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1.痛點問題 協作機器人與人類共享工作空間，通過直接（即物理上）或間接地與人類交互共同開展操作任務。相比傳統工業機器人，協作機器人有更高的安全性和更易于編程的特點，能夠通過人類示教部署于各種不同的任務并靈活地與人類配合。隨著傳統工業機器人帶來的效率提升趨于飽和，能夠安全配合人類的協作機器人能夠進一步提高制造業的生產效率，帶來可觀的經濟效益。然而，現有的協作機器人存在以下兩大痛點問題。 問題一：安全和效率之間的權衡一直是人機交互中未系統解決的開放性問題。當存在人機直接接觸時，為了保證人的安全，現有的協作機器人是通過中止正在進行的任務、順從人的干預以保證安全；然而，不論人是有意地干預（即工人直接抓取機械臂來引導其任務）還是無意地接觸機器人，都將造成機器人暫停手頭工作；直到人類停止干預，機器人才能繼續執行它的任務。雖然這種人機協作方式能夠保證機器人與工人合作的安全，但因為機器人需要在不同的工作模式之間切換，其工作效率將會受到影響。 問題二：如何提高人的示教效率為協作機器人的另一大痛點問題。協同機器人多用于能夠靈活拆裝的生產線，以適應新的任務，因此新任務的編程效率很大程度上決定了工作效率。基于人類示教的編程方式具有自然、本能的優勢，能夠直接傳遞人類的操作技巧與經驗。其中，將示教軌跡參數化為可以編輯修改、適應不同任務的形式是提高效率的核心問題。該示教軌跡不光應該包含機器人末端的運動數據，而且應該包含同時調整的冗余關節運動數據，從而同時完成末端主任務與關節避障任務，以適應工作環境。現有的示教方式未能結合離線示教與在線介入，因此無法適用于需要同時記錄機器人末端和關節的示教任務。 2.解決方案 本項成果基于增強現實-觸覺感知技術，開發了混合交互接口與人機互補操作算法，以解決上述痛點問題。 ①對于問題一，本項成果提出了自適應視覺控制與零空間阻尼控制的協作框架：在有限視場、未校正相機、關節奇異的情況下，保證了機器人在整個工作空間內的全局穩定性；在不影響機器人末端任務的前提下，允許人類專家隨時、安全地介入以改變機器人關節姿態，以應對環境動態變化或突發事件，從而實現了安全與效率并重的人機協作方式。 ②對于問題二，本項成果構建了增強現實-觸覺感知的混合接口，讓人類專家可以在任務和冗余聯合空間進行雙手演示，同時記錄機器人末端與機器人關節的數據。示教軌跡基于DMP方法進行參數化，能夠根據不同任務所需的末端位置、關節角度、運動速度進行自適應調整，在保證末端任務精度的同時完成關節的避障任務。 技術核心： ①基于增強現實-觸覺感知的混合交互接口; ②用于雙手示教的機器人軌跡學習方法; ③自適應全局穩定控制算法。 預期產品：用于人機互補協同操作的設備與軟件 3.合作需求 1)資金需求：本項成果開發的人機互補協作平臺，在硬件與軟件研發階段需要資金投入，需約250-500萬元人民幣； 2)孵化資源：公司研發所需辦公及研發場地、實驗室、分析與測試實驗室等； 3)團隊：協作平臺開發團隊、商務開發與合作團隊、財務、法務等支持團隊； 4)生產制造企業合作：提供人機協同操作的場景與需求，開展工廠真實環境的測試與部署； 5)基礎研究合作：與協作機器人、增強現實、觸覺感知方向的國內外基礎研究團隊合作，開發新的交互設備與算法。

中國科學技術大學生命科學與醫學部瞿昆教授課題組通過設計一整套分析流程，系統性評估了16種空間轉錄組和單細胞轉錄組數據整合算法在預測基因或細胞類型空間分布方面的性能。

物流調度、航班規劃等復雜應用場景中，設計方案的評價隨著時間動態改變。這類優化問題在現實中廣泛存在并且求解困難。為了推動該領域的發展，亟待提出能反映動態優化問題復雜特性并且可控的測試集，從而推動動態優化算法在現實問題中的應用。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發表了一種生成連續動態優化問題的測試集，同時對現有的測試集進行了全面的綜述，并探討了它們在捕獲不同問題特征方面的缺點。

本項目在三維熒光光譜技術的基礎上，建立光譜數據矩陣計算模型和處理方法，建立了基于熒光光譜和智能算法的食品安全檢測新技術。應用于白酒檢測，實現了白酒品種和年份酒年份的科學化、儀器化和智能化鑒別和測定；應用于食品添加劑檢測，實現了目標物的種類和含量的方便、快捷、靈敏、準確測定。

1、項目簡介 本項目在三維熒光光譜技術的基礎上，建立光譜數據矩陣計算模型和處理方法，建立了基于熒光光譜和智能算法的食品安全檢測新技術。應用于白酒檢測，實現了白酒品種和年份酒年份的科學化、儀器化和智能化鑒別和測定；應用于食品添加劑檢測，實現了目標物的種類和含量的方便、快捷、靈敏、準確測定。 2、創新要點 本項目研發用于復雜混合物體系檢測的高分辨率熒光光譜技術，結合數學建模方法和智能計算技術，以三維熒光光譜獲得更多信息，以三維數陣校正智能算法進行混合物光譜特征信息的提取和處理，在處理復雜混合物體系光譜信息方面發揮優勢，實現了以“數學分離”代替“化學分離”、以“計算識別”代替“人工判別”，解決了復雜混合物熒光光譜特征指向問題，建立了新的食品安全檢測技術。 3、效益分析 “白酒年份酒的熒光光譜檢測技術及鑒別系統”可實現對所建庫中不同品牌白酒及不同年份白酒進行準確鑒別，可應用于白酒企業的生產管理和年份白酒消費市場的監督管理，將促進我國白酒年份酒的產生和銷售的規范和發展，推動品牌白酒鑒別工作的技術進步，為打擊假冒偽劣、保護名牌提供技術支持，具有直接的經濟效益和良好的社會效益。 4、推廣情況 建立的白酒熒光光譜檢測技術對“中國白酒 169 計劃”和“白酒 3C”計劃的家白酒企業的產品進行了應用。在“山西杏花村汾酒廠股份有限公司”，本項目成果已應用于公司的生產管理和市場的監督管理.本項目成果已在“無錫市凱得靈糖果食品有限公司”得到應用，應用于公司生產原料和成品的檢測。為本公司確保產品質量，提供了有效的技術支持，促進了產品質量的穩定和提高，應用二年多時間以來，糖果的產銷量有了顯著的增長。

本發明公開了一種基于直方圖特征點配準的影像勻色與融合方法及系統，該方法根據影像亮度直方 圖特征提取直方圖極值點，并采用一維高斯平滑抑制亮度直方圖局部噪聲點;同時，使用匹配代價函數 對匹配矩陣消元的方式構建直方圖極值點間的匹配關系，并以匹配的直方圖極值點作為直方圖特征點。 利用直方圖特征點，采用影像重疊區的直方圖特征點對應亮度值修正影像亮度。本發明能對大視角、近 距離色差較大的影像進行色調差異處理，能自動消除多張影像重疊區域內以及非重疊區的色調差異，達 到影像局部區域色調均衡與拼接后街景的全景影像整體色調均衡的效果。

一種基于 LED 混光呈色模型的光譜功率分布提取方法及系統，包括進行 LED 智能光源控制信號空 間全局采樣，利用預設的 LED 發光控制方式根據全局采樣樣本集中各信號值驅動 LED 光源發光，組成 發光樣本集；分別測量所得各發光樣本對應光譜功率分及照度，生成發光數據集；根據預設的照度閾值 進行篩選，得到最終發光數據集，并從全局采樣樣本集中選取對應信號樣本，組成最終信號空間采樣樣 本集；構建 BP 神經網絡，并在此基礎上建立相應的 LED 混光

光影紙雕燈則是多層的平面紙雕組合形成立體的空間在輔以燈光形成有趣的光影變化。現代光影紙雕工芒的多層疊加和鏤空處理能夠較好地彌補剪紙工藝傳承延伸與創新應用。

本項目擬進一步技術升級轉化的核心技術科技成果“基于燃料電池增程器時滯特性的瞬時優化能量管理策略”來源于“十二五”863計劃《燃料電池轎車動力系統技術平臺研究與開發》（2011AA11A265）項目。圍繞該核心技術，項目申請人已申請發明專利7項，其中4項已授權，發表相關學術論文二十余篇，并與上海大眾汽車有限公司開展了初步的技術轉化合作。1 技術簡介  針對燃料電池電動汽車具有多個車載能量源這一特點，申請人從綜合考慮動力蓄電池和燃料電池增程器協調工作的角度出發，提出了一種源于ECMS策略（等效燃料最小策略）的基于損失功率最小算法(minimum loss power algorithm，MLPA)的瞬時優化能量管理策略。該策略算法思想為，基于試驗得到的各關鍵部件效率特性圖，構造動力蓄電池、燃料電池、DC/DC等關鍵部件在每一時間步長內的損失功率函數，這些部件損失功率函數在每一時間步長內的線性疊加構成了多能量源動力系統損失功率指標函數，通過使該指標函數在每一時間步長取值最小（系統效率最高）來確定燃料電池增程器功率輸出。圖1為該控制策略導出的燃料電池實時功率輸出優化控制曲面。 通過仿真及實車轉轂試驗臺驗證發現該策略具有以下優點，如圖2-3所示：1）該MLPA瞬時優化能量策略對工況適應性強，多種常見工況下（NEDC，UDDS，HWFET，勻速工況）經濟性優于傳統能量策略。2）多種常見工況下，該MLPA瞬時優化能量管理策略均能夠控制燃料電池功率輸出變化平緩，實現了“淺充淺放”，有利于燃料電池以及蓄電池的壽命保護。