯子与外壳装配在一起使用，用于交通工具（如汽车）的防撞，可承受多次碰撞；也能够单独使用吸能芯子，如将吸能芯子设在复合材料（如泡沫轴）的内部，即吸能芯子作为泡沫轴的芯子，与刚性内轴的泡沫轴相比，由于吸能芯子形变能够提供额外（泡沫轴自身的形变也产生吸能效果）的吸能效果，增强了泡沫轴的吸能效果，进而与人体产生更多的相互作用，促进人体肌肉及骨骼组织的运动后恢复。该结构既可以与刚性外壳的形变与反弹作用结合增强吸能效果，也可以与软性材料的可回弹形变结合增强吸能效果。该吸能结构的材质由金属或高分子聚合物组成。考虑到吸能芯子由于具有连续交错的剪刀形合页结构，使用传统铸造式成型技术较难实现，使用机械加工方式实现难度也较大，形变单元采用3D打印的方式制作。 图1.整体结构示意图