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2025年4月26日，中國日?qǐng)?bào)網(wǎng)以《全國首家廣電視聽人工智能學(xué)院共建合作簽約儀式舉行》為題對(duì)我校進(jìn)行了報(bào)道。

本設(shè)計(jì)根據(jù)將ZigBee無線技術(shù)應(yīng)用在智能家居上，可實(shí)現(xiàn)一種可以監(jiān)控家庭老人活動(dòng)狀態(tài)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，并通過因特網(wǎng)甚至是手機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控來實(shí)現(xiàn)家庭醫(yī)療保健這一理念，為構(gòu)建智能家居系統(tǒng)奠定基礎(chǔ)，通過家庭網(wǎng)關(guān)將家庭內(nèi)部無線網(wǎng)絡(luò)和外部廣域網(wǎng)溝通起來。 家庭網(wǎng)關(guān)是由家居內(nèi)部無線網(wǎng)絡(luò)ZigBee協(xié)調(diào)器和PC機(jī)兩個(gè)部分組成，兩者各司其職，前者主導(dǎo)家庭內(nèi)部無線網(wǎng)絡(luò)，后者通過因特網(wǎng)與外部網(wǎng)絡(luò)通信。為實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控功能提供了可能性。用戶通過家庭網(wǎng)關(guān)達(dá)到監(jiān)控家庭ZIGBEE節(jié)點(diǎn)的目的。 1、通過內(nèi)置微型傳感器，監(jiān)測老人身體狀態(tài)，包括站立、躺下、臥倒、慢跑、左側(cè)臥倒，右側(cè)臥倒，摔倒，緊急狀態(tài)這八種狀態(tài)； 2、通過ZigBee網(wǎng)絡(luò)同時(shí)監(jiān)測多位老人的身體狀態(tài)； 3、老人在出現(xiàn)緊急情況時(shí)，可通過監(jiān)測儀實(shí)現(xiàn)主動(dòng)報(bào)警； 4、報(bào)警信息可通過GSM模塊，以短信的形式發(fā)送給老人的監(jiān)護(hù)人； 5、監(jiān)控中心可以記錄老人的狀態(tài)信息，并可顯示狀態(tài)發(fā)生與持續(xù)的時(shí)間； 6、監(jiān)控中心具有事件功能，可向監(jiān)測儀發(fā)送時(shí)間提醒消息，提示老人吃藥，添減衣物等； 7、低功耗設(shè)計(jì)，便于攜帶和使用。

本實(shí)用新型公開了一種可感知碰撞的采摘機(jī)器人伸縮臂，包括驅(qū)動(dòng)伸縮部分和至少一組碰撞感知部分， 所述碰撞感知部分包括至少一個(gè)碰撞片、至少一個(gè)彈簧組件和至少一個(gè)開關(guān)組件；碰撞片設(shè)置于驅(qū)動(dòng)伸縮 部分沿軸向的外部，開關(guān)組件設(shè)置于驅(qū)動(dòng)伸縮部分的端部，彈簧組件的一端固定在碰撞片上，另一端固定在驅(qū)動(dòng)伸縮部分的端部，彈簧組件的高度大于開關(guān)組件的高度。本實(shí)用新型結(jié)構(gòu)簡單，實(shí)現(xiàn)方便，能夠提 高機(jī)器人整體的采摘效率和成功率。

本發(fā)明公開了一種基于多感知數(shù)據(jù)融合的人機(jī)自然交互系統(tǒng)，包括MEMS手臂跟蹤裝置、視覺跟蹤裝置，以及安裝在操作者的手掌上的力反饋裝置，上述各裝置由PC終端控制，PC終端包括手臂運(yùn)動(dòng)解算模塊、圖像處理模塊、力學(xué)解算模塊和虛擬場景渲染模塊；虛擬場景渲染模塊根據(jù)手臂運(yùn)動(dòng)軌跡和手指運(yùn)動(dòng)軌跡生成虛擬手臂和手指，力學(xué)解算模塊根據(jù)虛擬手指與虛擬物體的碰觸信息，計(jì)算操作者當(dāng)前狀態(tài)下應(yīng)得到的期望反饋力矢量；本發(fā)明可滿足手臂大范圍運(yùn)動(dòng)情況下的手臂運(yùn)動(dòng)軌跡的跟蹤要求；其次，可通過圖像信息測量操作者手指的運(yùn)動(dòng)軌跡，可精確測量手指上多個(gè)關(guān)節(jié)的角度；再者，可為操作者提供力反饋和虛擬場景的視覺反饋，增強(qiáng)系統(tǒng)的臨場感、交互性。

配電低壓臺(tái)區(qū)泛在感知解決方案，創(chuàng)新提出“變-線-表”一體化拓?fù)浔孀R(shí)方法，可實(shí)現(xiàn)故障定位和主動(dòng)推送、戶內(nèi)外停電責(zé)任研判、搶修痕跡化管理、分支線路阻抗監(jiān)測等創(chuàng)新功能，完整實(shí)現(xiàn)中低壓配電網(wǎng)一張圖的解決方案。

本技術(shù)成果重點(diǎn)通過研究開放式數(shù)據(jù)交互技術(shù)，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐平臺(tái)層面解決異構(gòu)交通數(shù)據(jù)一致性描 述、跨平臺(tái)交互等問題；通過研究城市路網(wǎng)多粒度運(yùn)行狀態(tài)分析技術(shù)，在交通狀態(tài)感知與分析層面解決大 規(guī)模路網(wǎng)交通運(yùn)行狀態(tài)多粒度獲取等問題；通過實(shí)施中心城市交通狀態(tài)感知與分析集成系統(tǒng)開發(fā)與實(shí)證測 試，實(shí)現(xiàn)面向交通管理與出行的多目標(biāo)多層級(jí)交通運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)。

成果介紹物聯(lián)網(wǎng)感知層測試實(shí)驗(yàn)與評(píng)估系統(tǒng)是在863主題項(xiàng)目—物聯(lián)網(wǎng)安全感知關(guān)鍵技術(shù)及仿真驗(yàn)證平臺(tái)的資助下完成。仿真平臺(tái)為物聯(lián)網(wǎng)感知節(jié)點(diǎn)部署后的性能提供一個(gè)仿真測試和性能評(píng)估的環(huán)境，其特點(diǎn)是：不需要部署真實(shí)的感知節(jié)點(diǎn)。通過對(duì)物理信道的建模、無線信號(hào)特征建模、電源建模和通信環(huán)境建模，能夠最大限度模擬真實(shí)環(huán)境下的感知節(jié)點(diǎn)通信過程。仿真的結(jié)果是理論值，可以將感知層測試實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的數(shù)據(jù)作為系統(tǒng)的初始值，從而提高仿真的精度。其特點(diǎn)和指標(biāo)：（1）針對(duì)實(shí)際應(yīng)用環(huán)境配置參與通信的感知節(jié)點(diǎn)屬性和參數(shù)，即節(jié)點(diǎn)建模；（2）建模感知節(jié)點(diǎn)的電源模型；（3）根據(jù)用戶的需要選擇節(jié)點(diǎn)部署的方式，并可以對(duì)節(jié)點(diǎn)位置、屬性和參數(shù)進(jìn)行手動(dòng)調(diào)整；（4）能夠加載待測的通信協(xié)議；（5）能夠根據(jù)部署的拓?fù)鋱D產(chǎn)生用戶編程模板；（6）理論上，待測節(jié)點(diǎn)的數(shù)量不設(shè)置上限，但隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加，PC的處理時(shí)間將延長；（7）能夠仿真無攻擊或攻擊情況下，網(wǎng)絡(luò)的吞吐量、丟包率、延時(shí)、數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠骄窂介L度、平均能耗和網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展性等性能；（8）該平臺(tái)不受具體應(yīng)用的限制。技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)及參數(shù)技術(shù)原理：針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)感知層設(shè)備規(guī)模龐大，部署費(fèi)時(shí)費(fèi)力，以及部署前很難評(píng)估系統(tǒng)性能，部署后加載的協(xié)議一旦不符合要求，重新加載成本巨大的問題，研發(fā)了該平臺(tái)。該成果的主要?jiǎng)?chuàng)新性體現(xiàn)在感知設(shè)備和環(huán)境等物理特征建模、測試內(nèi)容和方法、仿真過程和結(jié)果的可視化顯示等方面，使得開發(fā)的系統(tǒng)簡單、易用，測試過程清晰、透明，測試結(jié)果可以分類比較。（1）在感知設(shè)備和環(huán)境等物理特征建模方面 該項(xiàng)目在感知設(shè)備部署環(huán)境方面，分別對(duì)室內(nèi)環(huán)境和室外環(huán)境進(jìn)行建模。針對(duì)室外環(huán)境，該團(tuán)隊(duì)主要考慮自由空間的情況下，根據(jù)設(shè)備部署在平坦區(qū)域和非平坦區(qū)域的不同進(jìn)行建模；針對(duì)室內(nèi)環(huán)境，該團(tuán)隊(duì)主要根據(jù)多徑效應(yīng)、視距是否阻擋以及不同建筑材料（包括：混凝土墻、混領(lǐng)土樓板、天花板管道、金屬樓梯、厚玻璃、木門和隔墻等）對(duì)信號(hào)衰減的影響進(jìn)行建模。在電源建模方面，主要是根據(jù)不同廠家的5號(hào)電池的放電曲線進(jìn)行建模，由其放電電流、放電電壓和持續(xù)時(shí)間來確定電源的剩余電量。在芯片建模方面，根據(jù)不同的芯片類型，建模發(fā)射功率、接收靈敏度、RSSI、發(fā)送速率、工作電流和最小工作電壓等主要參數(shù)。（2）在感知層的測試內(nèi)容和方法方面該平臺(tái)主要針對(duì)感知層需要評(píng)價(jià)的性能，如：吞吐量、丟包率、延時(shí)、平均路徑長度、能耗和連通度等，設(shè)計(jì)了其測試方法，新增待測性能可以通過組件的方式擴(kuò)展。為了實(shí)現(xiàn)相關(guān)性能測試，首先需要選擇設(shè)備類型和部署場景，如圖1和圖2所示。然后進(jìn)行部署，部署完成后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)產(chǎn)生5類文件，即：.ned文件，定義了感知設(shè)備部署后的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，如圖3所示；.msg文件，定義了感知設(shè)備之間的通信規(guī)則，用戶可以根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行修改和自定義；.ini文件，設(shè)備一旦部署完成后，其id號(hào)和位置坐標(biāo)將記錄在該文件中，設(shè)備移動(dòng)后，該文件對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)值將自動(dòng)更新；.h和.cc文件，即用戶待測協(xié)議的源文件。一旦感知設(shè)備部署完成，平臺(tái)自動(dòng)產(chǎn)生這5類文件的初始框架，用戶只需要寫入待測協(xié)議的具體代碼，經(jīng)編譯器編譯后，即可進(jìn)入測試環(huán)節(jié)。具體協(xié)議的代碼可根據(jù)該項(xiàng)目組編寫的編程指南開發(fā)，其開發(fā)環(huán)境與C語言的開發(fā)環(huán)境類似，方便易用。（3）在仿真過程和結(jié)果的可視化顯示方面一旦待測協(xié)議編譯完成，平臺(tái)即可開始相關(guān)的測試，此時(shí)，用戶可以根據(jù)需要?jiǎng)討B(tài)選擇不同的參數(shù)，進(jìn)行測試。開始測試時(shí)，平臺(tái)將同步顯示協(xié)議的通信過程，如圖5所示。根據(jù)仿真測試結(jié)果，不同的協(xié)議可以進(jìn)行性能對(duì)比，如圖4所示為不同協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)平均能耗對(duì)比。該平臺(tái)可以在無攻擊和無安全機(jī)制、無攻擊和有安全機(jī)制、有攻擊和無安全機(jī)制、有攻擊和有安全機(jī)制等四種情況下，評(píng)估感知層網(wǎng)絡(luò)的性能，并將它們的測試結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。國內(nèi)外同類技術(shù)對(duì)比：國際上類似的仿真工具有十種左右，如：TOSSIM，OpenNet，NS2和OMNET等，都是針對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)開發(fā)，不能仿真技術(shù)體制不同的感知設(shè)備，沒有對(duì)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)和環(huán)境等物理特征建模，而且無法接入實(shí)體設(shè)備，無法進(jìn)行虛實(shí)結(jié)合的仿真測試。即使有些工具可以仿真感知層網(wǎng)路，如：TOSSIM，但是只提供TinyOS傳感網(wǎng)絡(luò)的仿真環(huán)境，無法仿真系統(tǒng)的安全性能，無法動(dòng)態(tài)添加安全策略和安全模型。而NS2、OpenNet和OMNET雖然可以仿真安全協(xié)議，但使用復(fù)雜，不易掌握，無法進(jìn)行多安全機(jī)制對(duì)比，無法接入實(shí)體設(shè)備。而且，它們仿真的物理層是理想狀態(tài)，造成仿真結(jié)果與實(shí)際存在較大的差異。

1. 痛點(diǎn)問題 場景、目標(biāo)對(duì)象的感知與語義理解在醫(yī)療健康、運(yùn)動(dòng)培訓(xùn)等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景，其核心是如何在像素級(jí)、對(duì)象級(jí)、場景級(jí)多層次、多尺度表示下實(shí)現(xiàn)語義、幾何及空間關(guān)系的透徹感知。 現(xiàn)有計(jì)算機(jī)視覺方法或激光雷達(dá)等手段無法同時(shí)獲取多個(gè)維度的高質(zhì)量場景與目標(biāo)信息，同時(shí)現(xiàn)有的深度估計(jì)、語義分割、位姿估計(jì)等相關(guān)技術(shù)，存在識(shí)別精度低、提取不到關(guān)鍵信息、應(yīng)用場景單一等問題，無法滿足大尺度場景應(yīng)用的需求。 2. 解決方案 團(tuán)隊(duì)提出多模態(tài)采集、時(shí)空復(fù)用編碼攝像方法，獲取大景深、高時(shí)空分辨、豐富的精確場景視覺信息；提出一種基于物理空間推理和語義關(guān)聯(lián)建模的動(dòng)態(tài)場景深度估計(jì)方法，綜合語義信息、幾何結(jié)構(gòu)信息以及時(shí)空間信息進(jìn)行濾波，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜動(dòng)態(tài)場景的無先驗(yàn)深度估計(jì)，將觀測目標(biāo)與背景進(jìn)行區(qū)分；提出一套從圖像和視頻中預(yù)測目標(biāo)的位置和姿態(tài)的方法，包括迭代匹配的深度網(wǎng)絡(luò)、基于物體三維坐標(biāo)的旋轉(zhuǎn)/平移解耦、自監(jiān)督6D模型等，克服了遮擋、光照變化、視覺歧義與數(shù)據(jù)標(biāo)注依賴等因素的影響，可以準(zhǔn)確估計(jì)目標(biāo)相對(duì)相機(jī)的 6D 位姿（3D平移量和3D旋轉(zhuǎn)量）；構(gòu)建了基于全卷積網(wǎng)絡(luò)和興趣區(qū)域的多目標(biāo)實(shí)例檢測與分割框架，有效的解決了復(fù)雜類別、場景遮擋情況下的多目標(biāo)實(shí)例分割問題，能夠?qū)崿F(xiàn)同時(shí)對(duì)場景中多個(gè)目標(biāo)檢測與分析。 合作需求 尋求醫(yī)療健康服務(wù)、醫(yī)療器械等領(lǐng)域有相關(guān)技術(shù)開發(fā)、市場推廣經(jīng)驗(yàn)，能推廣本技術(shù)落地的高科技企業(yè)，可以進(jìn)行深度合作。

本項(xiàng)目搭建一套基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的列車軌道安全自主感知系統(tǒng)，利用攝像頭，激光雷達(dá)毫米波雷達(dá)等多傳感器，通過多傳感器融合和物體檢測技術(shù)，對(duì)軌道安全進(jìn)行監(jiān)測感知。通過視覺目標(biāo)檢測，實(shí)現(xiàn)激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理和多傳感器數(shù)據(jù)整合。