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利用多機器人和多模態視覺傳感器有效探索與感知復雜 環境的三維結構，進而理解和分析三維場景。研究從多源異 構的機器人定位與建圖等環境感知方面、多模態融合的前景 分割、顯著性檢測和目標檢測等場景分析方面取得突破。

清華大學公共安全研究院和北京辰安科技股份有限公司快速搭建了疫情實時態勢感知與分析系統，對區域疫情數據進行實時動態監測、搜集、分析和可視化，服務各級政府疫情應急的資源調度、態勢研判和決策指揮。該系統在實時播報全國和世界范圍內疫情最新動態的同時，對省級和地市級的人員遷徙比例與分布進行重點信息排查，密切關注人口流動與疫情分布的內在聯系，為疫情跨區域傳播規律和病例溯源提供依據。該系統深入剖析大數據并探查民眾意識和情感傾向，研判民眾主流感情傾向和重點關注事件等疫情相關輿情，以“情感分析拼圖”、“事件文章熱詞云”和“全國輿情熱度”等分析結果為引證，為辟謠和積極引導輿論提供幫助，在國家抗擊疫情最為嚴重困難的時期為大眾的理性思考和科學防備貢獻力量。國疾病預防控制中心以及廣東省、武漢市、合肥市、深圳市、廣州市、佛山市等20多個省市在指揮調度中使用該系統。

自然場景視覺感知與理解是人工智能的前沿熱點，其主要任務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成分析、場景內容推理、場景結構建模等角度對這一問題展開了系統研究，著重探索了融合先驗建模與深度學習的自然場景視覺理解這一問題。大數據具有規模大、種類多、產生速度快、有價值數據密度低等特點。對大數據信息分析具有重要意義，也是目前研究的熱點，其主要任務是利用數據分析的方法從大數據中獲取有價值信息。IMAGINE實驗室近年來結合深度學習前沿技術和傳統數據分析方法進行數據分析和預測，并在海關大數據分析項目和國網電力冰風災害預測項目中進行應用

01. 成果簡介 本成果涉及一種多模態觸覺感知裝置，屬于機器人傳感器技術領域。與人類相似，機器人感知外界環境最真實、穩定、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、電路處理復雜等問題。為了克服以上不足，近年出現了基于視覺的觸覺傳感裝置，具有結構簡單、信息豐富等優勢。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域內彈性體的形變圖像的變化，采用一系列圖像處理方法，并且使用神經網絡擬合的技巧，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信息[2]。本裝置打破了傳統觸覺感知裝置單模態信息采集的現狀，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，實現了多模態信息的測量，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，檢測穩定，檢測誤差小，檢測精度高的優點。 圖1. 基于微視覺的多模態觸覺感知裝置結構圖圖2. 結合多模態觸感裝置的機械手02. 應用前景 本成果技術可應用于工業機器人、智能機器人、人機協作、醫療康復等領域，應用前景廣泛。03. 知識產權 本成果核心技術已申請發明專利3項。04. 團隊介紹 項目團隊致力于研究具備自主決策和學習能力的機器人操作技能學習系統。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，在本領域發表論文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服務機器人操作比賽亞軍、WRC2016最佳科技創新獎等。同時團隊和河北清華發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業化發展。05. 合作方式 技術許可。06. 聯系方式 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備實現環境感知的重要手段。2. 對運動狀態下產生的圖像模糊進行復原是計算機視覺領域的重要研究內容。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下前進速度與目標檢測算法在產 生的模糊圖像上檢測能力的關系。通過實驗進行具體關系的 研究與分析。對模糊圖像應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是以安全協作、自主運動、智能感知、行為決策為核心功能的多模態感知復合機器人。她開創了機器人協作、運動、感知決策的柔性工作模式，擺脫傳統機器人位置固定、任務固定的結構化環境工作方式，適用于科研教育、工業移動作業、物流分揀、倉儲管理、安防巡檢、醫療服務、智慧零售等領域。

該設備是培訓去毛刺機器人操作技巧的一個工作站，由六軸關節機器人本體、配置動力主軸高速浮動裝置、去毛刺工具，伺服變位機、二維視覺、控制系統組成的一套用于產品的修邊、去毛刺等功能的機器人工作站。有助于改善加工質量，提高生產質量。 本工作站按照企業應用要求，標準模塊化設計，通過學習去手刺機器人工作站結構，配置選型、控制原理，機器人視覺原理、PLC控制原理與編程、以及系統之間的通訊、各種材料去毛刺工藝分析、浮動裝置的原理、工裝設計原則、安全防護、I/O通訊、程序數據、程序編寫、硬件連接、通訊方式設定。

搬運機器人工作站由工業機器人，機器人搬運卡爪。料架，物料流水線組成的一套機器人搬運工作站。可單獨進行碼垛搬運應用，也可結合到其他應用類型工作站一起使用。 本工作站按照企業應用標準模塊化設計，通過學習去搬運機器人工作站結構、配置選型、控制原理、機器人碼垛原理，機器人選型、安全防護、I/O通訊、程序數據、程序編寫、硬件連接、通訊方式設定。掌握機器人編程操作、搬運應用、搬運工裝設計。可用于中高職院校的工業機器人基本應用和搬運碼垛的編程學習，也可做為本科院校機器人相關專業的二次開發和深度學習。

廣泛應用于5mm以下各種金屬板材、管材進行非接觸切割、鏤空和打孔加工。適用于不銹鋼、碳鋼、合金鋼、彈簧鋼、銅、鋁、金、 銀、鈦等金屬板材及管材。 系統特性 ● 不易變形、切縫平整、美觀、無需后續處理 ● 封閉式機身，整體鑄造機床，穩定性強，操作安全 ● 高質量光纖激光器，光束質量好，性能穩定，免維護，使用壽命長達10萬小時 ● 適用于精密配件的切割和各種工藝字、畫及圖形的精細切割，是線切割的100倍以上 ● 能完成各種復雜結構加工,可通過CAD、Coredraw等設計軟件設計圖樣、直接導入專用套料切割軟件，完成整個切割過程 ● 采用光纖切割頭和非接觸式的跟隨系統采用電容傳感器，感應精度高，反應靈敏，性能穩定可靠。避免因板材不平導致切割質量不佳 ● 采用高性能的專用切割控制系統，高精度的伺服電機，龍門雙驅滾珠絲杠，機身采用整體焊接加大理石結構，剛性好。整機運行平穩，切割精度高 ● 相對于數控沖床，金屬激光切割機不需要開模，只需要在電腦上進行設計，將文件傳輸給機器，產品馬上就可以出來，能快速開發新產品，又能節約成本

XM-705F微觀腎臟解剖模型 ? XM-705F微觀腎臟解剖模型作微觀解剖，顯示腎臟縱切面、腎臟的皮質與髓質、腎葉的楔形結構、帶有短髓袢的腎單位以及血液供應。 尺寸：放大，26×19×23cm 材質：PVC材料