1.痛点问题 协作机器人与人类共享工作空间，通过直接（即物理上）或间接地与人类交互共同开展操作任务。相比传统工业机器人，协作机器人有更高的安全性和更易于编程的特点，能够通过人类示教部署于各种不同的任务并灵活地与人类配合。随着传统工业机器人带来的效率提升趋于饱和，能够安全配合人类的协作机器人能够进一步提高制造业的生产效率，带来可观的经济效益。然而，现有的协作机器人存在以下两大痛点问题。 问题一：安全和效率之间的权衡一直是人机交互中未系统解决的开放性问题。当存在人机直接接触时，为了保证人的安全，现有的协作机器人是通过中止正在进行的任务、顺从人的干预以保证安全；然而，不论人是有意地干预（即工人直接抓取机械臂来引导其任务）还是无意地接触机器人，都将造成机器人暂停手头工作；直到人类停止干预，机器人才能继续执行它的任务。虽然这种人机协作方式能够保证机器人与工人合作的安全，但因为机器人需要在不同的工作模式之间切换，其工作效率将会受到影响。 问题二：如何提高人的示教效率为协作机器人的另一大痛点问题。协同机器人多用于能够灵活拆装的生产线，以适应新的任务，因此新任务的编程效率很大程度上决定了工作效率。基于人类示教的编程方式具有自然、本能的优势，能够直接传递人类的操作技巧与经验。其中，将示教轨迹参数化为可以编辑修改、适应不同任务的形式是提高效率的核心问题。该示教轨迹不光应该包含机器人末端的运动数据，而且应该包含同时调整的冗余关节运动数据，从而同时完成末端主任务与关节避障任务，以适应工作环境。现有的示教方式未能结合离线示教与在线介入，因此无法适用于需要同时记录机器人末端和关节的示教任务。 2.解决方案 本项成果基于增强现实-触觉感知技术，开发了混合交互接口与人机互补操作算法，以解决上述痛点问题。 ①对于问题一，本项成果提出了自适应视觉控制与零空间阻尼控制的协作框架：在有限视场、未校正相机、关节奇异的情况下，保证了机器人在整个工作空间内的全局稳定性；在不影响机器人末端任务的前提下，允许人类专家随时、安全地介入以改变机器人关节姿态，以应对环境动态变化或突发事件，从而实现了安全与效率并重的人机协作方式。 ②对于问题二，本项成果构建了增强现实-触觉感知的混合接口，让人类专家可以在任务和冗余联合空间进行双手演示，同时记录机器人末端与机器人关节的数据。示教轨迹基于DMP方法进行参数化，能够根据不同任务所需的末端位置、关节角度、运动速度进行自适应调整，在保证末端任务精度的同时完成关节的避障任务。 技术核心： ①基于增强现实-触觉感知的混合交互接口; ②用于双手示教的机器人轨迹学习方法; ③自适应全局稳定控制算法。 预期产品：用于人机互补协同操作的设备与软件 3.合作需求 1)资金需求：本项成果开发的人机互补协作平台，在硬件与软件研发阶段需要资金投入，需约250-500万元人民币； 2)孵化资源：公司研发所需办公及研发场地、实验室、分析与测试实验室等； 3)团队：协作平台开发团队、商务开发与合作团队、财务、法务等支持团队； 4)生产制造企业合作：提供人机协同操作的场景与需求，开展工厂真实环境的测试与部署； 5)基础研究合作：与协作机器人、增强现实、触觉感知方向的国内外基础研究团队合作，开发新的交互设备与算法。

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

AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集：人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含：情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论，结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术，检测人心理情绪状态，提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术，可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术，结合心理学，通过对被测试人员 60秒的测试，能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况，并且引起人们重视心理健康，从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试，能够获取个体、准确的进行心理危机预警，显示被测人员心理危机测试报告，提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后，根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮，调整好站立位置，脸部朝向屏幕，人脸录入即可完成测试，测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析，测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”，其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据，包含正面情绪（平衡、自信心、活力、调节水平），负面情绪（攻击性、压力、紧张、可疑），生理参数（抑制、神经质、消沉、幸福指数），以及综合状态指标：专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析：系统自带数据中心的统计功能，可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告，检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等，以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能：管理员可通过多条件查询功能，只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息，以及该测试者的历史测试记录，并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比，综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端：以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告，以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能，可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能，通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示，同时具有人脸检测判别功能，比如面部不全、距离较远等识别功能

本技术将自供电器件与超级电容器、蓝牙信号传输装置集成，成功制备液体泄漏检测器件。探究了电容的充电稳压机制在器件集成中的应用，在器件在接触到漏水后产生电压和电流为超级电容器充电，将峰值电压保持30 s以上，使能量收集芯片接收足够高的能量，激活并发送2 V以上电压脉冲信号，驱动蓝牙信号传输装置将漏水信号传送到中继点和云端，为用户提供漏水警报。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、成果简介 1.采用碳纳米材料-Mg自供电器件替代传统的电池，可以做到遇水发电、不遇水不耗电，兼具对液体和湿气的传感功能，同时能够长时间工作。在传感器表面滴水100 μL后可以产生高达2.65 V的峰值开路电压和10 mA以上的峰值短路电流，并且能够在2 V的开路电压或1 mA的短路电流下，保持2小时以上的稳定输出；在80%以上湿度环境下可以产生1 V以上的开路电压和100 μA以上的短路电流，对环境湿气、湿度变化响应迅速（响应时间<2 s）。 2.碳纳米材料-Mg器件湿气自发电机理是电化学放电和碳纳米材料赝电容放电的叠加效应。氧等离子体活化碳纳米材料-Mg器件可以产生超过Mg还原电势的峰值电压，同时具有极高的响应灵敏度，是由于碳纳米材料表面的含氧官能团在电化学反应中部分还原放电，产生了赝电容效应，产生的电压与Mg的化学电势叠加，使峰值电压提高。此外，由于赝电容放电在碳纳米材料与水接触时立刻发生，因此可以大大提高器件的电压响应灵敏度，响应时间小于10 ms。 3.将自供电器件与超级电容器、蓝牙信号传输装置集成，成功制备液体泄漏检测器件，如图所示。探究了电容的充电稳压机制在器件集成中的应用，在器件在接触到漏水后产生电压和电流为超级电容器充电，将峰值电压保持30 s以上，使能量收集芯片接收足够高的能量，激活并发送2 V以上电压脉冲信号，驱动蓝牙信号传输装置将漏水信号传送到中继点和云端，为用户提供漏水警报。  

本成果获2012年国家科技进步二等奖。该成果针对牵引供电关键设备特殊的负荷特性和运行环境，深入研究其绝缘破坏机理及表征方法，研制了离线和在线相结合的综合检测系统，开发了检测信息相融合的故障诊断与数据管理平台。可实现牵引变压器、GIS、断路器、避雷器、互感器、电缆、套管等关键设备的状态监测，整体水平达到国内领先水平，部分成果达到国际先进水平。该成果已在我国高速及重载铁路进行规模化示范应用，具有完全的知识产权，具有广阔的应用前景。

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。

微带贴片天线是一种极有吸引力的天线类型，它具有成本低、重量轻、共形特征以及易于大规模生产的突出优点。然而，在应用中微带贴片天线最主要的障碍是极为有限的工作带宽。典型的微带贴片天线的阻抗带宽只有百分之几量级。因此，许多研究工作都集中于如何扩展微带贴片天线的频率带宽的技术上。比如目前较为流行的分层贴片技术、孔径耦合技术、E型贴片技术等。但是为了获得超过百分之二十的分数阻抗带宽，以上技术均需要较厚的介质基板或者空气层，从而增加了天线的剖面高度，严重影响了天线的共形与集成。目前国际上利用特异材料结构实现微

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。

本发明属于电法地质预测相关技术领域，并公开了一种适用于 测试固相试样与供电电极之间面极化效应的系统，其包括信号发生单元、试样测量单元、数据采集单元和中央处理单元，其中信号发生单 元用于产生幅值恒定且频率变化的正弦波电压信号，然后放大及转换 为幅值恒定的正弦波电流信号;试样测量单元在供电电极与固相试样 之间的界面上加载正弦波电流信号来激发极化效应，并采用多个测量 电极等距插入固相试样中，由此对各测量点与供电电极之间的电压值 进行测量;数据采集单元多通路采集测量数据，然后输送至中央处理 单元计算得出结果

本实用新型公开了一种多隔离变压器串联供电装置，输入电源V