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項目背景：目前以液壓作為驅(qū)動的伺服控制系統(tǒng)的高精 度、高頻率動態(tài)控制技術(shù)基本被 MTS、MOOG、Delta 等國外 設(shè)備商壟斷，這些伺服控制器適用性強、性能指標(biāo)高和資源 配置靈活，能實現(xiàn)多參數(shù)同時控制和補償，特別在系統(tǒng)的非 線性修正、控制特性的改善以及控制狀態(tài)的轉(zhuǎn)換方面具有較 大的優(yōu)勢，尤其是在控制算法上有很大的優(yōu)勢。國內(nèi)目前無 論是高性能動態(tài)控制器還是與之適配的控制算法，與國外相 比起步較晚，在這方面的研究相對落后，與國外伺服控制系 統(tǒng)的水平還有較大差距。國內(nèi)雖然有研究，但沒有形成自己 的產(chǎn)品，為滿足國內(nèi)各科研、生產(chǎn)需要，提供一流水平的靜 動載控制設(shè)備，實現(xiàn)電液伺服系統(tǒng)實時運動控制，需要尋求 到具有國際一流水平的高性能控制器及配套動態(tài)控制的算 法。 所需技術(shù)需求簡要描述：1.電液伺服控制器硬件設(shè)計。 選擇合適的硬件，以 DSP、FPGA 為核心的電液伺服控制器， 達(dá)到單多軸運動控制，特別是高速高精度的運動控制。2.伺 服控制軟件設(shè)計。在硬件完成的基礎(chǔ)上，編寫系統(tǒng)的各個功 能模塊、編寫底層驅(qū)動軟件及相關(guān)調(diào)試、及通訊接口很方式， 完成控制器位置控制的應(yīng)用程序編制，并完成控制器位置控 制的應(yīng)用程序編制調(diào)試。研究出配套的動態(tài)控制算法（加速 度、速度前饋控制、自適應(yīng) PID 等），配置合適的動態(tài)控制 算法，最終形成具有完全自主知識產(chǎn)權(quán)的控制系統(tǒng)。3.控制器硬件應(yīng)能保證長時間可靠運行，閉環(huán)控制頻率不低于 10kHz，多路 24 位以上 AD，可采集 mv、V、mA、數(shù)字脈沖、 格雷碼、二進(jìn)制等多種模擬量、數(shù)字量信號，多路 16 位以 上 DA，可輸出 V、mA、數(shù)字脈沖等多種模擬量、數(shù)字量信號； 動載可滿足 10~100Hz 動態(tài)波形的控制需求，控制精度不低 于 0.5%F.S。  對技術(shù)提供方的要求:1.具有成功的液壓油缸動載控制 實施案例，承擔(dān)過國家重點研發(fā)計劃項目。2.熟悉液壓油缸 的結(jié)構(gòu)設(shè)計，熟悉液壓油缸控制系統(tǒng)及算法的設(shè)計。3.具有 工學(xué)博士學(xué)位或高級工程師職稱，合作方需為國內(nèi)一流 211 大學(xué)，技術(shù)方案成熟可靠穩(wěn)定有創(chuàng)新思維，不涉及知識產(chǎn)權(quán) 侵犯。 

發(fā)明專利 “ 一種基于小波差分算法的電纜故障測距方法應(yīng)用于電力電纜在線故障定位 ” ，證書證號 955827 ，專利號 ZL 2010 1 0235507.7 。該方法用于電力電纜的在線故障測距。

本發(fā)明公開了一種基于類相似性測量的實時目標(biāo)跟蹤算法，目標(biāo)跟蹤對實時性要求非常高，在目前 主流的基于檢測跟蹤的框架下，根據(jù)測試樣本與目標(biāo)類和背景類的相似度比較來確定目標(biāo)在新幀中的目 標(biāo)位置。本方法首先在當(dāng)前幀采集目標(biāo)類和背景類集合，計算出它們的統(tǒng)計特征，并在下一幀采集測試 樣本集合。本方法定義了一種計算測試樣本與類之間相似度的量化標(biāo)準(zhǔn)，通過找出與目標(biāo)類相似以及和 背景類不相似的測試樣本來確定目標(biāo)位置。本方法明顯提高了跟蹤的實時性以及跟蹤精度。

1、項目簡介 本項目在三維熒光光譜技術(shù)的基礎(chǔ)上，建立光譜數(shù)據(jù)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(shù)。應(yīng)用于白酒檢測， 實現(xiàn)了白酒品種和年份酒年份的科學(xué)化、儀器化和智能化鑒別和測定；應(yīng)用于食 品添加劑檢測，實現(xiàn)了目標(biāo)物的種類和含量的方便、快捷、靈敏、準(zhǔn)確測定。 2、創(chuàng)新要點 本項目研發(fā)用于復(fù)雜混合物體系檢測的高分辨率熒光光譜技術(shù)，結(jié)合數(shù)學(xué)建 模方法和智能計算技術(shù)，以三維熒光光譜獲得更多信息，以三維數(shù)陣校正智能算 法進(jìn)行混合物光譜特征信息的提取和處理，在處理復(fù)雜混合物體系光譜信息方面 發(fā)揮優(yōu)勢，實現(xiàn)了以“數(shù)學(xué)分離”代替“化學(xué)分離”、以“計算識別”代替“人 工判別”，解決了復(fù)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(shù)。 3、效益分析 “白酒年份酒的熒光光譜檢測技術(shù)及鑒別系統(tǒng)”可實現(xiàn)對所建庫中不同品牌白 酒及不同年份白酒進(jìn)行準(zhǔn)確鑒別，可應(yīng)用于白酒企業(yè)的生產(chǎn)管理和年份白酒消 費市場的監(jiān)督管理，將促進(jìn)我國白酒年份酒的產(chǎn)生和銷售的規(guī)范和發(fā)展，推動 品牌白酒鑒別工作的技術(shù)進(jìn)步，為打擊假冒偽劣、保護(hù)名牌提供技術(shù)支持，具 有直接的經(jīng)濟(jì)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(shù)對“中國白酒 169 計劃”和“白酒 3C”計劃的 家白酒企業(yè)的產(chǎn)品進(jìn)行了應(yīng)用。在“山西杏花村汾酒廠股份有限公司”，本項目 成果已應(yīng)用于公司的生產(chǎn)管理和市場的監(jiān)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(yīng)用，應(yīng)用于公司生產(chǎn)原料和成品的檢測。為本公司 確保產(chǎn)品質(zhì)量，提供了有效的技術(shù)支持，促進(jìn)了產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定和提高，應(yīng)用二 年多時間以來，糖果的產(chǎn)銷量有了顯著的增長

物流調(diào)度、航班規(guī)劃等復(fù)雜應(yīng)用場景中，設(shè)計方案的評價隨著時間動態(tài)改變。這類優(yōu)化問題在現(xiàn)實中廣泛存在并且求解困難。為了推動該領(lǐng)域的發(fā)展，亟待提出能反映動態(tài)優(yōu)化問題復(fù)雜特性并且可控的測試集，從而推動動態(tài)優(yōu)化算法在現(xiàn)實問題中的應(yīng)用。課題組在

本發(fā)明公開了面向大規(guī)模圖像視覺特征的多維倒排索引與快速檢索算法，包括：利用圖像的視覺特征訓(xùn)練增強型殘差量化所需的多層碼書，并利用所訓(xùn)練的碼書構(gòu)建多維倒排索引；根據(jù)已訓(xùn)練完成的碼書，對圖像視覺特征進(jìn)行量化和編碼，同時根據(jù)計算得到的編碼將其插入到倒排索引中對應(yīng)的倒排列表；利用查詢圖像視覺特征對所構(gòu)建的多維倒排索引進(jìn)行查詢，獲得查詢候選集；利用自適應(yīng)超球體過濾對查詢候選集進(jìn)行優(yōu)化，對過濾后的查詢結(jié)果排序，從而完成圖像視覺特征的檢索。本發(fā)明的方法通過對圖像特征進(jìn)行量化和編碼，提高圖像特征的量化效率；利用所生

1.痛點問題 協(xié)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(wù)。相比傳統(tǒng)工業(yè)機器人，協(xié)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(wù)并靈活地與人類配合。隨著傳統(tǒng)工業(yè)機器人帶來的效率提升趨于飽和，能夠安全配合人類的協(xié)作機器人能夠進(jìn)一步提高制造業(yè)的生產(chǎn)效率，帶來可觀的經(jīng)濟(jì)效益。然而，現(xiàn)有的協(xié)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(quán)衡一直是人機交互中未系統(tǒng)解決的開放性問題。當(dāng)存在人機直接接觸時，為了保證人的安全，現(xiàn)有的協(xié)作機器人是通過中止正在進(jìn)行的任務(wù)、順從人的干預(yù)以保證安全；然而，不論人是有意地干預(yù)（即工人直接抓取機械臂來引導(dǎo)其任務(wù)）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(yù)，機器人才能繼續(xù)執(zhí)行它的任務(wù)。雖然這種人機協(xié)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(xié)作機器人的另一大痛點問題。協(xié)同機器人多用于能夠靈活拆裝的生產(chǎn)線，以適應(yīng)新的任務(wù)，因此新任務(wù)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(yōu)勢，能夠直接傳遞人類的操作技巧與經(jīng)驗。其中，將示教軌跡參數(shù)化為可以編輯修改、適應(yīng)不同任務(wù)的形式是提高效率的核心問題。該示教軌跡不光應(yīng)該包含機器人末端的運動數(shù)據(jù)，而且應(yīng)該包含同時調(diào)整的冗余關(guān)節(jié)運動數(shù)據(jù)，從而同時完成末端主任務(wù)與關(guān)節(jié)避障任務(wù)，以適應(yīng)工作環(huán)境。現(xiàn)有的示教方式未能結(jié)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(guān)節(jié)的示教任務(wù)。 2.解決方案 本項成果基于增強現(xiàn)實-觸覺感知技術(shù)，開發(fā)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(yīng)視覺控制與零空間阻尼控制的協(xié)作框架：在有限視場、未校正相機、關(guān)節(jié)奇異的情況下，保證了機器人在整個工作空間內(nèi)的全局穩(wěn)定性；在不影響機器人末端任務(wù)的前提下，允許人類專家隨時、安全地介入以改變機器人關(guān)節(jié)姿態(tài)，以應(yīng)對環(huán)境動態(tài)變化或突發(fā)事件，從而實現(xiàn)了安全與效率并重的人機協(xié)作方式。 ②對于問題二，本項成果構(gòu)建了增強現(xiàn)實-觸覺感知的混合接口，讓人類專家可以在任務(wù)和冗余聯(lián)合空間進(jìn)行雙手演示，同時記錄機器人末端與機器人關(guān)節(jié)的數(shù)據(jù)。示教軌跡基于DMP方法進(jìn)行參數(shù)化，能夠根據(jù)不同任務(wù)所需的末端位置、關(guān)節(jié)角度、運動速度進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，在保證末端任務(wù)精度的同時完成關(guān)節(jié)的避障任務(wù)。 技術(shù)核心： ①基于增強現(xiàn)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(xué)習(xí)方法; ③自適應(yīng)全局穩(wěn)定控制算法。 預(yù)期產(chǎn)品：用于人機互補協(xié)同操作的設(shè)備與軟件 3.合作需求 1)資金需求：本項成果開發(fā)的人機互補協(xié)作平臺，在硬件與軟件研發(fā)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(fā)所需辦公及研發(fā)場地、實驗室、分析與測試實驗室等； 3)團(tuán)隊：協(xié)作平臺開發(fā)團(tuán)隊、商務(wù)開發(fā)與合作團(tuán)隊、財務(wù)、法務(wù)等支持團(tuán)隊； 4)生產(chǎn)制造企業(yè)合作：提供人機協(xié)同操作的場景與需求，開展工廠真實環(huán)境的測試與部署； 5)基礎(chǔ)研究合作：與協(xié)作機器人、增強現(xiàn)實、觸覺感知方向的國內(nèi)外基礎(chǔ)研究團(tuán)隊合作，開發(fā)新的交互設(shè)備與算法。

中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)生命科學(xué)與醫(yī)學(xué)部瞿昆教授課題組通過設(shè)計一整套分析流程，系統(tǒng)性評估了16種空間轉(zhuǎn)錄組和單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)整合算法在預(yù)測基因或細(xì)胞類型空間分布方面的性能。

物流調(diào)度、航班規(guī)劃等復(fù)雜應(yīng)用場景中，設(shè)計方案的評價隨著時間動態(tài)改變。這類優(yōu)化問題在現(xiàn)實中廣泛存在并且求解困難。為了推動該領(lǐng)域的發(fā)展，亟待提出能反映動態(tài)優(yōu)化問題復(fù)雜特性并且可控的測試集，從而推動動態(tài)優(yōu)化算法在現(xiàn)實問題中的應(yīng)用。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發(fā)表了一種生成連續(xù)動態(tài)優(yōu)化問題的測試集，同時對現(xiàn)有的測試集進(jìn)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。