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四足機(jī)器人具有良好的運(yùn)動(dòng)靈活性和環(huán)境適應(yīng)性,是機(jī)器人研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。隨著研究的深入和對(duì)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)性能需求的提高,四足機(jī)器人研究領(lǐng)域分化出以高速運(yùn)動(dòng)為目標(biāo)的研究分支。生物學(xué)研究顯示,跳躍步態(tài)是四足動(dòng)物典型的高速對(duì)稱步態(tài),且多種動(dòng)物在高速速度中存在脊柱大幅地參與運(yùn)動(dòng),而相應(yīng)的脊柱型四足機(jī)器人的理論及運(yùn)動(dòng)控制研究卻鮮見(jiàn)報(bào)道。當(dāng)前研究大多孤立了脊柱環(huán)節(jié),鮮有整機(jī)的建模研究以及運(yùn)動(dòng)控制方法研究。在該方向的研究勢(shì)必推動(dòng)仿生工程和機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制等方面的發(fā)展,此外,以其高速運(yùn)動(dòng)的特點(diǎn),在軍事偵察、救震救災(zāi)和未來(lái)生活等領(lǐng)域也將具有廣闊的應(yīng)用前景。首先,本文以分析獵豹的運(yùn)動(dòng)特性入手,建立了脊柱型四足機(jī)器人七桿模型,以及構(gòu)建了ASLIP動(dòng)力學(xué)模型,使用拉格朗日方程推導(dǎo)了其跳躍運(yùn)動(dòng)的動(dòng)力學(xué)方程;迭代運(yùn)算動(dòng)力學(xué)微分方程,使用龐加萊映射方法搜索了機(jī)器人七桿模型基于ASLIP跳躍運(yùn)動(dòng)的不動(dòng)點(diǎn),結(jié)果顯示不動(dòng)點(diǎn)在固定能量層級(jí)下呈區(qū)域性分布;不動(dòng)點(diǎn)的對(duì)比結(jié)果顯示基于ASLIP模型的運(yùn)動(dòng)比基于SLIP模型的運(yùn)動(dòng)能適應(yīng)更高的穩(wěn)態(tài)運(yùn)動(dòng)速度,并作了觸地力、脊柱角和穩(wěn)定性等特性分析。為脊柱型四足機(jī)器人跳躍運(yùn)動(dòng)提供了動(dòng)力學(xué)模型和理論基礎(chǔ)。然后,根據(jù)機(jī)器人模型各關(guān)節(jié)主動(dòng)力作用于控制量的廣義力計(jì)算結(jié)果,研究了前向速度、彈跳高度、機(jī)身俯仰角

本發(fā)明提供了一種基于低軌衛(wèi)星無(wú)線電測(cè)距信號(hào)的單星定位與授時(shí)方法。本發(fā)明使用單顆低軌衛(wèi)星測(cè)距信號(hào)實(shí)現(xiàn)用戶三維坐標(biāo)的確定，可用于基于通信衛(wèi)星信號(hào)的用戶位置確定。 本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種基于低軌衛(wèi)星無(wú)線電測(cè)距信號(hào)的單星定位與授時(shí)方法，所述基于低軌衛(wèi)星無(wú)線電測(cè)距信號(hào)的單星定位與授時(shí)方法利用非迭代的近似坐標(biāo)求解方法計(jì)算地面接收機(jī)的近似三維坐標(biāo)和接收機(jī)鐘差，再利用計(jì)算地面接收機(jī)的近似三維坐標(biāo)和接收機(jī)鐘差的結(jié)果作為近似值進(jìn)行迭代計(jì)算，求解出用戶三維坐標(biāo)和接收機(jī)鐘差； 進(jìn)一步，所述基于低軌衛(wèi)星無(wú)線電測(cè)距信號(hào)的單星定位與授時(shí)方法進(jìn)一步包括：利用多種形式的測(cè)距信號(hào)進(jìn)行計(jì)算，包括使用測(cè)距碼，導(dǎo)頻碼，載波相位，激光，周期性復(fù)現(xiàn)的數(shù)據(jù)幀頭和機(jī)會(huì)信號(hào)，用于實(shí)現(xiàn)信號(hào)發(fā)射器與接收機(jī)之間距離測(cè)量方式。

（專利號(hào)：ZL 201510093124.3） 簡(jiǎn)介：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于激光沖擊波技術(shù)的內(nèi)孔孔壁沖擊噴涂的方法及裝置，涉及零件加工再制造領(lǐng)域。本發(fā)明首先將料斗內(nèi)的金屬料粉送至坩堝內(nèi)加熱熔化制成金屬熔融液，然后利用強(qiáng)激光輻照在熔融液的液面上，熔融液表面部分物質(zhì)吸收激光能量瞬間氣化、電離在液面產(chǎn)生高壓等離子體，高壓等離子體瞬間對(duì)熔融金屬液面施加一向下的超高的沖擊力，使熔液發(fā)生爆炸性濺射，濺射的熔滴在空中飛行遇到阻力，霧化成更為細(xì)小的微粒，并以很高的速度撞向工件內(nèi)孔壁，在孔壁快速凝固后形成致密的涂層。實(shí)現(xiàn)該方法的裝置包括激光發(fā)生器、導(dǎo)光系統(tǒng)、送粉系統(tǒng)、工件夾具系統(tǒng)以及控制系統(tǒng)。本發(fā)明具有噴涂壓力超高、粒子濺射速度超快、涂層質(zhì)量好以及效率高等特點(diǎn)。

研發(fā)了基于拉曼分析和納米增強(qiáng)拉曼技術(shù)的便攜式非接觸人與動(dòng)物血液 鑒別儀。根據(jù)血液樣本特征拉曼光譜，確定光譜檢測(cè)波段和激發(fā)波長(zhǎng)，對(duì)分光 核心元件、系統(tǒng)光路、光纖探頭等進(jìn)行針對(duì)性設(shè)計(jì)與優(yōu)化，降低系統(tǒng)雜散光, 提高特征拉曼光譜分辨力、信噪比和檢測(cè)靈敏度；針對(duì)甄別對(duì)象特征，研究 血液樣本專用拉曼增強(qiáng)納米材料，進(jìn)一步提高檢測(cè)靈敏度；研制出便攜式非接 觸血液鑒別儀樣機(jī)；針對(duì)不同種屬血液的拉曼光譜，結(jié)合研發(fā)的儀器，開(kāi)展分 析測(cè)試方法學(xué)研究，建立血液拉曼檢測(cè)新體系和新方法。研制具有自主知識(shí) 產(chǎn)權(quán)的基于Raman光譜分析的非接觸便攜式人與動(dòng)物血液鑒別儀工程化樣機(jī)， 實(shí)現(xiàn)對(duì)人及常見(jiàn)動(dòng)物血液樣本的甄別，服務(wù)于我國(guó)進(jìn)出口檢驗(yàn)檢疫部門，達(dá)到 2分鐘內(nèi)檢測(cè)一個(gè)樣品，識(shí)別率高于95%的測(cè)試要求。

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本項(xiàng)目基于CT影像，利用三維重建技術(shù)，構(gòu)建肝臟的三維可視化模型，從淺到深、由大血管向小血管進(jìn)行分支繪制器官的血管分布圖像，利用手術(shù)床和CT檢查床一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系實(shí)現(xiàn)手術(shù)導(dǎo)航配準(zhǔn)，利用熱源追蹤和陀螺儀輔助實(shí)現(xiàn)手術(shù)視野內(nèi)精準(zhǔn)血管定位。該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)目標(biāo)血管的“直搗黃龍”式阻斷，最大限度減少實(shí)質(zhì)離斷過(guò)程的出血量，同時(shí)避免殘肝缺血和損傷肝靜脈導(dǎo)致的血液回流受阻、術(shù)中擠壓導(dǎo)致腫瘤細(xì)胞經(jīng)靜脈系統(tǒng)轉(zhuǎn)移等一系列不良后果。

北京豪思生物科技有限公司（簡(jiǎn)稱豪思生物）是一家由留學(xué)歸國(guó)人員創(chuàng)立的研發(fā)型高新技術(shù)企業(yè)，公司的研發(fā)及高層管理團(tuán)隊(duì)由多位留學(xué)歐美的資深學(xué)者和企業(yè)家組成，具有豐富的醫(yī)療技術(shù)研發(fā)及管理運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)。 豪思生物在全球臨床質(zhì)譜研究領(lǐng)域權(quán)威科學(xué)家、公司首席科學(xué)顧問(wèn)Gert Lubec 教授牽頭指導(dǎo)下，公司自主研發(fā)了一系列臨床質(zhì)譜篩查產(chǎn)品，包括應(yīng)用于阿爾茲海默癥、心血管疾病、泌尿疾病等重大疾病早期篩查診斷、遺傳代謝病篩查、藥物濃度檢測(cè)、代謝物檢查（氨基酸、脂肪酸、膽汁酸）、類固醇激素檢測(cè)、維生素譜檢測(cè)等質(zhì)譜檢測(cè)產(chǎn)品和服務(wù)，尤其在阿爾茲海默癥早期診斷、治療與監(jiān)測(cè)相關(guān)技術(shù)已具備國(guó)際領(lǐng)先水平。 同時(shí)，公司與美國(guó)梅奧醫(yī)療平臺(tái)、清華大學(xué)質(zhì)譜研究組、北京大學(xué)有著深度的合作關(guān)系，通過(guò)大力整合國(guó)內(nèi)外先進(jìn)技術(shù)資源，從而構(gòu)建國(guó)際領(lǐng)先的質(zhì)譜診斷平臺(tái)。豪思生物的研究成果已在國(guó)內(nèi)成功申請(qǐng)10項(xiàng)專利，國(guó)際專利申請(qǐng)工作也正同步進(jìn)行。?點(diǎn)擊上方按鈕聯(lián)系科轉(zhuǎn)云平臺(tái)進(jìn)行溝通對(duì)接！

本技術(shù)成果公開(kāi)了一種結(jié)構(gòu)化的多進(jìn)制準(zhǔn)循環(huán)低密度奇偶校驗(yàn)環(huán)碼(LDPC cycle codes)的構(gòu)造方法，其 步驟為：獲取準(zhǔn)循環(huán)的二進(jìn)制基矩陣Hbqc，采用有限域上的元素乘的方法隨機(jī)填充各個(gè)循環(huán)子矩陣；采用 環(huán)搜索方法來(lái)獲得長(zhǎng)度與圍長(zhǎng)g有關(guān)的所有環(huán)的數(shù)目及環(huán)中元素所在的位置；對(duì)于搜索到的每個(gè)環(huán)，計(jì)算 它的環(huán)熵Ec，然后改變這個(gè)環(huán)中元素的值使得環(huán)熵Ec盡可能增大，直到每個(gè)環(huán)的環(huán)熵都不再增大為止；為 了保持多進(jìn)制LDPC碼校驗(yàn)矩陣的準(zhǔn)循環(huán)的特性，從尋找到的環(huán)中的每一個(gè)元素作為起始元素開(kāi)始更新循 環(huán)子矩陣，更新采用的方法就是使起始元素所在循環(huán)子矩陣滿足乘規(guī)則；通過(guò)這個(gè)方法得到了一個(gè)多進(jìn)制 準(zhǔn)循環(huán)LDPC碼的校驗(yàn)矩陣Hnqc。本技術(shù)成果提出的構(gòu)造方法所構(gòu)造出的碼字具有優(yōu)異的糾錯(cuò)性能——在 相同的信噪比時(shí)可以獲得更低的誤碼率（誤比特率BER，無(wú)符號(hào)率SER和誤幀率FER）；所獲得的碼字結(jié) 構(gòu)具有準(zhǔn)循環(huán)特性，提高了編碼速度。 90%以上。 2.創(chuàng)造性建立了基于MapReduce貝葉斯算法的客戶流失預(yù)警模型，采用貝葉斯分類算法預(yù)測(cè)客戶流失 高風(fēng)險(xiǎn)群體。本模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)62%以上。

一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的軌道異物入侵自動(dòng)檢測(cè)與預(yù)警方法，具體實(shí)施步驟如下：A.搭建路面視頻監(jiān)控系統(tǒng)及車載視頻監(jiān)控系統(tǒng)；B.路網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控、視頻信號(hào)無(wú)線傳輸及自適應(yīng)反饋；C.云端數(shù)據(jù)、車載數(shù)據(jù)處理及異物入侵檢測(cè)、識(shí)別與預(yù)警；D.全路網(wǎng)信息共享、異物入侵行車控制及相關(guān)路網(wǎng)行車調(diào)度。

本發(fā)明涉及一種基于極坐標(biāo)參數(shù)化的航空攝影測(cè)量光束法平差的方法,包括以下步驟：1）通過(guò)航空拍攝測(cè)量區(qū)域得到一系列圖像,提取并匹配測(cè)量區(qū)域所有圖像的特征點(diǎn)；2）基于極坐標(biāo)參數(shù)化表達(dá)特征點(diǎn)；3）建立基于極坐標(biāo)參數(shù)化的光束法平差的觀測(cè)方程基于極坐標(biāo)參數(shù)化的觀測(cè)方程進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)平差。