（1）需求背景及攻关方向

随着中国民航的高速发展，行李搬运工为体力劳作者。行业内需解决沿海发达地区用人成本高，边远地区招工难的问题。

在民用机场行李转盘分拣系统末端非结构化环境下，实施复杂行李自动装载技术。

具体技术难题或发展瓶颈，期望通过科技创新解决的技术壁垒包括：

①研发高效、准确的行李分类识别、行李姿态识别拾取及堆垛技术，利用深度学习和计算机视觉技术，提高行李识别和姿态识别的准确性及识别速度；

②机械臂的精准控制与夹抓具备高度的灵活性和适应性，以应对行李不同形状和尺寸的抓取需求，同时在抓取过程中减少对行李的损伤。

（2）主要技术指标参数

①行李识别与分类的准确率期望达到95%以上；

②行李姿态识别拾取及堆垛技术：

a.行李姿态识别准确率达到95%以上；

b.拾取抓握滑落识别准确率达到80%以上；

c.单层堆码密度达到每平方米≥8件（20寸标准登机行李箱）。

③行李抓取成功率达到90%以上（含标准行李箱、软包、箱体）。

瑞为技术已配套先进的软硬件设施，为项目研发提供可靠保障。硬件方面，公司拥有独立视觉感知技术实验室、光学仿真测试实验室等涵盖硬件和光学设计全方位实验室，拥有示波器、测试黑箱等研发验证专用仪器，以及多台高性能GPU深度学习服务器；软件方面，拥有完善的软件设计工具链，包括专用EDA设计软件CADENCE、专用Creo Design Essentials等。上述软硬件设施可为本项目提供坚实保障。

瑞为技术目前已经开展的工作包括搭建原型样机和部分行李抓取验证工作，待进一步针对关键技术开展研发攻关。

该项目通过引入复杂行李自动装载技术，能够显著减少对人力的依赖，这不仅有助于降低沿海发达地区的高昂用人成本，还能有效解决边远地区招工难题，从而提高机场行李转运的运营效率。该技术的应用将显著减轻行李搬运工的体力劳动强度，改善他们的工作环境，提升工作满意度；同时，该技术的应用将有效解决行李处理过程中效率低下、错误率高、劳动强度大等问题，显著提高行李处理的准确性和安全性。此外，该技术的引入还将减少能源消耗和碳排放，符合绿色发展的理念。该技术的广泛应用将进一步推动民航行李处理行业的技术革新，促进产业向自动化、智能化转型，提升整个行业的服务水平和竞争力。

（1）资质条件：揭榜方应为博士后、博士个人或以博士后、博士为主要成员的科研团队，能针对发榜方项目需求，提出技术攻关的可行性解决方案。

（2）科研能力：揭榜方需在相关研究领域和专业具有一定的学术地位和技术优势，具有与项目相关的研究经历和研究积累。

（3）项目时限：揭榜方应根据项目任务书确定的目标任务和分工安排，按进度高质量完成相关研发任务。

（4）产权归属：本项目合作之前产生的知识产权及科研成果归各自所有。项目合作过程中研究开发的成果的知识产权归项目需求方所有。

（5）利益分配：项目成果转化应用后，所产生的经济收益归项目需求方所有。