橡胶集料混凝土（crumb rubber concrete，CRC）是由普通水泥混凝土中掺加橡胶集料组成，与普通混凝土相比，橡胶集料混凝土具有高变形，高能量吸收，高阻尼，高抗冻、高抗渗、高抗冲击，高抗开裂，低收缩，低热膨胀系数，低等特性。根据上述特性，该项目拟对弹性混凝土的抗拉强度、抗压强度、冲击吸收率、收缩率等性能进行研究，将其应用于室外体育设施并有望投入市场。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

在国内率先研发出UWB高精度定位系统，形成了目前国内唯一能提供厘米量级精度、产品级解决方案的主动定位系统技术。该成果在推广应用中可满足广泛行业和领域的高精度定位服务需求。

本发明公开了一种基于单摄像头的太阳跟踪定位装置与方法,该装置包括数字信号处理芯片、舵机、摄像头和视频解码器。该方法包括舵机控制摄像头定位、图像信息采集和图像信息处理步骤。本发明实时采集太阳方位图像信息并得到太阳的精确方位,系统精确度高,稳定可靠,抗干扰能力强,适合于那些跟踪精度要求较高,设备性能要求较稳定的太阳能聚光发电系统使用。

北京师范大学环境学院徐琳瑜教授课题组研究成果在《Nature Communications》以研究论文（Research Article）形式在线发表。研究以广州为例，在城市生态系统层面构建氮物质流核算模拟模型，在不确定条件下全面刻画氮物质流过程，从活性氮产生、流动、积累、环境负荷等方面出发，分析了1995-2015年间氮平衡在源、通量和归趋上的变化。结果显示，人为扰动不仅强化了活性氮输入，而且极大改变了城市生态系统中活性氮的分布格局。以往全国尺度的研究认为活性氮主要累积于陆地中，而本研究发现在城市尺度活性氮大量富集于大气中，而不是陆地中。人工固氮（Haber-Bosch N fixation, HBNF）倾向于生产供人类消费的合成氨产品（如塑料、橡胶等），而不是用于生产农业用的化肥，进而导致合成氨产品在人类子系统中的积累。工业活性氮在人类子系统中迅速积累，这可能作为已有学者报道的全球未知氮汇的一种解释。 研究表明，在城市中应该更关注化石燃料燃烧、工业含氮产品、食品氮消费等引起的活性氮输入及环境损失。特别地，工业合成氨产品延缓了活性氮向环境的释放，这种由活性氮释放延迟引起的遗留效应（legacy effect）可能对环境和人类健康造成巨大威胁。因此，要提高工业合成氨产品的再利用率，降低工业合成氨产品生产、使用以及处理全过程中的活性氮损失。

随着物联网技术与智能交通技术的发展，用于高速公路或城市内普通公路的道路护栏，作为“智慧城市”的一个重要组成部分，正受到越来越多的关注与重视。通过在护栏上安装低功耗的传感器芯片以及无线信号收发芯片，并配合相关服务器软件，护栏具备了一定的外部事件感知能力、处理能力、无线通信与组网能力，从而实现护栏的智能化。

本发明基于压缩感知理论将将测量的信号通过1比特量化，去掉了之前被测信号能量为1的假设，通过循环迭代的公式最小化凸的替代函数，最终恢复出要测量的信号，相比于之前相关算法明显的提高的信号的恢复精度。

本发明提出了一种基于模型转换的CPS建模与验证方法，主要用于处理CPS建模与属性验证问题，本发明涉及到的关键操作包括：(1)采用HybridUML对CPS进行建模，并将所建HybridUML模型转换为微分动态逻辑方法的操作模型混合程序Hybrid？Programs。(2)将得到的Hybrid？Programs根据定理证明器KeYmaera的输入格式，生成输入代码，在KeYmaera中进行推理验证。

为满足国内市场对高强度低松弛预应力混凝土（PC）用钢绞线的需求，开发高档次PC钢绞线用热轧盘条，以替代进口。项目组与江苏沙钢集团以1860MPa级PC钢绞线作为研究对象，开展了系统的研究。

一、项目简介 自动导航运输车（Automated Guided Vehicle，AGV）是装有自动导航装置，能够沿规定的路径行驶，在车体上具有编程和停车选择装置、安全保护装置以及各种物料移载功能的搬运车辆。广泛应用于汽车制造、电子、纺织、食品、烟草、物流仓储等行业和领域。 2016年中国AGV市场销售量7350台，市场规模达12.08亿元，同比增长37.7%。2017年中国市场AGV销量有望突破10200台，同比增速超38%。特别是新一代完全柔性的AGV机器人将在各种场景下得到应用，新的AGV增量市场正在酝酿过程中。 当前AGV主要导航方式为有轨导航（固定路径）和无轨导航（柔性路径）。传统有轨导航AGV主要采用有轨导航方式，虽然简单易行、路径跟踪可靠性好，但灵活性和柔性差；新的激光导航方式，在应用时具有更高的柔性，但目前大多数是采用反射板和三角定位原理进行，其灵活性和柔性受到限制。 无轨导航AGV不需要任何场地施工、具备自由路径导航和智能避让能力的AGV，越来越受到行业的重视，是重要发展趋势和研究热点。这种无轨的自主导航系统（自由路径规划和决策）具有更高的引导柔性，能够更高效、灵活地完成物料的搬运任务。随着车间物流和生产流程日益复杂多变，对柔性供送、自主规划决策的新一代AGV需求迫切。 本项目致力于开发面向柔性物料搬运、内部物流的AGV机器人平台，具有效率高，易于操作、使用灵活且安全等特点。项目研究的这种AGV是第三代柔性移动机器人，综合了激光、视觉、惯性定位和自主规划决策技术，是未来的移动解决方案。(智能化工具化)，适应于巡检和商城、宾馆、医院等场所的内部配送。 项目研究全新一代AGV属于自主导航机器人，具备全柔性：无轨导航，不需要场地布设，全软件化，应用更广（内部物流、人机协作等）。具备自主性：自动路径规划、自动避障、自动跟踪、相互协作、自动充电等智能决策。项目研究具有重要的现实意义和市场前景。 二、前期研究基础 研究团队已经开工研究面向柔性物料搬运和物流配送的新一代AGV机器人，服务于需混合导航与自由路径功能的新兴AGV市场，目前研发的这种AGV是第三代高级移动机器人，综合了激光、视觉、惯性导航和自主规划决策与人机交互技术，是未来的移动解决方案(智能化工具化)。累计完成投资150万元，已和厦门万久公司开展省高校产学项合作目(基于视觉与惯性定位的AGV装置研发)，设计完成了AGV机器人样机，正进行驱动系统、导航系统、控制系统可靠性与性能指标的测试。 当前正在的研究工作和目标是，进一步完善AGV基本机型设计，实现激光SLAM、里程/IMU惯性定位、自主路径规划与跟踪；对AGV的RGB-D视觉系统进行开发设计，实现视觉引导与目标识别、跟踪、避让；进行终端控制软件开发，形成产品应用解决方案。 已发表的与项目相关的主要论文SCI论文5篇，EI论文20余篇。主要发明专利有：1. 仲训昱, 田军, 庞聪, 彭侠夫, 曾建平. 基于前倾 2D 激光雷达移动扫描的路面与障碍检测方法. 国家发明专利（受理中）2. 仲训昱. 基于虚拟扫描与测距匹配的 AGV 激光 SLAM 方法. 国家发明专利（申请号：201710504910.7, 受理中）. 3. 仲训昱, 李跃亮, 彭侠夫. 面向智能车自主充电的柔性对接装置. 国家发明专利（申请号： 201710389598.1, 受理中）4. 仲训昱, 王祥, 陈映冰, 彭侠夫. 基于 A*提取引导点的 AGV 路径跟踪与避障协调方法.国家发明专利（申请号： 201710043581.0, 受理中）5. 仲训昱, 李跃亮, 刘嘉伟, 彭侠夫. 一种面向智能车自主充电的柔性对接装 置. 国家实用新型专利, 专利号： 201720606992.1 三、应用技术成果 （一）导航控制系统设计 研究团队开发了一种全柔性自主式AGV机器人, 其导航控制系统如下图所示，特点有： 1）采用这种模块化的系统平台, 搭建激光导航AGV产品, 可实现降低制作成本30%-50%;  2）结合视觉/惯性定位和特殊运动机构, 支持各种场景下的使用、简易且节省人工成本。 （二）地图表示和基于A*提取关键路径点的全局路径规划方法 以AGV半径障碍进行膨胀，建立初始栅格地图；通过风险评估函数对障碍周围节点的风险等级进行评估，获得带有风险区域的安全栅格地图。在安全地图上通过A*算法规划全局路径，在得到的全局路径上提取关键路径点。 （三）基于位-姿交替控制的路径跟踪与避让/运动协调方法研究了局部环境建模与自适应窗口的实时避障方法，同时还研究了基于复合速度障碍法的分布式运动规划算法，在各种移动服务机器人与AGV搬运机器人 相互协调避让的运动规划中等具有很好的应用前景。 机器人以关键路径点为引导点并不断实时切换、更新引导点，进行路径跟踪与障碍避让的协调统一。 （四）基于地图匹配的AGV激光SLAM方法 虚拟扫描与测距匹配法：增量式创建栅格地图，采用虚拟激光雷达扫描与基于测距的快速轮廓匹配。 LATTICE SLAM方法：综合采用了高斯牛顿迭代法、地图匹配表、概率地图和高低两层地图等策略。 （五）AGV系统特色设计 1)双层控制器系统结构，提高可靠性、实时性和灵活性。 2)基于ROS的软件设计，采用NVIDIA 的TK1超级计算平台作为主控计算机。 3)下位机功能模块设计：处理实时性较高的任务，如里程计／IMU推算定位、安全速4)度控制、超声波／防撞条避碰处理等。 5)运动机构及外观设计：两轮差动驱动＋两轮随动”的四轮运动机构，比六轮机构具有更好的地面适应性；采用橡胶轮，减震和静音效果好。 6)自动充电对接装置设计：通过柔性连杆的弯曲形变来实现充电接口和充电接头的柔顺对接。 四、合作企业 厦门万久科技股份有限公司是一家集销售、软件研发、技术服务、加工技术整合为一体的高新技术企业。目前公司的经营范围涉及CNC软件开发及数控系统销售、CNC控制零件销售及专业维修；工艺优化、机台升级与技术改造、工程配电与软件优化、专用机控制系统开发、多轴机的设计与开发、机台精度检测与校正优化服务等。公司是国际知名生产制造企业——富士康的产品供应商和技术服务商。