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上科大iHuman研究所在肥胖癥藥物靶點研究上獲重要突破，首次解析 人源黑皮質素受體4（Melanocortin-4 Receptor，MC4R）原子分辨率晶體結構。該成果以“Determinationof the Melanocortin-4 Receptor Structure Identifies Ca2+ as a Cofactor forLigand Binding”為題，于4月24日在國際頂級學術期刊《科學》在線發表。上科大Stevens課題組博士研究生于靜為文章的第一作者，iHuman研究所創始所長Raymond C. Stevens和密歇根大學教授Roger D. Cone為共同通訊作者，上科大是第一完成單位。領導這項研究工作的Stevens實驗室專注于多肽配體調控的G蛋白偶聯受體（GPCR）及與肥胖癥和代謝類疾病相關受體研究。肥胖癥增加了其它并發癥的患病風險，如二型糖尿病、心血管疾病等。MC4R主要在下丘腦中表達，參與控制食物攝取、能量消耗、體重維持等。實驗和臨床證據也表明，MC4R是肥胖癥治療的重要靶點。但針對MC4R結構與功能的研究及藥物研發一直充滿挑戰。通過與密歇根大學Roger Cone實驗室以及南加州大學合作者的共同努力，最終解析了人源MC4R與環形多肽配體SHU9119復合物2.8埃分辨率的晶體結構。研究團隊發現鈣離子（Ca2+）結合在MC4R正構結合口袋中，同時與受體及候選藥物發生相互作用，這也是首次觀察到功能性Ca2+與GPCR的結合模式。同時，他們發現Ca2+有助于穩定受體-候選藥物復合物，并使內源性激動劑α-黑素細胞刺激激素（α-melanocyte stimulating hormone, α-MSH）的親和力和效力得到了極大的提高，但Ca2+對內源性拮抗劑刺鼠相關蛋白（Agouti related protein, AgRP）卻無類似的作用效果。“MC4R是一個神秘而有趣的蛋白分子，還有許多未被發現的故事。MC4R-SHU9119-Ca2+復合結構第一次揭下了MC4R的神秘面紗。”于靜說道，“將對活化狀態的結構、MC4R與G蛋白、與其它蛋白之間的相互作用，以及同源/異源二聚體形成等方面進一步研究”。這項工作由上科大生命科學與技術學院和iHuman研究所的Raymond Stevens與趙素文團隊、密歇根大學的Roger Cone實驗室以及南加州大學的科研人員共同開展。

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本發明屬于機器人結構參數標定領域，并公開了一種利用球桿 儀標定機器人結構參數的方法。該方法包括下列步驟:(a)安裝標定桿 和工具杯，固定標定底板和三個中心座，(b)標定工具坐標系和用戶坐 標系，用球桿儀測量三角形 BCD 的邊長，(c)空間預設 A 點與 BCD 構 成空間四面體的邊長求得用戶坐標系下的 A 點的坐標，(d)利用機器人關節坐標與基坐標的轉化求得向量^baseO’

本發明屬于工業機器人軌跡規劃領域，并公開了一種基于 Bezier 樣條的機器人實時拐角過渡方法，包括以下步驟:記錄關節空間起始 點,過渡點的坐標，笛卡爾空間目標點，過渡點的坐標，笛卡爾空間的 過渡半徑 R 及最大誤差約束;計算笛卡爾空間過渡曲線起點和終點的 坐標和關節空間過渡曲線起點的坐標;計算笛卡爾空間過渡曲線起點和終點速度方向單位矢量;計算笛卡爾卡爾空間過渡曲線中間控制點 的坐標，并求解 Bezier 樣條曲線的構造函數;最后進行速度規

本發明公開了一種基于飛秒激光技術的玻璃表面室內清潔機器人及方法，包括飛秒光纖激光器、實 時監控系統和控制中心，飛秒光纖激光器、實時監控系統均與控制中心相連，其中:飛秒光纖激光器用 來去除玻璃表面的灰塵和污垢;實時監控系統包括定位儀器、玻璃厚度檢測儀器、玻璃層數檢測儀器和 玻璃透光率檢測儀器，定位儀器用來定位玻璃上灰塵和污垢。本發明機器人置于室內即可實現玻璃幕墻 或玻璃窗外表

助老助殘高端服務機器人，是為了滿足老年人和殘障人士的生活需求、醫療護理需求而研制的高科技產品，是在第一代智能護理床的基礎上開發的第二代產品，主要包括智能輪椅、智能護理床、可穿戴設備、陪護機器人、康復訓練設備、慧明PAD等產品。這些產品能有效解決隨著人口老齡化嚴重、年輕群體迫于社會壓力無法全職照看老人以及社會護理人員短缺等問題。

本發明公開了一種可穿戴式上肢康復訓練機器人裝置，包括肩關節、上臂、肘關節、前臂、腕關節和手掌。本發明機器人裝置有 8個自由度，用來模擬人的上肢關節自由度，康復訓練中能夠提供較多的活動度，使人體上肢的主要關節都能得到輔助訓練；采用可穿戴式結構，結構簡單，重量輕，能穿著于患者身上，舒適性好，并且直接作用于患肢，因此訓練的針對性強，效果好。多自由度的結構設計，可以滿足多種控制方式，可以輔助患肢進行單關節運動和多關節復合運動的康復訓練，達到輔助完成患者的日常生活需要的目的。

國內外已經涌現出了很多優秀的智能助行機器人產品或樣機，但針對下肢功能運動障礙患者的智能助行機器人研究仍然存在一定的局限性： （1）助行機器人對于人體運動意圖的識別研究主要依靠力傳感器，在運動意圖的定義和計算方面的差異較大； （2）基于助行機器人步態分析方面成果有限，行走能力評估依靠傳統的Holden步行功能分級以及Tinetti平衡與步態量表進行評估，缺乏對步態參數的具體量化評估手段； （3）自適應參數導納控制、共享控制及交互力-位置混合控制等方法大多僅能在特定的人機協同系統滿足使用，故只能用于單一功能的康復訓練，難以滿足不同行走能力用戶的多樣化康復訓練需求。 本成果研究的面向下肢弱肌力人群的智能助行機器人，通過基于機載的力傳感器、激光傳感器、Kinect等設備，設計多模態人機交互接口，獲取人體運動數據；基于有監督的神經網絡步態事件分類算法模型提取分析步態的時空參數，并且能夠應用康復醫學功能評定理論進行人體行走能力的智能綜合評估，根據評估的行走能力切換對應的機器人模式。 圖1 智能助行機器人一代 圖2 智能助行機器人二代 圖3 智能助行機器人三代 【性能指標】 1）機器人樣機： 人體運動模式識別準確率≥95%； 跟隨模式相對位置誤差≤15cm，相對角度誤差≤20°； 左腿擺動、雙支撐相左向重心轉移、右腿擺動和雙支撐相右向重心轉移四個步態相位識別準確率≥95%。 2）運動狀態監測及行走能力評估一體化平臺： 正常行走、肢體約束異常狀態及趔趄、跌倒等緊急狀態識別準確率≥90%。

重大裝備是制造強國戰略的重點，水輪機、艦船推進器等大型水動力裝備是重中之重。隨著對單機容量和能量轉換效率需求持續增長，大型水動力裝備重量尺寸大、加工空間受限、精度一致性要求高等特征的出現，給加工方式帶來了新的要求與挑戰。“數控加工”存在結構與位置形式固定、加工覆蓋區域有限、可達性低等問題；“人工加工”雖具備靈活性，但存在勞動強度大、工作環境惡劣、加工精度一致性差等問題。 機器人在位加工具有大行程、高柔性和快響應等優點，可有效解決現有大型水動力裝備“數控加工”和“人工加工”存在的受限空間復雜曲面加工區域小、柔性差、響應慢和精度一致性差等問題。但亟待突破受限空間加工軌跡規劃、多階模態加工過程控制、敏捷加工可重構裝備等關鍵難題，以實現大型水動力裝備在位高精高效敏捷加工。 本成果從受限空間高精加工軌跡規劃、多階模態高效加工過程控制、人機協同敏捷加工工藝裝備三個方面開展研究，提出了機器人“加工剛度-力致誤差”評價指標，發明了基于排斥勢場的軌跡規劃方法，研發了機器人加工多約束規劃、視覺跟蹤測量與誤差在線補償等軟硬件模塊，提出了“顫振穩定性-切觸面積”高效加工優化新方法，研發了加工余量、切削負載自適應調控系統，提出了“操作經驗知識遷移-知識驅動可制造性分析”工藝規劃新技術，發明了國際首臺（套）大型水動力裝備在位機器人加工可重構裝備，研發了大型水動力裝備機器人化全流程加工產線，實現多種水輪機轉輪和推進器葉片加工效率提升30%以上，水輪機局部加工精度最高可達±0.1mm。 圖1 機器人加工軟件 圖2 大型水輪機轉輪的機器人在位修復加工系統 圖3 大型艦船用螺旋槳機器人在位加工系統

一種具有儲能效應的仿生四足機器人，屬于仿生機器人領域，對現有仿生四足機器人的剛性脊柱進行改進。本發明由前軀干、后軀干、脊柱以及前左腿、前右腿、后左腿、后右腿組件構成，前后軀干分別與脊柱前后兩端連接，脊柱能夠帶動前軀干相對后軀干轉動；前左腿、前右腿、后左腿、后右腿組件的結構相同，分別連接于前、后軀干的左右兩側。本發明在前后軀干之間增加了脊柱，整體外形與實際的四足生物更接近，行走時前后軀干通過脊柱的上仰或下俯擺動，能使前后步距更大，提高了機器人行走速度；還可以減小機器人與地面碰撞時的能量損失，提高運動穩