久久久91-久久久91精品国产一区二区-久久久91精品国产一区二区三区-久久久999国产精品-久久久999久久久精品

當(dāng)前，中國(guó)經(jīng)濟(jì)正處于轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)、新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵窗口，數(shù)字技術(shù)、智能技術(shù)的應(yīng)用日益成為這一轉(zhuǎn)變的新動(dòng)能。在國(guó)內(nèi)發(fā)展動(dòng)能轉(zhuǎn)換和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)加劇的形勢(shì)下，提高國(guó)家制造業(yè)創(chuàng)新能力和工業(yè)自動(dòng)化水平，是實(shí)現(xiàn)工業(yè)強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略目標(biāo)的重要途徑，也是實(shí)現(xiàn)“中國(guó)制造2025”目標(biāo)的關(guān)鍵所在。

為發(fā)掘和培養(yǎng)更多優(yōu)秀的智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)人才，更好地使智能技術(shù)服務(wù)于科技創(chuàng)新、資源開發(fā)利用和能源管理，推進(jìn)現(xiàn)代智能產(chǎn)業(yè)理論與技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，全方位體現(xiàn)全國(guó)智能技術(shù)人才的專業(yè)素養(yǎng)和技術(shù)水平，溝通本領(lǐng)域內(nèi)最新研究成果和前沿思維，中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)特此舉辦了“首屆ABB杯全國(guó)智能技術(shù)大賽暨第九屆ABB杯全國(guó)自動(dòng)化系統(tǒng)工程師論文大賽”。

大賽聚焦智能制造、機(jī)器人等當(dāng)前熱門領(lǐng)域及關(guān)鍵技術(shù)，得到了來自高等院校、科研機(jī)構(gòu)、企事業(yè)單位從事自動(dòng)化、數(shù)字化領(lǐng)域相關(guān)工作的專業(yè)人員的廣泛關(guān)注與積極參與。截至9月30日大賽截稿，共收到591篇論文。其中，經(jīng)過資歷深厚的組委會(huì)嘉賓和在智能技術(shù)相關(guān)領(lǐng)域深耕多年的審稿專家的公平、公正、有序地審核下，本屆大賽共產(chǎn)生了15篇特等獎(jiǎng)參評(píng)稿件。特等獎(jiǎng)可在自動(dòng)化大會(huì)做成果展示，所有獲獎(jiǎng)作者也將在自動(dòng)化大會(huì)頒獎(jiǎng)典禮環(huán)節(jié)受邀上臺(tái)領(lǐng)獎(jiǎng)。

ABB杯全國(guó)智能技術(shù)論文大賽的前身是ABB杯全國(guó)自動(dòng)化系統(tǒng)工程師論文大賽，目前已舉辦九屆，賽事挖掘并發(fā)現(xiàn)了一大批優(yōu)秀的工作。本次轉(zhuǎn)型主要考慮到當(dāng)前社會(huì)已由“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代步入了 “智能+”時(shí)代，更智能的機(jī)器、更智能的網(wǎng)絡(luò)、更智能的交互將創(chuàng)造出更智能的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式和社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)。大賽新的賽制、更高的獎(jiǎng)項(xiàng)、更加注重應(yīng)用技術(shù)實(shí)踐，吸引了更多企事業(yè)單位的科技人員以及高等院校、科研院所的教師、學(xué)生和工程技術(shù)人員等參與到大賽中來。為自動(dòng)化行業(yè)領(lǐng)域的本土創(chuàng)新提供了重要的展示與交流平臺(tái)，促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同體系的構(gòu)建，支持國(guó)內(nèi)企業(yè)利用智能技術(shù)擴(kuò)大競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，在新一輪工業(yè)革命浪潮中搶占先機(jī)。

同往屆相比，本屆論文大賽在投稿數(shù)量、稿件質(zhì)量以及稿件來源等方面均取得新突破，下面通過數(shù)據(jù)進(jìn)行一一展示，與各位讀者共享！

本屆大賽數(shù)據(jù)展示

從首屆論文大賽開始，每屆大賽的投稿量呈遞增趨勢(shì)，從首屆大賽的228篇稿件，到第二屆的292篇，第三屆飛躍式增長(zhǎng)為442篇，第四屆大賽繼續(xù)突破為523篇，第五屆545篇，第六屆549篇，第七屆561篇，第八屆583篇，至上屆大賽完畢，基本穩(wěn)定提升投稿量，大賽已經(jīng)取得越來越多的影響力，吸引了眾多自動(dòng)化領(lǐng)域優(yōu)秀人才的積極參與。本次大賽轉(zhuǎn)型后，收到稿件591篇，評(píng)審工作正在穩(wěn)步開展。

大賽來稿作者企業(yè)/公司人員約為24%，高校師生約為62%，其余為研究院所的工程及科研人員，約為14%。

研究院所投稿主要來自中科院自動(dòng)化所、中國(guó)洛陽(yáng)電子裝備試驗(yàn)中心、山東省“船舶控制工程與智能系統(tǒng)”工程技術(shù)研究中心、青島智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院、新智認(rèn)知-一體化指揮調(diào)度技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室、防化研究院、火箭軍裝備研究院、西北機(jī)電工程研究所、中國(guó)船舶設(shè)計(jì)研究院以及軍事科學(xué)院國(guó)防科技創(chuàng)新研究院等。

公司投稿主要來自電子科技、智能機(jī)器、電力、熱電等相關(guān)領(lǐng)域企業(yè)/公司。說明智能技術(shù)在這些領(lǐng)域正在發(fā)揮著重要推動(dòng)作用。

高校投稿主要來自中南大學(xué)、西安理工大學(xué)、北京理工大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)、寧夏醫(yī)科大學(xué)、浙江大學(xué)、五邑大學(xué)、國(guó)防科技大學(xué)、西安交通大學(xué)以及北京航空航天大學(xué)等。從這些數(shù)據(jù)中，可以看出國(guó)內(nèi)高校對(duì)這次智能技術(shù)論文大賽的關(guān)注和重視。

來稿涉及自動(dòng)化領(lǐng)域的方方面面，各領(lǐng)域內(nèi)都有出色的優(yōu)秀人才積極參與。

華北與華東地區(qū)依然是主要的稿件來源地。

此次大賽吸引了國(guó)外的相關(guān)學(xué)者及技術(shù)人員投稿，但主要稿件來源依然是國(guó)內(nèi)。

大賽參評(píng)特等獎(jiǎng)?wù)撐?/span>

本次大賽共收到特等獎(jiǎng)投稿15篇（排名不分先后），如下簡(jiǎn)要進(jìn)行介紹。若想進(jìn)一步了解文章工作，可報(bào)名參加2018年度中國(guó)自動(dòng)化大會(huì)，現(xiàn)場(chǎng)也將舉行本次論文大賽頒獎(jiǎng)典禮！http://cac2018.medmeeting.org/cn

Paper 1

熱連軋核心控制技術(shù)及控制模型的設(shè)計(jì)與國(guó)產(chǎn)化實(shí)踐

中冶賽迪工程技術(shù)股份有限公司(簡(jiǎn)稱中冶賽迪)以總承包方式、寶武中央研究院承擔(dān)部分模型對(duì)寧波鋼鐵有限公司（以下簡(jiǎn)稱寧鋼）現(xiàn)有的1780熱軋帶鋼產(chǎn)線自動(dòng)化系統(tǒng)全面升級(jí)改造的情況，簡(jiǎn)要介紹了1780熱連軋帶鋼生產(chǎn)線工藝設(shè)備組成及技術(shù)特點(diǎn)等，著重闡述了熱連軋帶鋼主軋線L1基礎(chǔ)自動(dòng)化控制系統(tǒng)和L2過程自動(dòng)化控制系統(tǒng)的系統(tǒng)配置、核心技術(shù)、主要功能，以及改造后取得的效果等。應(yīng)用實(shí)踐證明，改造后的自動(dòng)化控制系統(tǒng)具有技術(shù)先進(jìn)、生產(chǎn)穩(wěn)定性好、系統(tǒng)可靠性高等特點(diǎn)，AWC、AGC等核心控制技術(shù)的應(yīng)用有效提高了產(chǎn)品的寬度和厚度精度，高精度板形控制模型實(shí)現(xiàn)了高強(qiáng)鋼、超薄規(guī)格帶鋼的穩(wěn)定軋制，大幅提高產(chǎn)品的成材率，基于機(jī)理的在線仿真模型可以實(shí)現(xiàn)零廢鋼的新品種開發(fā)，多項(xiàng)核心控制技術(shù)和先進(jìn)軋鋼模型的投用，1780熱軋產(chǎn)線的各項(xiàng)指標(biāo)達(dá)到了國(guó)內(nèi)一流水平，同時(shí)本次改造也創(chuàng)造了熱軋連軋帶鋼在線改造時(shí)間、達(dá)產(chǎn)時(shí)間等多項(xiàng)新的記錄，標(biāo)志著我國(guó)在熱連軋帶鋼的核心控制技術(shù)已經(jīng)達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平。

Paper 2

基于數(shù)字四胞胎的平行駕駛系統(tǒng)及應(yīng)用

平行駕駛是一種兼具運(yùn)營(yíng)管理、在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)、應(yīng)急駕駛安全接管等功能的先進(jìn)云端化網(wǎng)聯(lián)自動(dòng)駕駛集成解決方案。本文著重介紹平行駕駛的數(shù)字四胞胎系統(tǒng)，即物理車、描述車、預(yù)測(cè)車和引導(dǎo)車的集成系統(tǒng)。首先，給出平行駕駛與數(shù)字四胞胎的具體定義與框架。隨后，介紹描述車、預(yù)測(cè)車和引導(dǎo)車的具體含義和內(nèi)涵。最后，討論數(shù)字四胞胎系統(tǒng)在礦山、物流等場(chǎng)景中的應(yīng)用實(shí)例。

Paper 3

基于雙層注意力機(jī)制的招聘平臺(tái)推薦系統(tǒng)研究

在當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代下，在線招聘平臺(tái)在其招聘流程中會(huì)不可避免地產(chǎn)生海量的異質(zhì)化數(shù)據(jù)，如何高效地利用這些數(shù)據(jù)去提升智能化招聘推薦的準(zhǔn)確率以及改善用戶的使用體驗(yàn)是至關(guān)重要的。目前，傳統(tǒng)的在線招聘平臺(tái)都是通過簡(jiǎn)單的信息匹配在招聘者和應(yīng)聘者之間提供推薦服務(wù)。然而，這種簡(jiǎn)單的推薦策略不僅會(huì)造成大量的信息浪費(fèi)，而且推薦結(jié)果的準(zhǔn)確率往往較低。因此，本文提出一種基于雙層注意力機(jī)制的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（RNN-TLA）對(duì)崗位和候選者進(jìn)行智能化推薦。首先，該模型通過訂閱、檢索記錄以及企業(yè)相關(guān)知識(shí)圖譜來完善招聘者和應(yīng)聘者的實(shí)體表示。之后，將上述實(shí)體通過one-hot和TransR方法及其組合映射到向量空間，并通過帶有兩層注意力機(jī)制的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從點(diǎn)擊序列中獲取它們的潛在興趣，進(jìn)而生成推薦列表。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型在推薦系統(tǒng)的各項(xiàng)性能指標(biāo)和實(shí)時(shí)點(diǎn)擊率上相較于以往的模型取得了最優(yōu)結(jié)果。在應(yīng)用場(chǎng)景中，本文設(shè)計(jì)并構(gòu)建了基于該模型的大數(shù)據(jù)智能在線招聘平臺(tái)“熱招”用于實(shí)際的校園招聘，并取得了良好效果。

Paper 4

橋梁自動(dòng)檢測(cè)無人機(jī)系統(tǒng)核心技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展

橋梁結(jié)構(gòu)作為一種大型土木工程結(jié)構(gòu)，由于受到長(zhǎng)時(shí)間的荷載作用、腐蝕效應(yīng)及材料老化等因素的影響，不可避免的會(huì)出現(xiàn)損傷累積、抗力衰退等問題，甚至可能造成橋梁坍塌等危害人類生命和行車安全的嚴(yán)重事故。為了防止事故的發(fā)生，有必要對(duì)已建或在建橋梁結(jié)構(gòu)的安全情況進(jìn)行檢測(cè)。為了解決常規(guī)檢測(cè)手段在橋梁檢測(cè)中的局限性，以無人機(jī)檢測(cè)膠州灣大橋?yàn)楣こ虒?shí)例，介紹了無人機(jī)橋梁檢測(cè)系統(tǒng)的組成及工作原理，通過無人機(jī)在特殊結(jié)構(gòu)橋梁檢測(cè)中的應(yīng)用，與傳統(tǒng)檢測(cè)手段對(duì)比分析了優(yōu)缺點(diǎn)，探討了無人機(jī)在橋梁檢測(cè)中的應(yīng)用與發(fā)展。

Paper 5

一種控制器柔性控制功能的實(shí)現(xiàn)方法

盡管傳統(tǒng)的開發(fā)模式和開發(fā)工具理論上能夠滿足柔性控制需求，但對(duì)開發(fā)者的知識(shí)面和技能有較高的要求，從而導(dǎo)致工程現(xiàn)場(chǎng)策略更改的難度很高。而隨著智能制造、自動(dòng)駕駛等智能應(yīng)用需求的增加，越來越需要柔性時(shí)變的控制器。本文通過重構(gòu)控制器的程序架構(gòu)，設(shè)計(jì)具備友好人機(jī)交互界面的開發(fā)工具，使算法軟件工程師和硬件工程師能夠以協(xié)同的方式進(jìn)行控制策略的開發(fā)，簡(jiǎn)便高效地實(shí)現(xiàn)了控制器的柔性控制功能。

Paper 6

基于平行智能的無人裝卸系統(tǒng)

本文提出一種用于大件商品的無人裝卸系統(tǒng)，該系統(tǒng)由智能控制、視覺感知、和機(jī)械執(zhí)行三個(gè)模塊組成。智能控制模塊內(nèi)嵌裝箱算法，依據(jù)貨箱空間尺寸和貨物尺寸信息自動(dòng)生成最優(yōu)裝載方案，包括貨物裝載位置和裝載順序，確保貨箱空間利用率最高、裝載速度最快；視覺感知模塊利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，根據(jù)拍攝到的圖像識(shí)別出車箱的方位和貨物的方位；機(jī)械執(zhí)行模塊依據(jù)裝載方案和貨物貨箱位置生成裝載路線，執(zhí)行裝載操作。本系統(tǒng)應(yīng)用于啤酒、糧食等行業(yè)，大大降低了產(chǎn)品裝卸的用人需求，降低了工廠的物流成本。

Paper 7

基于人工智能技術(shù)的火電廠燃煤鍋爐智能燃燒優(yōu)化研究及應(yīng)用

為了降低火電廠燃煤鍋爐的氮氧化合物排放濃度和鍋爐煤耗，提出一種量子樣本增量前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一種量子蜂群優(yōu)化算法。量子樣本增量前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以動(dòng)態(tài)建立燃煤鍋爐的氮氧化合物排放濃度和鍋爐煤耗的綜合模型，并且可實(shí)現(xiàn)模型滾動(dòng)優(yōu)化。基于建立的綜合模型，應(yīng)用量子蜂群優(yōu)化算法優(yōu)化一二次風(fēng)量、燃煤量和各二次風(fēng)門開度來實(shí)現(xiàn)鍋爐燃燒優(yōu)化。基于上述兩種方法，開發(fā)了一套燃煤鍋爐智能燃燒優(yōu)化軟件，并應(yīng)用于漢川某熱電廠330MW鍋爐上，測(cè)試結(jié)果表明：氮氧化合物排放濃度和鍋爐煤耗均有不同程度的降低，說明建模方法和優(yōu)化算法是有效的。

Paper 8

Vehicle Energy Recovery through an Intelligent Turbo System

The electric turbo system provides great potentials for vehicle exhaust gas energy recovery, exhaust emissions reduction and transient response acceleration. This paper proposes a complete solution on characterisation, control, energy management and verification of the electric turbo system. It enables the electric turbo system works in a highly intelligent way. Starting from the an evaluation of the engine transient performance, the controllability and the impact of electric turbo system on fuel economy and exhaust emissions are analysed. A multi-variable explicit model predictive controller is designed to regulate the key variables in the engine air system, while the optimal setpoints of those variables are generated by a high level controller. The controllers work in a highly efficient way to achieve the optimal energy management. This strategy has been validated in 0-D mathematical simulations, 1-D physical simulations and experiments. Excellent tracking performance, fast online adaptation and high robustness demonstrate the effectiveness of the proposed method and the developed device.

Paper 9

空間智能軟體機(jī)械臂動(dòng)力學(xué)建模與控制

空間智能軟體機(jī)械臂因其結(jié)構(gòu)輕巧、靈活可變、可折疊收縮等特性，在航天器在軌服務(wù)任務(wù)中，將具有廣闊的應(yīng)用前景。本文首先提出了一種全向驅(qū)動(dòng)的模塊化軟體機(jī)械臂設(shè)計(jì)方案，利用剛?cè)狁詈蟿?dòng)力學(xué)理論建立了氣控驅(qū)動(dòng)的軟體機(jī)械臂動(dòng)力學(xué)模型，基于深度回歸卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論建立了空間非合作目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別算法，為空間軟體機(jī)械臂智能控制奠定了堅(jiān)實(shí)技術(shù)基礎(chǔ)。進(jìn)一步地，設(shè)計(jì)并研制了軟體機(jī)械臂地面原理樣機(jī)及其試驗(yàn)系統(tǒng)，通過地面試驗(yàn)，對(duì)軟體機(jī)械臂的自主運(yùn)動(dòng)控制和識(shí)別算法進(jìn)行了初步驗(yàn)證。

Paper 10

腦-控移動(dòng)機(jī)器人的非線性模型預(yù)測(cè)控制研究

腦-控移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)的性能受到腦-機(jī)接口的限制。本文設(shè)計(jì)了一種基于模型預(yù)測(cè)控制的輔助控制器來提高給定腦-機(jī)接口條件時(shí)腦-控移動(dòng)機(jī)器人的控制和安全性能。所提出的控制器將跟蹤用戶意圖和保證腦-控移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)的安全性融合成為一個(gè)優(yōu)化函數(shù)求解問題，通過模型約束、安全約束、物理約束下的優(yōu)化，得到新的控制命令，實(shí)現(xiàn)用戶對(duì)機(jī)器人最大限度的控制，同時(shí)保證機(jī)器人的安全。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于該控制器的腦-控移動(dòng)機(jī)器人提高了用戶的的控制性能及系統(tǒng)的安全性能。

Paper 11

智能針灸機(jī)器人研發(fā)進(jìn)展及關(guān)鍵技術(shù)分析

針灸療法已經(jīng)在全球超過183個(gè)國(guó)家及地區(qū)獲得廣泛應(yīng)用，而西方針灸獨(dú)立于傳統(tǒng)中醫(yī)開展“干針”等研究，再次表明針灸的國(guó)際化與標(biāo)準(zhǔn)化遭遇困境。而隨著機(jī)器人技術(shù)的迅猛發(fā)展，研發(fā)智能針灸機(jī)器人成為可能，本文圍繞其相關(guān)核心技術(shù)進(jìn)行研究，指出穴位的自動(dòng)定位及智能配穴等是智能針灸機(jī)器人研發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)和難點(diǎn)，并以此為例指出共融機(jī)器人理念在醫(yī)療機(jī)器人開發(fā)中的潛在應(yīng)用價(jià)值。

Paper 12

基于疲勞度及運(yùn)動(dòng)想象的護(hù)理床模糊競(jìng)爭(zhēng)腦控系統(tǒng)

腦機(jī)接口技術(shù)（BCI）可以讓人腦通過想象建立起與外部計(jì)算機(jī)或電子設(shè)備的控制通道。針對(duì)具有電動(dòng)調(diào)節(jié)功能的醫(yī)療護(hù)理床，提出了一種綜合疲勞度以及運(yùn)動(dòng)想象腦電的護(hù)理床控制方案。(1)建立了一種護(hù)理床模糊競(jìng)爭(zhēng)控制模型，使用云控信號(hào)、語音信號(hào)、腦電信號(hào)形成對(duì)護(hù)理床的競(jìng)爭(zhēng)控制方案。(2)提出了采用sym5小波分解信號(hào)與貝葉斯閾值估計(jì)融合的方法對(duì)腦電信號(hào)（EEG）去噪。(3)提出基于額葉腦電壓以及冥想度和專心度的改進(jìn)K-Means疲勞檢測(cè)算法。(4)提出了一種融合HHT及KNN的運(yùn)動(dòng)想象腦電分類方法。最后根據(jù)研究算法設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套利用用戶的疲勞度及運(yùn)動(dòng)想象以及語音控制及云平臺(tái)控制的綜合競(jìng)爭(zhēng)控制方案來對(duì)護(hù)理床進(jìn)行簡(jiǎn)單控制的系統(tǒng)。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證使用本文改進(jìn)的K均值聚類算法的疲勞度三分類準(zhǔn)確率可達(dá)86.63%，對(duì)于運(yùn)動(dòng)想象腦電特征的兩分類準(zhǔn)確率可達(dá)87.5%。系統(tǒng)可以很好的滿足用戶對(duì)護(hù)理床的簡(jiǎn)單思維控制，提高了生活體驗(yàn)感，并為腦控技術(shù)向?qū)嶋H應(yīng)用有很好的的推動(dòng)作用。

Paper 13

基于半監(jiān)督生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的三維重建云工作室

由于其固有的問題復(fù)雜性和計(jì)算復(fù)雜度，三維重建是計(jì)算機(jī)視覺研究和應(yīng)用領(lǐng)域非常重要且富有挑戰(zhàn)的課題。目前已有的三維重建算法往往會(huì)導(dǎo)致重建出的三維模型上存在著明顯的空洞、扭曲失真或者模糊不清的部分。而基于機(jī)器學(xué)習(xí)的三維重建算法往往又只能重建簡(jiǎn)單的分離物體，并表示成三維體元形式。所以這些算法框架對(duì)于實(shí)際應(yīng)用來說都還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。從2014年起，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用于半監(jiān)督學(xué)習(xí)，以及產(chǎn)生非真實(shí)數(shù)據(jù)集的應(yīng)用中。所以本文的重點(diǎn)是采用生產(chǎn)對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)原理，來獲得高質(zhì)量的三維重建效果。我們提出了一種新穎的半監(jiān)督三維重建算法架構(gòu)，命名為SS-GAN-3D。該算法通過訓(xùn)練生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型，使其達(dá)到收斂狀態(tài)，以此來迭代式地提高原始三維重建模型的質(zhì)量。SS-3D-GAN只需要將事先觀測(cè)的二維圖像作為弱監(jiān)督樣本，對(duì)于三維結(jié)構(gòu)外形的先驗(yàn)知識(shí)或者參考觀測(cè)都沒有任何依賴。最終通過定性和定量實(shí)驗(yàn)，以及對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析，該算法框架在Tanks&Temples和ETH3D標(biāo)準(zhǔn)三維重建測(cè)試集上，比目前最先進(jìn)的三維重建方法有明顯優(yōu)勢(shì)。基于SS-GAN-3D算法，我們又提出了三維重建云工作室解決方案。該方案能大大降低對(duì)終端用戶的技術(shù)壁壘，顯著提高重建精度與效率。目前最成功的應(yīng)用案例是對(duì)于長(zhǎng)城的文化遺產(chǎn)保護(hù)項(xiàng)目。同時(shí)我們的解決方案在阿里云棲大會(huì)和騰訊的云+未來展會(huì)上都受到了廣泛關(guān)注。

Paper 14

高精度DLP3D打印技術(shù)及其設(shè)備研發(fā)

為滿足研發(fā)高精度光固化3D打印機(jī)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)用樹脂等材料的高精度專業(yè)3D打印的需求，本文提出一種高精度光固化3D打印機(jī)的解決方案，包括硬件、軟件和算法的研發(fā)。本系統(tǒng)數(shù)字光處理器（DLP）技術(shù)控制成像圖案，采用下照式設(shè)計(jì)，形成實(shí)體模型，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差補(bǔ)償方面和多次曝光技術(shù)，解決3D打印高精度成型問題。本文所研發(fā)的打印機(jī)可用于精度要求高的工業(yè)場(chǎng)合，并已實(shí)現(xiàn)小批量的量產(chǎn)。

Paper 15

基于 Sawyer 的多模態(tài)移動(dòng)協(xié)作機(jī)器人研究與應(yīng)用

協(xié)作機(jī)器人的突破發(fā)展給機(jī)器人產(chǎn)業(yè)帶來革命性變化，這將為未來工業(yè)生 產(chǎn)、生活服務(wù)機(jī)器人的研究和應(yīng)用開辟新道路；但目前協(xié)作機(jī)器人在多模態(tài)輸入、 抓取、換夾具和移動(dòng)遇到瓶頸，尤其是在新的非結(jié)構(gòu)化環(huán)境，抓取顯得異常笨拙。 基于 Sawyer 機(jī)器人，設(shè)計(jì)模塊化移動(dòng)底盤使之可自由移動(dòng)，兼顧移動(dòng)與固定應(yīng)用 場(chǎng)景;軟件上采用深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)物品的靈活抓，且模型對(duì)權(quán)重結(jié)構(gòu)正則化可有 效提高多模態(tài)輸入，算法在 ROS 中編程實(shí)現(xiàn)。實(shí)踐證明，Sawyer 能通過學(xué)習(xí)準(zhǔn)確 抓取目標(biāo)物，且已經(jīng)在物流、服務(wù)行業(yè)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

大賽優(yōu)秀論文即將一一公布

本屆大賽收到的論文質(zhì)量創(chuàng)歷史新高，所有錄用的稿件，將以專刊形式在《自動(dòng)化博覽》雜志上結(jié)集出版，并被CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)收錄。其中優(yōu)秀論文將被推薦到《自動(dòng)化學(xué)報(bào)》、《控制與決策》、《控制工程》、《信息與控制》、《機(jī)器人》、《模式識(shí)別與人工智能》等國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)期刊。

隨著評(píng)審的逐步展開，首屆ABB杯全國(guó)智能技術(shù)論文大賽確定錄用的優(yōu)秀論文將一一公布，論文含金量如何，歡迎廣大科技工作者賞析指導(dǎo)。

【關(guān)于ABB】

ABB（ABBN: SIX Swiss Ex）是全球電氣產(chǎn)品、機(jī)器人及運(yùn)動(dòng)控制、工業(yè)自動(dòng)化和電網(wǎng)領(lǐng)域的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)，致力于幫助電力、工業(yè)、交通和基礎(chǔ)設(shè)施等行業(yè)客戶提高業(yè)績(jī)。基于超過130年的創(chuàng)新歷史，ABB技術(shù)全面覆蓋電力和工業(yè)自動(dòng)化價(jià)值鏈，應(yīng)用于從發(fā)電端到用電端、從自然資源開采到產(chǎn)成品完工的各種場(chǎng)景，譜寫行業(yè)數(shù)字化的未來。作為國(guó)際汽車聯(lián)盟電動(dòng)方程式錦標(biāo)賽的冠名合作伙伴，ABB也積極投身未來可持續(xù)發(fā)展，拓展電動(dòng)交通技術(shù)疆界。ABB集團(tuán)業(yè)務(wù)遍布全球100多個(gè)國(guó)家和地區(qū)，雇員達(dá)13.5萬。

作為全球技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)，ABB從改革開放之初就加入到中國(guó)經(jīng)濟(jì)建設(shè)的大潮中，從1979年在北京設(shè)立辦事處到1992年成立在華首家合資企業(yè)，從2005年設(shè)立中國(guó)研究院到投資興建廈門工業(yè)中心，ABB多年勵(lì)精圖治，目前在中國(guó)擁有研發(fā)、制造、銷售和工程服務(wù)等全方位的業(yè)務(wù)活動(dòng)，40家本地企業(yè)和1.7萬名員工，成為新中國(guó)經(jīng)濟(jì)騰飛的參與者、見證者和受益者。同時(shí)，ABB長(zhǎng)期致力于在中國(guó)的技術(shù)創(chuàng)新和人才培養(yǎng)，積極與高校和科研機(jī)構(gòu)開展合作。

創(chuàng)新是ABB的基因，不斷提升企業(yè)創(chuàng)新能力是ABB的基本戰(zhàn)略。ABB積極與中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)等眾多行業(yè)組織合作，通過各種途徑鼓勵(lì)本地化自主研發(fā)和創(chuàng)新，并將學(xué)術(shù)研究與自動(dòng)化產(chǎn)業(yè)發(fā)展有機(jī)結(jié)合，使更多的學(xué)術(shù)成果轉(zhuǎn)化為真正的生產(chǎn)力，取得市場(chǎng)效益。ABB杯論文大賽是ABB貫徹這一戰(zhàn)略的具體行動(dòng)。通過大賽，鼓勵(lì)行業(yè)精英刻苦鉆研，探索突破式創(chuàng)新機(jī)會(huì)，共同為中國(guó)的高端制造業(yè)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級(jí)貢獻(xiàn)力量。