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一、項目簡介 自動導航運輸車（Automated Guided Vehicle，AGV）是裝有自動導航裝置，能夠沿規定的路徑行駛，在車體上具有編程和停車選擇裝置、安全保護裝置以及各種物料移載功能的搬運車輛。廣泛應用于汽車制造、電子、紡織、食品、煙草、物流倉儲等行業和領域。 2016年中國AGV市場銷售量7350臺，市場規模達12.08億元，同比增長37.7%。2017年中國市場AGV銷量有望突破10200臺，同比增速超38%。特別是新一代完全柔性的AGV機器人將在各種場景下得到應用，新的AGV增量市場正在醞釀過程中。 當前AGV主要導航方式為有軌導航（固定路徑）和無軌導航（柔性路徑）。傳統有軌導航AGV主要采用有軌導航方式，雖然簡單易行、路徑跟蹤可靠性好，但靈活性和柔性差；新的激光導航方式，在應用時具有更高的柔性，但目前大多數是采用反射板和三角定位原理進行，其靈活性和柔性受到限制。 無軌導航AGV不需要任何場地施工、具備自由路徑導航和智能避讓能力的AGV，越來越受到行業的重視，是重要發展趨勢和研究熱點。這種無軌的自主導航系統（自由路徑規劃和決策）具有更高的引導柔性，能夠更高效、靈活地完成物料的搬運任務。隨著車間物流和生產流程日益復雜多變，對柔性供送、自主規劃決策的新一代AGV需求迫切。 本項目致力于開發面向柔性物料搬運、內部物流的AGV機器人平臺，具有效率高，易于操作、使用靈活且安全等特點。項目研究的這種AGV是第三代柔性移動機器人，綜合了激光、視覺、慣性定位和自主規劃決策技術，是未來的移動解決方案。(智能化工具化)，適應于巡檢和商城、賓館、醫院等場所的內部配送。 項目研究全新一代AGV屬于自主導航機器人，具備全柔性：無軌導航，不需要場地布設，全軟件化，應用更廣（內部物流、人機協作等）。具備自主性：自動路徑規劃、自動避障、自動跟蹤、相互協作、自動充電等智能決策。項目研究具有重要的現實意義和市場前景。 二、前期研究基礎 研究團隊已經開工研究面向柔性物料搬運和物流配送的新一代AGV機器人，服務于需混合導航與自由路徑功能的新興AGV市場，目前研發的這種AGV是第三代高級移動機器人，綜合了激光、視覺、慣性導航和自主規劃決策與人機交互技術，是未來的移動解決方案(智能化工具化)。累計完成投資150萬元，已和廈門萬久公司開展省高校產學項合作目(基于視覺與慣性定位的AGV裝置研發)，設計完成了AGV機器人樣機，正進行驅動系統、導航系統、控制系統可靠性與性能指標的測試。 當前正在的研究工作和目標是，進一步完善AGV基本機型設計，實現激光SLAM、里程/IMU慣性定位、自主路徑規劃與跟蹤；對AGV的RGB-D視覺系統進行開發設計，實現視覺引導與目標識別、跟蹤、避讓；進行終端控制軟件開發，形成產品應用解決方案。 已發表的與項目相關的主要論文SCI論文5篇，EI論文20余篇。主要發明專利有：1. 仲訓昱, 田軍, 龐聰, 彭俠夫, 曾建平. 基于前傾 2D 激光雷達移動掃描的路面與障礙檢測方法. 國家發明專利（受理中）2. 仲訓昱. 基于虛擬掃描與測距匹配的 AGV 激光 SLAM 方法. 國家發明專利（申請號：201710504910.7, 受理中）. 3. 仲訓昱, 李躍亮, 彭俠夫. 面向智能車自主充電的柔性對接裝置. 國家發明專利（申請號： 201710389598.1, 受理中）4. 仲訓昱, 王祥, 陳映冰, 彭俠夫. 基于 A*提取引導點的 AGV 路徑跟蹤與避障協調方法.國家發明專利（申請號： 201710043581.0, 受理中）5. 仲訓昱, 李躍亮, 劉嘉偉, 彭俠夫. 一種面向智能車自主充電的柔性對接裝 置. 國家實用新型專利, 專利號： 201720606992.1 三、應用技術成果 （一）導航控制系統設計 研究團隊開發了一種全柔性自主式AGV機器人, 其導航控制系統如下圖所示，特點有： 1）采用這種模塊化的系統平臺, 搭建激光導航AGV產品, 可實現降低制作成本30%-50%;  2）結合視覺/慣性定位和特殊運動機構, 支持各種場景下的使用、簡易且節省人工成本。 （二）地圖表示和基于A*提取關鍵路徑點的全局路徑規劃方法 以AGV半徑障礙進行膨脹，建立初始柵格地圖；通過風險評估函數對障礙周圍節點的風險等級進行評估，獲得帶有風險區域的安全柵格地圖。在安全地圖上通過A*算法規劃全局路徑，在得到的全局路徑上提取關鍵路徑點。 （三）基于位-姿交替控制的路徑跟蹤與避讓/運動協調方法研究了局部環境建模與自適應窗口的實時避障方法，同時還研究了基于復合速度障礙法的分布式運動規劃算法，在各種移動服務機器人與AGV搬運機器人 相互協調避讓的運動規劃中等具有很好的應用前景。 機器人以關鍵路徑點為引導點并不斷實時切換、更新引導點，進行路徑跟蹤與障礙避讓的協調統一。 （四）基于地圖匹配的AGV激光SLAM方法 虛擬掃描與測距匹配法：增量式創建柵格地圖，采用虛擬激光雷達掃描與基于測距的快速輪廓匹配。 LATTICE SLAM方法：綜合采用了高斯牛頓迭代法、地圖匹配表、概率地圖和高低兩層地圖等策略。 （五）AGV系統特色設計 1)雙層控制器系統結構，提高可靠性、實時性和靈活性。 2)基于ROS的軟件設計，采用NVIDIA 的TK1超級計算平臺作為主控計算機。 3)下位機功能模塊設計：處理實時性較高的任務，如里程計／IMU推算定位、安全速4)度控制、超聲波／防撞條避碰處理等。 5)運動機構及外觀設計：兩輪差動驅動＋兩輪隨動”的四輪運動機構，比六輪機構具有更好的地面適應性；采用橡膠輪，減震和靜音效果好。 6)自動充電對接裝置設計：通過柔性連桿的彎曲形變來實現充電接口和充電接頭的柔順對接。 四、合作企業 廈門萬久科技股份有限公司是一家集銷售、軟件研發、技術服務、加工技術整合為一體的高新技術企業。目前公司的經營范圍涉及CNC軟件開發及數控系統銷售、CNC控制零件銷售及專業維修；工藝優化、機臺升級與技術改造、工程配電與軟件優化、專用機控制系統開發、多軸機的設計與開發、機臺精度檢測與校正優化服務等。公司是國際知名生產制造企業——富士康的產品供應商和技術服務商。  

目前，多媒體視頻領域存在多個編碼標準，包括 mpeg1/mpeg2/mpeg4/h.264，以及我們國家擁有自主知識產權的 AVS 標準。mpeg4 標準之中又包括 xvid、divx 等，而 h.264 可能 93 合作方式 商談。4 所屬行業領域 電子信息領域。也將存在多種編碼標準。其中新的編碼標準，如 h.264、VC-1 等，由于其需要較高的處理能 力，僅僅依靠嵌入式 CPU 或 DSP 的多媒體解決方案是無法獲得滿意的性能指標的，因此必 須采用專用集成電路(ASIC)方法來實現硬件加速功能。但這種 ASIC 設計方法——即通過硬件實現直接提供某種(些)編碼格式的支持缺乏靈 活性，一旦有種新的編碼標準推出，就需要重新設計開發芯片。面對眾多的媒體編碼標準， 這種方式增加了設計以及應用成本。而就目前市場發展來看，多種視頻編解碼技術將長期共 存，迫使芯片業界必須迅速攻克靈活性、兼容性等難題。為解決這一問題，清華大學設計了 一種軟硬件混合的多媒體處理器解決方案，支持 mpeg1/mpeg2/mpeg4 /h.264/AVS 視頻標準 以及相關的音頻編碼標準。其核心是設計一種多媒體處理芯片，該芯片對于通用的多媒體編 碼中的計算密集型的數據處理，如運動補償算法(Motion Compensation)、反離散余弦變化 (iDCT)、色彩空間轉換等，采用 ASIC 實現。在此硬件平臺之上，設計一套與具體標準無 關的多媒體處理通用軟件開發接口，實現軟硬件混合的媒體處理。這樣就能夠增加媒體處理 的靈活性——可以通過修改軟件來支持新的編碼標準或者新的應用。

大健康是未來世界發展的趨勢，在未來10年內將產生10萬億美元的產業。我國在近期提出的健康中國，著眼于擴大在線健康服務，依托大數據提出診斷和治療建議，實現大社區健康管理與大健康服務。實現這一體系的關鍵，在于各種柔性電子、傳感器技術，與物聯網、云通信技術，以及大數據與人工智能相結合。 隨著經濟的發展，人們對于健康的重視程度越來越高，在皮膚表面進行檢測人們身體健康狀況的柔性傳感器，是未來電子科技發展的一個重要方向，將會有巨大的市場前景。在以智能手機為主體的電子元器件的開發日益盛行，開發一種柔性智能傳感器，舒服的貼在皮膚表面，這種傳感器既能夠檢測人們生命體征（如血壓、心跳、體溫、血糖等）的變化，又能夠無線連接手機。醫院的醫生能夠通過互聯網、云通訊、分布式的監測和管理每個病房的病人的身體狀況，既節省大量人力時間成本，又能夠及時的檢測到病人的生命體征變化；結合無線互聯網、云通訊,能實現分布式醫護,虛擬空間管理；與大數據與人工智能結合，進行智能健康管理,實現智慧醫療（圖1）。 圖1 基于柔性傳感器的智慧醫療系統 本項目主要應用生物相容的蠶絲材料作為傳感單元主要組成部分，以無線藍牙模塊與無源RFID標簽作為人機數據交互單元，以大數據為手段對平臺進行管理，瞄準柔性電子與智能大數據前沿領域，具有重要的科學意義。具體如下： （1）柔性電子皮膚等智能傳感新技術與器件開發 近年來，蠶絲等柔性材料作為醫用生物材料漸漸進入人們的視線，具有良好的生物相容性和極佳的力學性能。以此為基礎開發柔性電子制造技術，通過柔性材料的光刻、打印等加工技術，制備傳感單元。 （2）人體傳感信號實時監測的云系統的開發 通過建立皮膚表面傳感器無線信號傳輸技術，實現體溫、心跳等信號的遠程監測，符合國家精準醫療精神。通過云系統可對老年社區、醫院等場所進行智能化、集成化的監控，實現健康的大數據管理。除此以外，也可實現個體的遠程診療體系。向“健康中國2030”靠攏，依托大數據提出診斷和治療建議。 （3）將系列傳感器材料制備技術與無線信號傳輸云平臺結合，實現個人和醫院的對自身和病人的健康指標數據進行檢測和管理。以此無線體征檢測的平臺框架為基礎，后續又可以引入更多傳感與控制體系，適應場景的多樣化。 二、前期研究基礎 （1）模仿神經元突觸的蠶絲憶阻器 在神經系統中，當神經沖動從軸突傳導到末端時，Ca2+離子大量涌入突觸前膜引起遞質的分泌，從而改變突觸后膜的導電性。我們通過仿生該過程，利用Ag+離子在外加電場作用下WK@AuNCs蠶絲蛋白薄膜的遷移行為來模擬阻值漸變和阻值記憶的過程。其電學特性表明其具有獨特的突觸特性，并具有突觸學習能力。 （2）蠶絲基應力傳感器—柔性電子皮膚 人體電子皮膚傳感器是未來傳感器發展的新方向之一，超薄超柔的特性使其可以在人體幾乎難以察覺異狀的情況下，完成多種生理指標的采集。我們通過研制柔性壓力傳感器，已在運動檢測、發聲檢測、脈搏檢測等方面開展了大量研究。 （3）纖維傳感器 可穿戴設備在未來智能裝備領域具有廣泛的應用前景，而我們平時穿戴的衣物均是由纖維編織而成，智能穿戴設備設計的最高境界為對其本身必須的纖維材料的功能化。我們通過對纖維材料進行改造和設計，制備除了纖維狀溫度、壓力傳感器。對纖維傳感器進行編織可實現多維度傳感，并可適應多種場景，這項工作與傳統紡織行業結合開創了尖端智能科技研究新領域。

本發明公開了一種靜脈穿刺針頭位置定位的裝置，其特征在于， 包括紅外光源、主相機、側相機和圖像處理單元；紅外光源用于照射 穿刺區域的皮膚表面和針頭；主相機用于從穿刺區域的皮膚表面的上 方由上而下對針頭進行拍照；側相機的拍照方向與主相機的拍照方向 相互垂直，用于從穿刺區域的皮膚表面的水平方向對針頭進行拍照； 圖像處理單元與主相機和側相機相連，用于比較主相機和側相機拍攝 的照片，從而得出針頭的位置。本發明的針頭位置定位裝置，結構簡 單、定位準確，僅需更換針頭便可重復使用，造價和使用成本低廉， 具有效率高、直觀、準確等特點。 

一種正余弦編碼器的誤差補償裝置，屬于數字信號誤差補償裝置，解決現有誤差補償系統需要專門誤差測試儀器的問題，對正余弦編碼器輸出信號的各種誤差進行補償及糾正。本發明包括差分放大電路、AD 轉換電路，以及依次串聯的直流誤差補償模塊、幅值誤差補償模塊和相位誤差補償模塊。直流誤差、幅值誤差補償模塊先后消除編碼器輸出信號中的直流誤差和幅值誤差，最后將處理結果輸入相位補償模塊；相位誤差補償模塊首先經過移相和乘法器倍頻將相位誤差轉換為直流誤差和幅值誤差，然后進行直流誤差補償和相位誤差補償，得到兩路理想的高質量正余弦信號。本發明實施簡單、方便，使用效果好，為減小細分誤差，提高細分精度和分辨率提供基礎。

本發明公開了一種復現人手抓取功能的欠驅動假肢手，并在手 掌內設有指間驅動機構和拇指驅動機構；其中手指本體以滑輪為主要 部件，手指內傳動機構采用鋼絲繩依次交替纏繞于手指的各滑輪上， 指內關節間采用彈性元件柔性耦合，指間驅動機構采用兩個電機協同 驅動四個手指以及其多個自由度；拇指本體內以滑輪為主要部件，手 指本體內傳動機構采用傳動繩作為傳動介質，指間驅動機構采用齒輪 組件配合傳動，實現兩個電機控制拇指的四個自由度。通過本發明， 能夠精確完成對各種物體的自適應抓取，復現人手豐富的抓取操作功 能，并具備結構緊湊、體積和重量進一步降低、便于操控和抓握動作精確等特點。

圖1. 礦識的4個頁面 a: 選取待識別的礦物，可現場拍照獲取或從手機相冊中選取 b: 截取待識別礦物中心圖 c: 輸入便攜硬度儀測量或經驗估計所得的硬度值后得到識別結果 d: 可以不使用硬度值，僅用圖片進行識別 表1 礦識與其他相關工作的對比 圖片類型 相關研究 性能 可識別礦物數 準確率(%) Raman spectroscopy 拉曼光譜 Computers & geosciences 2013 6 83.0 Microscope 顯微鏡 Sensors 2019 4 90.9 Mathematical and Computational Applications 2011 5 93.9 Photo 相機圖片 Artificial Intelligence in Theory and Practice, 2008 6 91.0 Minerals 2019 12 74.2 photo & hardness 相機圖片+硬度 礦識 36 90.6   表2 礦識能夠識別的36種礦物及其準確率 礦物名 樣本數  僅用圖片識別的正確數 結合圖片與硬度識別的正確數 Agate瑪瑙 5 5 5 almandine鐵鋁榴石 6 4 4 azurite藍銅礦 2 1 2 beryl綠柱石 1 1 1 chalcopyrite黃銅礦 2 1 2 cinnabar辰砂 1 1 1 copper銅 2 2 2 fluorite螢石，氟石 11 8 10 galena方鉛礦 3 2 3 halite石鹽 1 1 1 hematite赤鐵礦 8 1 5 malachite孔雀石 6 5 5 opal歐泊 1 1 1 orpiment雌黃 3 1 3 pyrite黃鐵礦 6 5 6 quartz石英 4 4 4 sphalerite閃鋅礦 1 0 0 stibnite輝銻礦 8 7 8 sulphur硫磺 2 2 2 total 73 52 65 Accuracy \ 71.2% 89%    

成都中醫藥大學梁繁榮教授項目組圍繞“實現針灸研究證據科學評價、集中存儲、深度分析、高效利用”關鍵問題，采用大數據分布式存儲、計算、分析和服務技術方法，創建了基于“云服務器+終端”大數據服務模式的循證針灸臨床診療決策支持平臺，并在臨床、科研、教育、產業等多個領域進行了推廣應用。項目主要技術內容： 1.基于大數據的循證針灸臨床決策支持平臺的構建：（1）構建了循證針灸證據質量評價標準、證據強度及推薦等級標準，創建了“大數據-當前最佳證據-優化診療方案”的循證針灸臨床決策模式；（2）研發了一系列針灸循證診療決策數據挖掘模型和算法，實現了針灸疾病診斷、辨證分型、處方優化、刺激參數組合等診療決策方案的準確挖掘、智能分析、客觀判斷和可視化交互；（3）采用DTS、網絡爬蟲等方法采集數據，建立了針灸數據資源主題數據倉庫和數據集市，構建了循證針灸決策資源中心；（4）設計開發了分布式存儲、計算、分析與服務的循證針灸臨床診療決策支持平臺，實現了針灸循證診療決策各數據挖掘算法不同粒度的構件化組裝、快速集成、高效響應和大數據服務。 2. 基于大數據的循證針灸臨床決策支持平臺的應用：（1）制定并完善了基于最新研究證據的24個病種的循證針灸臨床治療決策方案，為臨床治療決策提供了可供參考的高質量證據；（2）將GRADE系統引入循證針灸臨床實踐指南的制定，牽頭制定了中國針灸學會《針灸治療坐骨神經痛臨床實踐指南》；（3）對針灸臨床常見的14個病種的古今治療證據進行了系統的處方規律分析，發現并驗證了具有理論和臨床價值的經穴效應規律，并為優化針灸臨床診療決策提供了便利；（4）將平臺推廣應用于中醫針灸臨床實踐和醫院管理，提高醫生診療水平、中醫針灸臨床療效和醫院信息化管理水平；（5）研發了集針灸大數據支撐與臨床經穴診斷治療于一體的智能化循證針灸診療設備，開創了循證針灸臨床決策的應用新模式。 研究成果已在71家中醫醫療機構和天津、上海、廣州、南京等地高校、科研院所應用，獲得2800余萬元直接經濟效益和上億元間接經濟效益，對于針灸臨床療效提高、科技創新和創新人才培養起到了積極的推動作用，開創了針灸學產、學、研、用合作推動科研成果轉化的成功模式。由石學敏院士等專家組成的鑒定委員會一致認為：“本項目極大地促進了針灸學的現代化和信息化發展，顯著提升了針灸臨床決策水平，加快了針灸學國際化進程，研究成果達到國際領先水平。” 基于大數據的循證針灸臨床診療決策支持平臺的應用場景示意圖

研究背景：  大數據應用的多樣化  需要的計算模型、數據模型多樣化；  目前每類模型需要單獨的開源系統來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。  多系統導致大數據分析平臺非常復雜、效率低下。 研究目標： 研究和開發面向新型多計算模型融合架構的、高時效、可擴展的新 一代大數據分析支撐系統與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。 針對目前大數據分析平臺復雜、效率低下的痛點，該系統具有三個  方面的優勢：首先，這套系統采用融合架構，一方面實現關系、圖、鍵  值、文檔等多種數據模型的高效融合，另一方面實現批處理計算、流計  算的深度融合，并可以通過SQL擴展語言來進行多模型的統一查詢，實現高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統來說，時效性非常重要，這  套系統采用融合架構提高效率是實現高時效的基礎，更重要的是，我們  對大數據分析從數據到用戶進行了端到端的全棧時效優化。最后，對于  大數據應用來說，系統擴展性非常重要，本系統在資源層、存儲層和計  算層進行了全面的擴展性優化。下面在融合架構、高時效和可擴展這三  個方面，分別詳細介紹FAST系統的三個主要亮點。 融合架構 FAST系統的第一個亮點是融合架構，我們在技術方面的創新主要包  括多數據模型融合和多計算模型融合兩方面。 多數據模型融合： 設計和研發了多模型數據管理與查詢引擎，支持關系、圖、鍵值、  文檔等多種數據模型，實現了查詢解析、查詢優化、元數據管理、數據  分布等功能，將多種數據模型進行統一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統一的查詢接口支持對關系、鍵值、圖、文檔等數據進行獨立訪問或者跨模型查詢。 經過試驗，多模型數據融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現有系統還需要手工編程方式來實現跨模型查 詢，所以FAST系統在易用性上也表現良好，降低使用門檻，提高開發效率。 多計算模型融合： 在計算層實現了最常見的批處理計算和流計算深度融合，批流融合的核心方法是在系統內部實現批和流的統一表達，批是對有限數據集  的運算，流是對無限數據流的計算，我們設計了UCollection結構對批和  流數據進行統一表達，通過識別的bounded標志，來確定是批、流、或批流融合。有了統一表達，可以開展一系列融合優化來提升系統性能。 并且對上通過Unified API統一用戶的批、流接口，實現二者在編程范式上的統一表達。對于批流混合的計算，融合架構系統的查詢延遲比Flink 1.4.2能減少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。 高時效 FAST系統的第二個亮點是高時效，即縮短大數據分析的時間消耗，  提高效率。由于大數據分析平臺是一個非常復雜的系統，為了做到高時效，系統不能存在性能短板，因此需要對大數據分析的整個過程進行端到端的全棧時效優化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態存儲、批流融合、機器學習、人工操作各層都進行優化。 對于多模態存儲，面向應用負載和異構硬件特征進行自適應優化； 對于批流融合計算，在統一表達基礎上，進行系列融合優化技術， 包括DAG優化、迭代優化、部署優化、操作符優化等； 在機器學習層面，進行模型優化、消息優化、梯度優化、概率優化 等來提高時效； 而且我們也考慮到大數據分析過程中用戶人工操作的時效性問題，  通過智能地進行大數據分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的  時間。 可擴展 FAST系統的第三個亮點是可擴展，由于大數據應用規模很大，數據增速快，對系統可擴展性的要求非常高，為此我們在系統的資源層、  存儲層和計算層進行了全面的擴展性優化。 在資源層，系統都部署在云計算的虛擬化資源之上，利用了云計算資源的彈性機制進行系統擴展。并在系統中實現了可伸縮調整模塊，  能實時監控軟硬件系統的狀態，按照應用需求來自適應地進行彈性伸縮。 在存儲層，分布式存儲系統擴展性的關鍵在于分布式共識和一致性 協議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優化。 在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數規模，使系統可以支持  到百億級別的超大規模機器學習模型訓練，并且性能方面有明顯提  升。 亮點成果： 融合架構大數據分析平臺目前已經在阿里巴巴雙十一進行示范應用。  從2020年11月10日至11月16日一周的時間，在阿里的生產環境中，研發 的系統一直連續穩定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數據 分析，綜合運用了本系統的存儲、計算、機器學習等多個模塊的能力， 累計進行了184億件商品推薦。 同時在雙十一期間，基于智能交互向導技術，也面向電子商務應用  的賣家提供了“生意參謀”應用，基于大數據分析，幫助賣家分析產品  銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。

遺產稅的開征是我國地方稅制體系建設中的一個重要問題.本文探討了我國開征遺產稅的必要性與可行性,在借鑒其他國家遺產稅制實踐經驗的基礎上.提出構建我國遺產稅制的初步設想.