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01. 成果簡介 本成果涉及一種多模態(tài)觸覺感知裝置，屬于機器人傳感器技術(shù)領(lǐng)域。與人類相似，機器人感知外界環(huán)境最真實、穩(wěn)定、便捷的方式便是通過機器人手觸摸，機器人手的感知能力決定了機器人是否能夠正確認知外界環(huán)境以及機器人的操作精度、成功率等。在新一代機器人手中，傳感裝置已逐漸趨于陣列化、多功能化和集成化。目前常見的觸覺傳感器有壓阻式、電容式、光電式等，它們都存在密度難以提高、電路處理復(fù)雜等問題。為了克服以上不足，近年出現(xiàn)了基于視覺的觸覺傳感裝置，具有結(jié)構(gòu)簡單、信息豐富等優(yōu)勢。目前基于視覺的觸感裝置仍存在性能提升空間。 本項目將感溫變色油墨材料應(yīng)用于觸感裝置，感知機器人操作過程中的溫度[1]。同時提出一種基于微視覺的觸覺三維力檢測方法，通過采集觸覺接觸區(qū)域內(nèi)彈性體的形變圖像的變化，采用一系列圖像處理方法，并且使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合的技巧，定性并且定量的刻畫物理世界中的觸覺、滑覺等，從而提供了一種多模態(tài)觸覺感知裝置，可以得到三維接觸力、接觸物體表面的溫度及紋理等多種模態(tài)信息[2]。本裝置打破了傳統(tǒng)觸覺感知裝置單模態(tài)信息采集的現(xiàn)狀，可在同一感知裝置中集成受力、紋理、溫度等信息的測量，檢測觸覺、滑覺、壓覺三維接觸力，獲得高精度的接觸紋理信息，實現(xiàn)了多模態(tài)信息的測量，并將這些信息綜合到對一個物體的識別、抓取操作中，使機器人更加智能化、人性化。本裝置具有實時性好，檢測穩(wěn)定，檢測誤差小，檢測精度高的優(yōu)點。 圖1. 基于微視覺的多模態(tài)觸覺感知裝置結(jié)構(gòu)圖圖2. 結(jié)合多模態(tài)觸感裝置的機械手02. 應(yīng)用前景 本成果技術(shù)可應(yīng)用于工業(yè)機器人、智能機器人、人機協(xié)作、醫(yī)療康復(fù)等領(lǐng)域，應(yīng)用前景廣泛。03. 知識產(chǎn)權(quán) 本成果核心技術(shù)已申請發(fā)明專利3項。04. 團隊介紹 項目團隊致力于研究具備自主決策和學(xué)習(xí)能力的機器人操作技能學(xué)習(xí)系統(tǒng)。團隊包括孫富春、方斌、劉華平、宋亦旭四位教師，專注智能機器人靈巧精準操作研究，研制了擬人觸覺的傳感裝置、多模態(tài)穿戴交互裝置、殘疾人假肢靈巧手、仿人感知靈巧手和變剛度軟體手，在本領(lǐng)域發(fā)表論文40余篇，申請專利20余項，獲得IROS2016機器人靈巧操作比賽冠軍、IROS2017服務(wù)機器人操作比賽亞軍、WRC2016最佳科技創(chuàng)新獎等。同時團隊和河北清華發(fā)展研究院合作成立了人工智能及機器人研究中心，共同推動智能機器人的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。05. 合作方式 技術(shù)許可。06. 聯(lián)系方式 郵箱：liuyi2017@tsinghua.edu.cn， fangbin@tsinghua.edu.cn

研究意義1. 視覺感知是高鐵、自動駕駛車輛、無人航行器等自動化設(shè)備實現(xiàn)環(huán)境感知的重要手段。2. 對運動狀態(tài)下產(chǎn)生的圖像模糊進行復(fù)原是計算機視覺領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容。3. 運動模糊對于基于視覺的目標檢測算法的檢測能力具有顯著影響。 研究目標 本研究相機在直線運動狀態(tài)下前進速度與目標檢測算法在產(chǎn) 生的模糊圖像上檢測能力的關(guān)系。通過實驗進行具體關(guān)系的 研究與分析。對模糊圖像應(yīng)用合適的去模糊算法，觀察并分 析去模糊后目標檢測能力的變化。

Anter是以安全協(xié)作、自主運動、智能感知、行為決策為核心功能的多模態(tài)感知復(fù)合機器人。她開創(chuàng)了機器人協(xié)作、運動、感知決策的柔性工作模式，擺脫傳統(tǒng)機器人位置固定、任務(wù)固定的結(jié)構(gòu)化環(huán)境工作方式，適用于科研教育、工業(yè)移動作業(yè)、物流分揀、倉儲管理、安防巡檢、醫(yī)療服務(wù)、智慧零售等領(lǐng)域。

基于圖像處理和機器學(xué)習(xí)進行人眼特征提取與分析，建 立基于特征模型與外觀模型融合的智能視覺感知機制，并通過 海量大數(shù)據(jù)分析和建模計算，提出了智能視覺感知驅(qū)動的眼動 注視點計算方法，解決了跨設(shè)備坐標系空間無縫轉(zhuǎn)換和多用戶 標定模型共享等關(guān)鍵“卡脖子”技術(shù)問題。此外，提出基于深 度學(xué)習(xí)的運動想象腦電分類方法，面向人-機器人交互開發(fā)了 智能腦機接口與應(yīng)用系統(tǒng)。 ：

"自然場景視覺感知與理解是人工智能的前沿?zé)狳c，其主要任務(wù)是對場景中的視覺要素進行認知，進而推斷出其中包含的場景語義。 IMAGINE實驗室近年來相繼從場景構(gòu)成分析、場景內(nèi)容推理、場景結(jié)構(gòu)建模等角度對這一問題展開了系統(tǒng)研究，著重探索了融合先驗建模與深度學(xué)習(xí)的自然場景視覺理解這一問題。"

微創(chuàng)機器人外科及觸覺感知國家自然科學(xué)基金課題 微創(chuàng)外科(MIS)與開放外科手術(shù)相比，具有切口小、疼痛輕、出血少和恢復(fù)快等優(yōu)點，廣泛應(yīng)用于胸腹、脊柱、心血管和泌尿外科等領(lǐng)域 微創(chuàng)機器人外科(MIRS)由機器人替代醫(yī)生操控手術(shù)器械，克服醫(yī)生人為因素帶來的風(fēng)險，提高手術(shù)的安全性和靈巧性，改善手術(shù)精度和質(zhì)量 觸覺力信息缺失導(dǎo)致過大的操作力和器官組織創(chuàng)傷，是當前微創(chuàng)機器人外科面臨的共同問題。項目利用光纖技術(shù)，研究微型觸覺力傳感器及其在器官組織類型和邊界鑒定、機器人反饋控制應(yīng)用中涉及到的一系列挑戰(zhàn)性問題。獲得的相關(guān)理論與技術(shù)，有望消除觸覺缺失引起的手術(shù)風(fēng)險，提高微創(chuàng)機器人外科手術(shù)的精度、穩(wěn)定性和質(zhì)量。

本技術(shù)采用大數(shù)據(jù)智能分析算法，處理高速列車運行過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，智能辨識高速列車運行狀態(tài)。以高速列車外部受流裝備為對象，從受電弓狀態(tài)實時感知與能耗分項統(tǒng)計兩個角度，展示非侵入式智能感知技術(shù)在高速列車的最新應(yīng)用。 1.受電弓狀態(tài)實時感知 獲取受電弓的原始信號并進行預(yù)處理，獲取多個原始數(shù)據(jù)向量；對原始數(shù)據(jù)向量進行多尺度分解，從每個子頻帶提取特征量并構(gòu)建時序特征向量；將特征向量和受電弓故障的分類標記作為特征映射數(shù)據(jù)，訓(xùn)練故障識別預(yù)判機制；以原始數(shù)據(jù)向量和故障類型分別作為輸入輸出數(shù)據(jù)，訓(xùn)練故障識別模型。對受電弓的實時電流信號進行處理，得到原始數(shù)據(jù)向量和特征向量，故障識別預(yù)判模型根據(jù)特征向量對受電弓進行故障預(yù)判，若有故障，故障識別模型根據(jù)原始數(shù)據(jù)向量對受電弓的故障類型進行識別。實現(xiàn)列車運行狀態(tài)下，對受電弓進行實時在線監(jiān)測與故障類型識別，且無需在列車外部及路網(wǎng)沿線另外加裝硬件設(shè)備。 2.列車能耗分項統(tǒng)計 通過大數(shù)據(jù)智能分析方法，結(jié)合位于電路關(guān)鍵位置部分傳感器提供的實時數(shù)據(jù)，可對動力系統(tǒng)、空調(diào)系統(tǒng)、照明系統(tǒng)、廚衛(wèi)系統(tǒng)、用戶交互系統(tǒng)等不同功能模塊，提供非侵入式能耗分項統(tǒng)計。統(tǒng)計結(jié)果能為鐵路管理部門提供參考，優(yōu)化列車運行管理模式，改進各系統(tǒng)的運行機制，降低高速列車運行能耗。 圖1 高速列車受電裝置 圖2 受流裝置故障特征映射及辨識方法 圖3 不同功能模塊設(shè)備的提取特征 圖4 不同設(shè)備的分項能耗統(tǒng)計

圍繞無人駕駛、智能制造領(lǐng)域，本項目針對傳統(tǒng)機器視覺難以同時兼顧大視場、高分辨、實時性的技術(shù)瓶頸，從源頭打破常規(guī)成像規(guī)則，鑒于昆蟲復(fù)眼具有大視場高靈敏的優(yōu)勢，以及人眼視覺具有變分辨率和冗余數(shù)據(jù)壓縮的優(yōu)勢，將兩者相結(jié)合，提出一種復(fù)合仿生三維成像感知方法，通過突破變分辨掃描發(fā)射、多通道并行接收、圖像重構(gòu)與成像感知算法等關(guān)鍵技術(shù)，形成了具有體系化的前沿技術(shù)成果，研發(fā)出了諸如收發(fā)探測模塊，多通道仿生曲面相機系統(tǒng)、在線光電檢測系統(tǒng)等實物成果。核心技術(shù)受到國家、省部級項目資助5項。

本發(fā)明公開了一種機電式裂縫感知器，包括控制模塊、編碼器 和裂縫放大感知模塊，以及顯示模塊和/或外部接口。控制模塊分別連 接所述編碼器、顯示模塊與外界接口(可接 RFID)；裂縫放大感知模塊 包括光電傳感器和機械式裂縫放大器。機械式裂縫放大器可以將微小 裂縫寬度放大，放大后的裂縫寬度經(jīng)由光電傳感器感知，再經(jīng)編碼器傳送到控制模塊；控制模塊用于接收編碼器傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，并處理后傳 輸至外部接口，同時傳輸至顯示模塊顯示。將本發(fā)明置于待測結(jié)構(gòu)部 位，借助裂縫放大和實時感知，并將數(shù)據(jù)傳輸給外部接口，本發(fā)明能 方便現(xiàn)

本發(fā)明公開了一種自感知自愈合混凝土構(gòu)件，在混凝土攪拌的過程中，放入鋼制膠囊，待攪拌均勻 后澆入事先安裝就位的鋼筋籠;鋼制膠囊在混凝土中的位置分布均勻，鋼制膠囊的取向隨機。本發(fā)明不 僅能改善混凝的抗拉、抗剪、抗彎、抗磨和抗裂性能，而且能大大增強混凝土的斷裂韌性和抗沖擊性能; 由于鋼制膠囊壁的中部使用陶瓷材料，并且厚度較薄，可以保證混凝土開裂后，該處的鋼制膠囊可以及 時破裂，內(nèi)部的結(jié)構(gòu)膠流出并滲入裂縫