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2014教育部自然科學獎二等獎，高速可靠的寬帶無線通信是現代信息社會的基本需求，也是我國基礎研究重大戰略方向之一，但其面臨著無線頻譜資源日益緊缺以及能源消耗急速增長的瓶頸問題，為尋求突破，多域多點協作的新型寬帶無線傳輸成為重要研究課題，它以多天線MIMO傳輸為基礎，充分挖掘和協同利用空間、時間、頻率、功率、終端和網絡等多域與多點資源，大幅度提升系統的頻譜效率與能量效率。本項目在國家863計劃、國家科技重大專項以及國家自然科學基金等重要課題的支持下，重點圍繞寬帶無線通信中的多用戶MIMO協作、中繼協作和多點協作網絡場景，研究多域多點協作的新型寬帶無線傳輸理論及系統架構，提出了適應復雜無線傳播環境的高效能。 分布式多域多點協作理論與關鍵技術，取得系列原創性成果，形成較為完整的多域多點協作傳輸理論體系。

該項目主要應用于車輛安全輔助駕駛領域，可以在車輛有危險趨勢時及時向駕駛員提供警告信息，減少或避免可能發生的交通事故，也可以應用于車輛的輔助駕駛和智能自動導航領域。該項目利用灰度圖像中道路邊緣處存在的灰度特征、梯度特征作為識別道路的特征，運用群智能算法實現對道路邊界的快速識別，最終得到車輛行駛道路信息。根據道路識別結果，利用前方車輛在圖像中底部邊緣存在灰度特征、方差特征和梯度特征，運用魚群算法實現對前方多車的快速識別。項目采用轉向動力學連續模型，車輛前輪轉角和道路曲率作為系統輸入，根據系統的采樣頻率將連續模型離散化，運用Kalman濾波理論設計狀態觀察器，實時觀測前方車輛側向速度和橫擺角速度，從而獲得車輛運動軌跡，為安全輔助駕駛系統提供準確信息。     該項目對車輛安全輔助駕駛系統提供信息的頻率在5Hz之內。在復雜情況下通過使用本項目研究的系統進行車道識別，其準確率大于95%。該項技術于2009年初成功應用于新疆冰雪災害防護系統的養護車輛智能輔助駕駛系統中，該系統由北京中交國通智能交通系統技術有限公司負責建設，采用該技術大大提高了復雜冰雪環境下道路識別和前方車輛識別的可靠性和實時性，同時增強了在不同光照等復雜環境下的適應性。該技術應用后，有利于避免和減少道路交通事故發生的可能性，保障車輛行駛安全，取得了良好的社會效益。

本設計根據將ZigBee無線技術應用在智能家居上，可實現一種可以監控家庭老人活動狀態的無線傳感器網絡，并通過因特網甚至是手機遠程監控來實現家庭醫療保健這一理念，為構建智能家居系統奠定基礎，通過家庭網關將家庭內部無線網絡和外部廣域網溝通起來。 家庭網關是由家居內部無線網絡ZigBee協調器和PC機兩個部分組成，兩者各司其職，前者主導家庭內部無線網絡，后者通過因特網與外部網絡通信。為實現遠程監控功能提供了可能性。用戶通過家庭網關達到監控家庭ZIGBEE節點的目的。 1、通過內置微型傳感器，監測老人身體狀態，包括站立、躺下、臥倒、慢跑、左側臥倒，右側臥倒，摔倒，緊急狀態這八種狀態； 2、通過ZigBee網絡同時監測多位老人的身體狀態； 3、老人在出現緊急情況時，可通過監測儀實現主動報警； 4、報警信息可通過GSM模塊，以短信的形式發送給老人的監護人； 5、監控中心可以記錄老人的狀態信息，并可顯示狀態發生與持續的時間； 6、監控中心具有事件功能，可向監測儀發送時間提醒消息，提示老人吃藥，添減衣物等； 7、低功耗設計，便于攜帶和使用。

本實用新型公開了一種可感知碰撞的采摘機器人伸縮臂，包括驅動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碰撞片、至少一個彈簧組件和至少一個開關組件；碰撞片設置于驅動伸縮 部分沿軸向的外部，開關組件設置于驅動伸縮部分的端部，彈簧組件的一端固定在碰撞片上，另一端固定在驅動伸縮部分的端部，彈簧組件的高度大于開關組件的高度。本實用新型結構簡單，實現方便，能夠提 高機器人整體的采摘效率和成功率。

配電低壓臺區泛在感知解決方案，創新提出“變-線-表”一體化拓撲辨識方法，可實現故障定位和主動推送、戶內外停電責任研判、搶修痕跡化管理、分支線路阻抗監測等創新功能，完整實現中低壓配電網一張圖的解決方案。

本技術成果重點通過研究開放式數據交互技術，在基礎數據支撐平臺層面解決異構交通數據一致性描 述、跨平臺交互等問題；通過研究城市路網多粒度運行狀態分析技術，在交通狀態感知與分析層面解決大 規模路網交通運行狀態多粒度獲取等問題；通過實施中心城市交通狀態感知與分析集成系統開發與實證測 試，實現面向交通管理與出行的多目標多層級交通運行狀態評價。

成果介紹物聯網感知層測試實驗與評估系統是在863主題項目—物聯網安全感知關鍵技術及仿真驗證平臺的資助下完成。仿真平臺為物聯網感知節點部署后的性能提供一個仿真測試和性能評估的環境，其特點是：不需要部署真實的感知節點。通過對物理信道的建模、無線信號特征建模、電源建模和通信環境建模，能夠最大限度模擬真實環境下的感知節點通信過程。仿真的結果是理論值，可以將感知層測試實驗平臺的數據作為系統的初始值，從而提高仿真的精度。其特點和指標：（1）針對實際應用環境配置參與通信的感知節點屬性和參數，即節點建模；（2）建模感知節點的電源模型；（3）根據用戶的需要選擇節點部署的方式，并可以對節點位置、屬性和參數進行手動調整；（4）能夠加載待測的通信協議；（5）能夠根據部署的拓撲圖產生用戶編程模板；（6）理論上，待測節點的數量不設置上限，但隨著節點數量的增加，PC的處理時間將延長；（7）能夠仿真無攻擊或攻擊情況下，網絡的吞吐量、丟包率、延時、數據傳輸的平均路徑長度、平均能耗和網絡的擴展性等性能；（8）該平臺不受具體應用的限制。技術創新點及參數技術原理：針對物聯網感知層設備規模龐大，部署費時費力，以及部署前很難評估系統性能，部署后加載的協議一旦不符合要求，重新加載成本巨大的問題，研發了該平臺。該成果的主要創新性體現在感知設備和環境等物理特征建模、測試內容和方法、仿真過程和結果的可視化顯示等方面，使得開發的系統簡單、易用，測試過程清晰、透明，測試結果可以分類比較。（1）在感知設備和環境等物理特征建模方面 該項目在感知設備部署環境方面，分別對室內環境和室外環境進行建模。針對室外環境，該團隊主要考慮自由空間的情況下，根據設備部署在平坦區域和非平坦區域的不同進行建模；針對室內環境，該團隊主要根據多徑效應、視距是否阻擋以及不同建筑材料（包括：混凝土墻、混領土樓板、天花板管道、金屬樓梯、厚玻璃、木門和隔墻等）對信號衰減的影響進行建模。在電源建模方面，主要是根據不同廠家的5號電池的放電曲線進行建模，由其放電電流、放電電壓和持續時間來確定電源的剩余電量。在芯片建模方面，根據不同的芯片類型，建模發射功率、接收靈敏度、RSSI、發送速率、工作電流和最小工作電壓等主要參數。（2）在感知層的測試內容和方法方面該平臺主要針對感知層需要評價的性能，如：吞吐量、丟包率、延時、平均路徑長度、能耗和連通度等，設計了其測試方法，新增待測性能可以通過組件的方式擴展。為了實現相關性能測試，首先需要選擇設備類型和部署場景，如圖1和圖2所示。然后進行部署，部署完成后，系統會自動產生5類文件，即：.ned文件，定義了感知設備部署后的拓撲結構，如圖3所示；.msg文件，定義了感知設備之間的通信規則，用戶可以根據實際需要進行修改和自定義；.ini文件，設備一旦部署完成后，其id號和位置坐標將記錄在該文件中，設備移動后，該文件對應的坐標值將自動更新；.h和.cc文件，即用戶待測協議的源文件。一旦感知設備部署完成，平臺自動產生這5類文件的初始框架，用戶只需要寫入待測協議的具體代碼，經編譯器編譯后，即可進入測試環節。具體協議的代碼可根據該項目組編寫的編程指南開發，其開發環境與C語言的開發環境類似，方便易用。（3）在仿真過程和結果的可視化顯示方面一旦待測協議編譯完成，平臺即可開始相關的測試，此時，用戶可以根據需要動態選擇不同的參數，進行測試。開始測試時，平臺將同步顯示協議的通信過程，如圖5所示。根據仿真測試結果，不同的協議可以進行性能對比，如圖4所示為不同協議的網絡平均能耗對比。該平臺可以在無攻擊和無安全機制、無攻擊和有安全機制、有攻擊和無安全機制、有攻擊和有安全機制等四種情況下，評估感知層網絡的性能，并將它們的測試結果進行對比分析。國內外同類技術對比：國際上類似的仿真工具有十種左右，如：TOSSIM，OpenNet，NS2和OMNET等，都是針對傳感器網絡開發，不能仿真技術體制不同的感知設備，沒有對設備、網絡和環境等物理特征建模，而且無法接入實體設備，無法進行虛實結合的仿真測試。即使有些工具可以仿真感知層網路，如：TOSSIM，但是只提供TinyOS傳感網絡的仿真環境，無法仿真系統的安全性能，無法動態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議，但使用復雜，不易掌握，無法進行多安全機制對比，無法接入實體設備。而且，它們仿真的物理層是理想狀態，造成仿真結果與實際存在較大的差異。

1. 痛點問題 場景、目標對象的感知與語義理解在醫療健康、運動培訓等領域具有廣闊的應用前景，其核心是如何在像素級、對象級、場景級多層次、多尺度表示下實現語義、幾何及空間關系的透徹感知。 現有計算機視覺方法或激光雷達等手段無法同時獲取多個維度的高質量場景與目標信息，同時現有的深度估計、語義分割、位姿估計等相關技術，存在識別精度低、提取不到關鍵信息、應用場景單一等問題，無法滿足大尺度場景應用的需求。 2. 解決方案 團隊提出多模態采集、時空復用編碼攝像方法，獲取大景深、高時空分辨、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聯建模的動態場景深度估計方法，綜合語義信息、幾何結構信息以及時空間信息進行濾波，實現復雜動態場景的無先驗深度估計，將觀測目標與背景進行區分；提出一套從圖像和視頻中預測目標的位置和姿態的方法，包括迭代匹配的深度網絡、基于物體三維坐標的旋轉/平移解耦、自監督6D模型等，克服了遮擋、光照變化、視覺歧義與數據標注依賴等因素的影響，可以準確估計目標相對相機的 6D 位姿（3D平移量和3D旋轉量）；構建了基于全卷積網絡和興趣區域的多目標實例檢測與分割框架，有效的解決了復雜類別、場景遮擋情況下的多目標實例分割問題，能夠實現同時對場景中多個目標檢測與分析。 合作需求 尋求醫療健康服務、醫療器械等領域有相關技術開發、市場推廣經驗，能推廣本技術落地的高科技企業，可以進行深度合作。

本項目搭建一套基于深度學習技術的列車軌道安全自主感知系統，利用攝像頭，激光雷達毫米波雷達等多傳感器，通過多傳感器融合和物體檢測技術，對軌道安全進行監測感知。通過視覺目標檢測，實現激光雷達點云數據處理和多傳感器數據整合。