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機器人智能制造(焊接)數字化車間技術
車間級數字化技術是指制造工藝、數字化、智能控制以及機器人等技術相結合而產生的一類工程應用技術，俗稱“制造工藝+互聯網”，是以信息的離散化表述、傳感、傳遞、建模處理、存儲、執行和集成等信息科學理論及方法為基礎的集成技術，向下拓展是建設智能化加工單元，向下拓展是建設智慧型企業。本解決方案主要針對焊接、成形，兼顧機械數控加工的數字化制造車間而設計的整套軟、硬件系統。本項目創新開發的具有自主知識產權的車間級數字化產品，其理念是：焊接裝備單元智能化、技術與管理網絡化、工藝設計專家化、任務下達自動化、生產過程
南京理工大學
2021-04-14
微創外科手術機器人系統“妙手S”
2014年3月，天津大學自主研發的微創外科手術機器人系統“妙手S”在中南大學湘雅三醫院成功為三位患者進行了胃穿孔修補術和闌尾切除術，標志著該研究成果正式進入臨床試驗階段。 “妙手S”手術機器人突破了人手的極限，機械手臂可以360度自由旋轉、擺動，手術操作更為精細、準確。進入人體內部的探視鏡頭突破了人眼的極限，可以將手術視野放大數倍甚至數十倍，先進的三維成像技術使手術定位更為精確。機器手臂的虛擬力觸覺反饋能力能夠將手術過程中患者的觸覺傳遞給操作醫生，隨時調整、制定精確的手術方案。醫生只
天津大學
2021-04-14
全天候高速公路自主巡檢機器人
自主設計巡檢機器人機械結構：• 穩定性好（機器人重心和軌道重心較為重合）• 柔性貼合軌道（軌道內側有8組彈性導向機構輔助導向）• 可快速拆卸（在軌道任意處可將機器人拆分為兩部分）• 可擴展性（上方平臺充分預留空間，可根據應用場景更換搭載設備）
客戶端采用Web可視化工具IOT Studio進行上位機開發。上位機界面接入視頻信息以及巡檢機器人狀態信息，并且可以下發控制信息，實現了用戶與機器人的遠程交互功能，后期可根據需求進行擴展，可在界面接入數據庫存放檢測信息以及對多臺巡檢機器人進行監控。
北京交通大學
2023-05-08
先進工業機器人關鍵技術研發及應用
工業機器人是智能制造的核心單元之一，但是我國國產工業機器人及其核心零部件多年來一直受制于人，華南理工大學和廣州數控設備有限公司合作于2006年開展了工業機器人的研究和開發，于2008年8月份研制了第一臺自己的機器人樣機，經過多年的產學研合作，通過攻克一系列機器人關鍵技術，研究和開發了具有完全自主知識產權的系列化工業機器人，并通過與廣州數控設備有限公司的長期合作實現了產業化，現公司年產銷自主產權的工業機器人1000臺套，實現工業產值近2億元，帶動相關智能制造產業產值10億元。使得廣州數控設備有限公司
華南理工大學
2021-04-14
智能自主移動機器人技術與系統
系統地研發和掌握了智能自主機器人高精度運動控制、環境感知與地圖構建、多視角目標識別與跟蹤、自主定位、導航和路徑規劃、儀表智能識別以及自動報警、高效人機交互等核心技術和整套系統集成能力。
一、項目分類
重大科學前沿創新
二、成果簡介
系統地研發和掌握了智能自主機器人高精度運動控制、環境感知與地圖構建、多視角目標識別與跟蹤、自主定位、導航和路徑規劃、儀表智能識別以及自動報警、高效人機交互等核心技術和整套系統集成能力。主持研制的鐵路牽引變電站巡檢機器人實現工程化，在西成客專成功、北京地鐵試運行并輻射到地鐵牽引供電、動力發電等設施的安全監控與運營維護和智慧農業應用。鐵路變電所智能機器人巡檢系統主要由智能巡檢機器人、鐵路變電所智能機器人監控中心、數據的智能處理和機器人充電房等部分組成，具備完全的自主知識產權;具有與鐵路牽引供電SCADA系統無縫連接功能，是引領無人值守牽引變電站新模式的核心裝備之一，該機器人系統解決了鐵路變電站巡檢自動化程度低，人工勞動強度大的問題，同時譜系化該機器人可為城市軌道變電站巡檢提供新模式。
西南交通大學
2022-09-13
面向生物醫學的微操作機器人系統
南開大學機器人與信息自動化研究所從1992年開始研制用于生物工程的微操作機器人系統，完成國內第一臺樣機，此后的系列樣機，均取得較好的應用效果。此項成果于1999年獲得國內最早的微操作機器人系統整體發明專利，并于2001年12月獲2000年度天津市技術發明一等獎，2003年3月獲2002年國家技術發明二等獎。近年來，針對我國在生命科學研究中對自動化精密儀器與設備的迫切需求，在已有研究成果的基礎上，機器人所致力于開發“面向批量細胞轉基因及克隆操作的顯微注射系統”，該系統具有顯微鏡全局視野
南開大學
2021-04-14
輕量化高效索驅動并聯機器人裝備
1.痛點問題
在食品、醫藥、新能源、物流及3C等諸多行業，需要大量對產品進行高速揀選、理料和包裝的機器人。高速機器人已成為分揀和包裝領域中提高效率、降低成本和提升質量的核心裝備。國際機器人巨頭ABB和FANUC等引入并聯構型，憑借基礎零部件優勢，開發的Delta高速并聯機器人一直處于市場壟斷地位。國產機器人的高性能伺服驅動和減速器等依賴進口，面臨中低端鎖定的困局。
面向輕量化和智能化的發展趨勢、及日益復雜多樣的生產需求，剛性機器人在性能方面存在效率低、成本高、功耗高等亟待突破的瓶頸。
2.解決方案
本項目引入高性能索驅動技術，建立了剛柔融合構型創新設計方法，發明了一類具有高效率、低成本、低功耗和高精度特性的高速索驅動并聯機器人，實現了索驅動與剛性支鏈的并聯融合；建立了運動學和動力學性能評價指標體系，形成了從構型設計到性能匹配的一體化優化設計理論和方法，保證了機器人本體的優異性能；突破了軌跡規劃和精度保證等關鍵技術，研發了基于開放構架的高性能控制軟硬件平臺，形成系列化機器人裝備。
基于本項目技術可以建立系列化索驅動并聯機器人產品，突破剛性機器人面臨的瓶頸問題，極大降低裝備成本，推動國產機器人性能和市場占有率提升。
合作需求
1）市場對接：自動化系統集成公司、分揀碼垛需求迫切的大型企業集團；
2）資本對接：具有高端裝備和智能制造背景的投資機構，引導產業鏈整合；
3）技術合作：具備輕量化高速、超大空間重載、接觸力控制等工況需求的企業，可與本團隊合作攻關或共同申報、承接國家和省部級項目。
清華大學
2022-07-18
機器人運動避障與虛擬形象合成技術
1.痛點問題
擬人化的智能體，在人類生活中開始起到越來越重要的輔助工作、提升生產力和情感交流等作用。具體形式包括實體化的機器人和虛擬的數字人形象兩種形式。
在實體化的機器人技術中，由于各行業場景范圍的多樣性，移動機器人的避障問題是阻礙機器人廣泛應用的一大痛點。
（1）基于視覺信息和深度強化學習來解決移動機器人避障問題，會因為仿真數據與真實數據的較大差別而導致泛化性能不足，使得真實場景下的避障的成功率下降。
（2）目前避障問題中的深度強化學習往往需要針對不同復雜程度的場景重新訓練或者再訓練模型，難以訓練出適用各種密度場景的通用模型。
（3）基于雷達的深度強化學習避障方法受限于成本、功耗和仿真的難度等，往往使用單線雷達。但單線雷達僅能對某個固定的平面進行檢測，如果移動機器人具有較高的高度，只對某個平面檢測無法實現完美的避障。
此外，隨著虛擬形象在金融、文旅、醫療、零售等領域的推廣與應用，數字虛擬形象產業應用路線逐漸清晰，但仍存在產業鏈相對割裂、產品與需求匹配度低、生產成本高效率低、虛擬形象交互能力弱的問題。
2.解決方案
針對現有技術存在的問題，本成果的解決方案從兩方面入手。首先，在移動機器人避障方面，本成果設計了一種同時結合單線雷達與單目相機的避障方法框架，并設計了新的更有效的深度強化學習模型。其次，本成果還提供一種虛擬形象說話視頻生成方法及系統，使用深度學習方法，基于訓練好的深度神經網絡語音模型,對預設音頻文件進行預測處理,通過在說話視頻生成過程中引入三維人臉信息,并結合神經網絡模型生成頭部姿勢自然轉動且具有個性化說話習慣的說話視頻。上述算法可搭載于通用硬件平臺，構建低成本高效的虛擬形象視頻生成系統。
基于以上科研成果，本項目將致力于國民經濟各主流行業的數字化轉型，在人工智能、機器學習、計算機視覺技術等領域持續積累智能場景應用創新技術，結合優秀的前沿技術整合與應用開發融合能力和深厚的市場推廣能力，全力打造智能巡檢/服務/協作機器人和虛擬人平臺等軟硬件一體化解決方案。以實體機器人并搭載虛擬說話人虛體，通過實體、虛體相結合的方式打造獨一無二、具有全新體驗的智能巡檢/服務/協作機器人，提高智能巡檢/服務/協作過程中交互的效率與質量。
合作需求
尋求在清潔能源、儲能、新能源等行業智能運維部門和相關企業合作，對相關技術進行推廣應用，在清潔能源、儲能、新能源等行業中部署巡檢/服務/協作機器人以及虛擬人服務平臺，打造無人值守范例，賦能智能化運維，共同推動行業進步。
清華大學
2022-07-08
千針萬確-智能靜脈穿刺采血機器人
靜脈穿刺采血機器人的創新萌芽在疫情期間誕生。大量的靜脈穿刺操作給一線臨床醫護人員帶來了不小的工作負擔，甚至可能造成醫患交叉感染。疫情期間，醫護人員都穿著厚厚的防護服、帶著雙層手套，還有護目鏡容易起霧，使得扎針難成為一個棘手而普遍的問題，而且近距離接觸，更會極大增加扎針過程醫護人員感染的可能性。
同濟大學
2021-02-24
基于人因視覺的白光LED光色品質量化
本項目基于薈萃分析的光源顏色品質量化方法研究（國家自然科學基金面上項目），團隊所提出的MCPI, CDM指標在量化光照顏色喜好與光照顏色分辨效果方面，經百余組國內外視覺實驗案例（本領域最大視覺樣本集）驗證，優于領域現有全部30余種光品質指標，相關技術處于國際領先水準且技術壁壘堅固。
一、項目分類
關鍵核心技術突破
二、技術分析
截至目前，我國LED照明產業產值已逾萬億。在白光照明領域，長期以來國際業界均將顯色指數作為行業衡量光源光色品質的標準。然而，由于顯色指數的提出遠早于LED照明技術普及，導致此項陳舊指標在評價LED光源顯色效果時，存在著嚴重的與視覺不匹配的問題。為此，2015年，國際照明委員會發表官方聲明，對于顯色指數在衡量LED光源顯色效果方面存在的缺陷進行強調。隨后，2019年，該組織將“LED光源顯色性量化問題”設定為國際照明委員會全球戰略研究熱點問題，號召全球學者共同深入，共同推進白光LED光色效果量化技術發展。
本研究團隊長期致力于本領域的研究工作，目前承擔LED光色品質研究領域唯一國家級研究課題：基于薈萃分析的光源顏色品質量化方法研究（國家自然科學基金面上項目），團隊所提出的MCPI, CDM指標在量化光照顏色喜好與光照顏色分辨效果方面，經百余組國內外視覺實驗案例（本領域最大視覺樣本集）驗證，優于領域現有全部30余種光品質指標，相關技術處于國際領先水準且技術壁壘堅固。
團隊負責人劉強副教授為武漢大學圖像傳播與印刷包裝研究中心副主任，顏色與圖像研究所所長、兼任國際照明委員會CIE-JTC 16 (D1/D8)技術工作組委員，國際照明委員會CIE-RF03技術工作組委員（該技術委員會為國際照明委員會針對LED光色問題專門設立的國際聯合研究組織），中國照明學會室內照明專業委員會委員，湖北省照明學會副秘書長等職，擁有豐富的光品質開發經驗。
武漢大學
2022-08-15