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01. 成果簡介 本成果涉及一種多模態觸覺感知裝置，屬于機器人傳感器技術領域。與人類相似，機器人感知外界環境最真實、穩定、便捷的方式便是通過機器人手觸摸，機器人手的感知能力決定了機器人是否能夠正確認知外界環境以及機器人的操作精度、成功率等。在新一代機器人手中，傳感裝置已逐漸趨于陣列化、多功能化和集成化。目前常見的觸覺傳感器有壓阻式、電容式、光電式等，它們都存在密度難以提高、電路處理復雜等問題。為了克服以上不足，近年出現了基于視覺的觸覺傳感裝置，具有結構簡單、信息豐富等優勢。目前基于視覺的觸感裝置仍存在性能提升空間。 本項目將感溫變色油墨材料應用于觸感裝置，感知機器人操作過程中的溫度[1]。同時提出一種基于微視覺的觸覺三維力檢測方法，通過采集觸覺接觸區域內彈性體的形變圖像的變化，采用一系列圖像處理方法，并且使用神經網絡擬合的技巧，定性并且定量的刻畫物理世界中的觸覺、滑覺等，從而提供了一種多模態觸覺感知裝置，可以得到三維接觸力、接觸物體表面的溫度及紋理等多種模態信息[2]。本裝置打破了傳統觸覺感知裝置單模態信息采集的現狀，可在同一感知裝置中集成受力、紋理、溫度等信息的測量，檢測觸覺、滑覺、壓覺三維接觸力，獲得高精度的接觸紋理信息，實現了多模態信息的測量，并將這些信息綜合到對一個物體的識別、抓取操作中，使機器人更加智能化、人性化。本裝置具有實時性好，檢測穩定，檢測誤差小，檢測精度高的優點。 圖1. 基于微視覺的多模態觸覺感知裝置結構圖圖2. 結合多模態觸感裝置的機械手02. 應用前景 本成果技術可應用于工業機器人、智能機器人、人機協作、醫療康復等領域，應用前景廣泛。03. 知識產權 本成果核心技術已申請發明專利3項。04. 團隊介紹 項目團隊致力于研究具備自主決策和學習能力的機器人操作技能學習系統。團隊包括孫富春、方斌、劉華平、宋亦旭四位教師，專注智能機器人靈巧精準操作研究，研制了擬人觸覺的傳感裝置、多模態穿戴交互裝置、殘疾人假肢靈巧手、仿人感知靈巧手和變剛度軟體手，在本領域發表論文40余篇，申請專利20余項，獲得IROS2016機器人靈巧操作比賽冠軍、IROS2017服務機器人操作比賽亞軍、WRC2016最佳科技創新獎等。同時團隊和河北清華發展研究院合作成立了人工智能及機器人研究中心，共同推動智能機器人的產業化發展。05. 合作方式 技術許可。06. 聯系方式 郵箱：[email protected]， [email protected]

研究意義1. 視覺感知是高鐵、自動駕駛車輛、無人航行器等自動化設備實現環境感知的重要手段。2. 對運動狀態下產生的圖像模糊進行復原是計算機視覺領域的重要研究內容。3. 運動模糊對于基于視覺的目標檢測算法的檢測能力具有顯著影響。 研究目標 本研究相機在直線運動狀態下前進速度與目標檢測算法在產 生的模糊圖像上檢測能力的關系。通過實驗進行具體關系的 研究與分析。對模糊圖像應用合適的去模糊算法，觀察并分 析去模糊后目標檢測能力的變化。

Anter是以安全協作、自主運動、智能感知、行為決策為核心功能的多模態感知復合機器人。她開創了機器人協作、運動、感知決策的柔性工作模式，擺脫傳統機器人位置固定、任務固定的結構化環境工作方式，適用于科研教育、工業移動作業、物流分揀、倉儲管理、安防巡檢、醫療服務、智慧零售等領域。

本發明涉及一種用蘆葦根莖移栽高效無性重建和恢復濕地植被的方法，屬于用蘆葦根莖移栽，在濕地進行高效、快速大面積進行人工無性重建和恢復蘆葦植被的方法。通過蘆葦根莖的挖取與收集、移栽地的整地、根莖的保濕運輸與保存，以及根據蘆葦自身的生物生態學特性，在根莖移栽時切取較短的根莖段長度，采取將根莖段完全平埋地下進行溝栽或穴栽，栽后至出苗前保持土壤濕潤狀態即可，其后蘆葦在自然條件下進行生長發育的簡便步驟和方法，克服現有蘆葦根莖斜栽方法費苗、費時耗能等的不足，以達到節省根莖種苗與提高根莖繁殖系數，節省耗能和提高工效，從而達到高效、快速無性重建和恢復蘆葦植被的目的，獲得良好的經濟、社會和生態效益。

本實用新型公開一種肝臟三維重建數據信息處理設備，包括中心處理單元、通過數據線與中心處理單元連接的若干第一類用戶終端以及通過數據線與中心處理單元連接的若干第二類用戶終端。中心處理單元進一步包括：機殼、設置于機殼內并將機殼內部分為至少六個安置空間的支架、由上而下依次設置于機殼的各安置空間內的第一散熱裝置、數據接收裝置、與數據接收裝置通過數據線連接的三維圖像處理裝置、與三維圖像處理裝置通過數據線連接的數據存儲裝置、與數據存儲裝置通過數據線連接的數據發送裝置以及第二散熱裝置，其中，第一類用戶終端通過數據線與中心處理單元的數據接收裝置相連，第二類用戶終端通過數據線與中心處理單元的數據發送裝置相連。

由于計算機視覺和人類視覺系統統的工作機理不同，研究適合計算機的傳感方法和處理方法，是機器視應用的一條切實可行的途徑。基于多目人臉識別重建的關鍵技術研究，采用主動視視頻圖像重采樣技術，實現人臉三維數字化，對立體視覺多CCD傳感器數據融合研究。重點研究基于混沌、小波神經網絡和遺傳算法等經算法實現情感的特征提取與識別技術，構建其數學模型系統，然后對人臉進行三維重建，最后對真實感三維人臉實施編輯，實現原型系統研制。 可獲得的成果 1）、基于主動視覺對運動人臉特征與情感進行特征提取與識別技術； 2）、基于混沌、小波神經網絡等優化算法實現情感識別技術； 3）、人臉重建關鍵技術的研究及其真實感三維人臉編輯研究并對實現原型系統研制。

本成果創造性地將即時定位與地圖構建技術、多傳感器融合技術、稠密建圖技術進行融合，構建了一個功能完善、應用前景廣泛的三維重建系統。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、技術分析 三維地形相比二維平面能提供更多關于場景的信息，具有更廣闊的應用場景。現有的三維地形重建系統為了追求更高的重建精度，往往在后端優化上消耗大量時間，使得重建效率難以保證。此外，一些三維重建系統還需要激光雷達、深度相機等傳感器來獲取額外的信息，使得系統具有高昂的成本。 本成果的特點分述如下： 創新性。本成果創造性地將即時定位與地圖構建技術、多傳感器融合技術、稠密建圖技術進行融合，構建了一個功能完善、應用前景廣泛的三維重建系統。 實時性。傳統的三維重建技術往往需要大量的優化時間，重建實時性難以保證。本成果針對此問題，平衡了建圖時間和建圖精度的問題，實時進行三維地形重建。 低成本。本成果基于單目相機和慣性測量單元進行三維地形的重建，搭載在無人機等飛行平臺，不需要額外的傳感器和設備。

基于圖像處理和機器學習進行人眼特征提取與分析，建 立基于特征模型與外觀模型融合的智能視覺感知機制，并通過 海量大數據分析和建模計算，提出了智能視覺感知驅動的眼動 注視點計算方法，解決了跨設備坐標系空間無縫轉換和多用戶 標定模型共享等關鍵“卡脖子”技術問題。此外，提出基于深 度學習的運動想象腦電分類方法，面向人-機器人交互開發了 智能腦機接口與應用系統。 ：

"自然場景視覺感知與理解是人工智能的前沿熱點，其主要任務是對場景中的視覺要素進行認知，進而推斷出其中包含的場景語義。 IMAGINE實驗室近年來相繼從場景構成分析、場景內容推理、場景結構建模等角度對這一問題展開了系統研究，著重探索了融合先驗建模與深度學習的自然場景視覺理解這一問題。"

微創機器人外科及觸覺感知國家自然科學基金課題 微創外科(MIS)與開放外科手術相比，具有切口小、疼痛輕、出血少和恢復快等優點，廣泛應用于胸腹、脊柱、心血管和泌尿外科等領域 微創機器人外科(MIRS)由機器人替代醫生操控手術器械，克服醫生人為因素帶來的風險，提高手術的安全性和靈巧性，改善手術精度和質量 觸覺力信息缺失導致過大的操作力和器官組織創傷，是當前微創機器人外科面臨的共同問題。項目利用光纖技術，研究微型觸覺力傳感器及其在器官組織類型和邊界鑒定、機器人反饋控制應用中涉及到的一系列挑戰性問題。獲得的相關理論與技術，有望消除觸覺缺失引起的手術風險，提高微創機器人外科手術的精度、穩定性和質量。