针对老年人与护理人员存在严重的数量差异，难以匹配，一对多护理模式难以确保医疗机构护理服务质量，以及视频监控的方式掌握患者的护理情况存在个人隐私泄露、数据流量庞大、存在监控盲区、人力成本高昂等痛点问题，本项目采用低成本、小流量可随时随地掌握护理情况的解决方案，即更便宜:MEMS可穿戴传感器，更安全:无需图像采集保护个人隐私，更快捷:数据流量小方便分析上传，实现室内精确定位、护理情况监控、紧急救护报警等主要功能。

本项目针对当前物联网测试场景多、传输快、距离远等特点，研究了物联网结构的最优架构， 融合协议解析，实现了多源节点接入与数据最优化；以“功能模块化”和“感知节点分布式计算资 源优化”为导向，设计开发了物联网设备接入与组网节点模块；引入自适应多径通信和智能感知节 点协同计算，提升智能检测物联网的可协同性、兼容性、数据传输速率和可靠性。项目研究了多源 接入、优化计算及小型化节点的新型物联网测试共性技术，为各类场景下工业检测智能物联网向高 容量、高速率、资源平衡方向的发展提供关键技术支持。

本项目为《中国制造 2025》第二大类“高档数控机床和机器人”中关于“关键零部件”的第 四小类“高端伺服驱动器”部分，是“先进制造”领域。该项目属于油、汽、煤等超深探测开采范畴， 为深海、超深地层等恶劣环境下油、气、煤等采掘设备的配套装置。以自主知识产权为研究目标， 通过无刷无位置传感器设计、利用转矩闭环和数字式速度闭环方式，实现狭小、高温、高黏度恶劣 工作环境下电机长时间大范围负载变化要求。