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1.痛點問題 物聯網技術是工業4.0和數字經濟智慧化時代的標準性特征技術，是人工智能、云計算機、大數據等核心技術的底層技術基礎。物聯網技術的本意是希望實現萬物直接互聯，并能主動協同工作，但目前尚沒有一項技術可以達到上述目的。 目前現有的物聯網系統架構種類很多，主要集中在物聯網的頂層軟件設計方面，軟件研究較多也做得很好，但其面臨的共同問題是各種底層設備(包括不同廠家生產的各種傳感器和執行器等功能部件)如何聯接？在目前現有的各種物聯網技術方案不僅系統結構復雜，也只能實現萬物間接互聯和被動協同工作，而無法實現物聯網所需的萬物直接互聯和主動協同工作。 2.解決方案 本成果所涉的核心技術是IPT（InformationPipeTechnology）信息管道技術及基于IPT信息管道技術的DMCS（DistributedMeasurement&ControlSystem）智能物聯分布式測控系統集成方法，以下簡稱DMCS/IPT。 在基于IPT信息管道技術的DMCS智能物聯分布式測控系統中，所有節點均具有完全平等的地位(“去中心化”)，也無需通過任何指令進行協同工作（“去指令”），所有節點及其聯接的底層設備均可直接通過在信息管道中自動交互的測控信息的驅動來實現系統預期的各種測控功能，而若想改變系統功能，也只需改變系統中聯接各分布式智能測控節點虛擬的信息管道聯接關系即可，多數情況下，無需編程即可實現分布式智能測控系統的快速集成及其功能重構。DMCS/IPT及其所衍生的IPT云/IPT霧智能物聯系統架構，能完美實現物聯網所需的萬物直接互聯和主動協同工作。IPT霧是一種可以彌散到工業現場任何一個角落的DMCS/IPT智能測控網絡，整個網絡只需一條線纜（有線或無線物理鏈路）即可位于工業現場不同位置的底層設備及其對應的IPT節點彼此聯接起來，不僅可通過信息管道實現“去中心化”和“去指令”的智能協同工作，而且可在IPT霧網絡中任意位置接入的IPT遠程智能聯接節點聯接至IPT云網絡，或者直接聯接至任意指定的普通云服務器，并與云端現有的各種物聯網專業軟件實現對接。IPT云網絡則是架構在IPT霧網絡之上的DMCS/IPT智能測控網絡，可進一步聯接不同的IPT霧網絡，并通過信息管道解決不同IPT霧網絡之間的測控任務協同，以形成更大規模的智能物聯網。IPT云網絡同樣具有“去中心化”和“去指令”等明顯技術特征，也能在IPT云網絡中任意位置通過接入一個IPT遠程智能聯接節點，將整個系統聯接至任意指定的普通云服務器，并與云端現有的各種物聯網專業軟件實現對接。 合作需求 1、合作企業現有產品需在某行業或某領域已占有較大的市場份額，且非常熟悉所在行業或領域的業務流程，并深度了解客戶的痛點和需求； 2、合作企業需有良好的信譽記錄，并需要有足夠的資金來支持DMCS/IPT新產品的研發，且需要有一定數量和質量的技術人才來完善相關產品； 3、合作企業需有愿意跟其他非競爭性企業一起聯手打造智能物聯網生態圈的愿望。 具備以上合作條件的企業可聯系清華技術轉移院，通過專利普通許可方式開展各自領域的新產品研發及其推廣應用，聚集多方力量，以合作共贏的方式共同打造一個可滿足數字經濟新時代需求的、造福于國家和社會的、國產化的智能物聯技術產品生態圈。

人工智能應用創新實訓平臺是一款專為人工智能領域專業學生設計的多功能教學工具，它集科研教學、實驗實訓和項目實踐于一體，提供了一個全面的學習環境。該平臺以國產高性能芯片RK3588作為其邊緣計算的核心，支持本地化編程開發，使得學習者能夠深入掌握人工智能技術。此外，平臺還支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多種主流深度學習框架，便于學生進行模型訓練和推理實踐。 平臺內置了豐富的案例資源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，為學生提供了實際操作和學習深度學習模型的機會。這些內置模型不僅有助于學生理解深度學習算法的實際應用，也為他們的創新項目提供了堅實的基礎。通過這樣的實訓平臺，學生能夠在實踐中深化理論知識，提升解決實際問題的能力。 本平臺融合了先進的多模態大模型智能體，并配備了一系列場景化實體組件，包括深度相機、雙軸云臺、多軸機械臂、微型輸送帶、工業級相機以及麥克風陣列等。這些尖端設備使得我們能夠快速構建智慧工廠、智能分揀、智慧交通、智能家居等多種應用場景。

目前國家電網共有線路160萬公里，每公里每年需要投入6000元進行巡視、維護。尤其是春夏季，經常有農膜懸掛線路上，造成短路事故。線路也會有斷股、瓷瓶碎裂等故障隱患，需要及時發現維修。 本產品可以代替人工進行線路的巡視、維護，并且比人工更細致、更有效率、24小時不間斷地工作。產品克服了現有正在研發的機器人的缺點，具有如下優勢： 1、飛行式上下線，不需停電即可作業。 2、感應式在線取電，不需要下線充電，可以在線路上長期工作。 3、可以跨越任何線路結構，做到長距離巡視 4、靈活的機械手可以清除農膜等雜物 5、結合物聯網管理系統，可以及時獲知機器人運行信息及巡視信息。

針對腦卒中與關節損傷高發趨勢，本產品基于康復醫學理論研發多關節智能康復產品，覆蓋肘、膝、踝、腕等上下肢關鍵關節，通過對關節的反復訓練，增強關節本體感覺，打開活動度，推動神經系統重組代償，助力關節功能恢復。 本產品實現多項突破，運用高精度傳感器，精準捕捉關節運動微小變化，實現人機互動與實時康復數據反饋；結合自適應算法實現動態重力補償，精準調控角度/速度/力矩三維參數，通過循跡坐標點樣線擬合生理運動軌跡；創新集成多訓練模式切換系統，滿足全康復周期需求；產品兼具硬/軟件雙重安全防護，提高產品安全性。 腕關節康復器 前臂康復器 肘關節康復器 膝關節康復器 踝關節康復器

本仿真實訓要求學員根據常見60KW以下小型分布式光伏電站項目需求書要求，到現場進行測量、采集項目所需數據，然后回到辦公室使用設計軟件進行項目設計，并且做出系統分析結果、施工圖以及施工材料清單。 1.1. 場景設計 虛擬場景包括辦公設計場景，樓頂建筑場景； 場景模型主要包括：辦公室建筑模型、辦公家具、辦公設備、長度測量工具、方向測量工具、樓頂建筑模型等 設計軟件模擬包括：陰影陣列分析軟件、CAD制圖軟件、傾角分析軟件、系統分析模擬軟件 1.2. 互動設計 在辦公室里使用電腦了解項目需求書，根據提供的信息收集項目所在位置的地理與環境信息 到現場使用長度與方向測量工具測量設計所需數據 回辦公室使用各種專業設計軟件對該項目進行系統設計。

感官控制的人機交互(human-machine interface, HMI)可以在人和外界 設備之間建立新的自然交流途徑，有利于提高人們的生活品質，例如，有意識 地眨一下眼睛，即可開/關電燈。傳統的采用眼為微弱的體表生物電信號，卻 忽略了眨眼引起的太陽穴附近皮膚的微小運動。本項目采用摩擦納米發電技術 (triboelectric nanogenerator, TENG ),設計一種微運動 / 位移傳感器 (mechnosensationalENG, msTENG),對于該微小運動的探測有極高的靈敏度 (數百倍于同步眼電信號)，并且相對于傳統的眼電探測電極具有更好的耐久 性和穩定性。通過與眼部巧妙的附著方式，獲取高靈敏度和持久穩定的眨眼 信號采集，并將此眼部微動傳感器用于人機交互，構建了眼動控制家用電器 和眼動虛擬打字界面等人機交互系統。這一研究的開展，給感官控制人機交 互領域注入了新的設計理念，使得通過眨眼來控制外部設備有希望從實驗室走 向我們的日常生活。 關鍵技術： (1)  基于摩擦納米發電技術的眼部微動傳感器設計(包括工作模式的選擇, 摩擦材料、電極材料的選擇及加工等)以及器件制作工藝水平，都將直接影響 傳感器的靈敏度、穩定性、美觀舒適性，這在整個系統中是最為關鍵的技術。 (2)  眼部微動傳感器在眼部周圍附著方式的設計，需要保證器件的靈敏度、 信號的穩定性和操作的方便性，并考慮使用上的舒適美觀。這是這項技術能否進 入人們實際生產生活的重要因素之一。 (3)  基于眼部微動傳感器的人機交互界面的開發，要求功能適用、界面友 好、操作簡易、性能穩定，便于正常人群和閉鎖綜合征LLock-in，)患者等特 殊人群的使用，這是這項技術具有重要應用前景的關鍵技術之一。創新點： (1)     首次將基于摩擦電和靜電感應耦合的自驅動高靈敏傳感器作為替 代傳統生物電傳感器應用于感官控制的人機交互系統，為人工智能領域注入了 新的傳感器設計理念。 (2)     將基于摩擦電和靜電感應耦合的自驅動眼部微動傳感器巧妙地固 定在眼鏡架上，并做到位置可微調，對比傳統的眼電傳感器將多電極貼在眼部 附近，不僅美觀舒適、成本低廉和操作簡單，而且采集的信號靈敏度高，信號 輸出穩定可靠。 (3)     摩擦電和靜電感應耦合的傳感技術，采用的單電極信號采集，直 接采集微運動引起的電信號，從信號采集源頭上突破了傳統的生物電信號采集 弊端(采集多電極間勢差變化信號)，可提高傳感器的靈敏度數百倍。因此，避 免了傳統眼電系統中精準識別算法的開發和嚴格操作技術的培訓等。市場及經濟效益分析： 基于摩擦納米發電技術的微動傳感器制作成本低廉，因其高靈敏度和 可靠性帶來的后端設備簡化，以及其操作的簡易性和侃戴的美觀舒適性，都 將促成該項研究成果走出實驗室服務于廣大群眾，特別是渴望與外界因此具有非常大的市場價值。恢復交流的特殊疾病患者們，而這一群體在中國高達20 萬人并有逐年上升的趨勢。

一、項目進展 創意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 學號 史雨杰 電信院/自動化 2019.9/2023.7 201931072537 李耀輝 電信院/機器人工程 2019.9/2023.7 201931072628 劉忠躍 電信院/自動化 2018.9/2022.7 201831073203 王怡欣 電信院/自動化 2018.9/2022.7 201831073423 孟澤濤 電信院/自動化 2018.9/2022.7 201831073302 三、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 李杰 電氣信息學院 講師 人工智能 四、項目簡介 本項目基于虛實交互技術、仿生機器狗運動控制、機器視覺、機器算法等方面展開研究。其目的在于增強虛實場景下機器狗與現實環境的交互能力，使其更快速地適應復雜地形，并借助機器視覺豐富其應用性。機器狗采用Jetson-Nano為主控板，其上運行ROS系統，采用分布式運行rosserial_arduino、rosbridge實現機器狗運動控制和虛擬場景通信的環節；利用SLAM技術精確構建地形圖樣，模擬人的真實視覺功能并通過圖像攝取裝置賦予機器狗，使機器狗能夠對圖像信號進行獲取和識別，并通過數字化處理以實現其在多目標環境下的個體追蹤功能以及對人體的姿態識別功能。

針對下肢殘障人士恢復運動能力的需要，北京大學工學院項目團隊開展學科交叉研究，首次提出并實現具有柔性可控關節和分段平腳的智能動力假肢，并研制出目前國際上重量最輕的動力小腿假肢。研發團隊提出基于本體感覺的多層控制機制，實現智能小腿假肢的流暢運動和對復雜地形的自主適應，并在國際上首次提出基于人體電容信號實現下肢運動意圖識別的方法，為人與假肢融合控制提供了全新的研究手段。