12月15日，上海交通大学密西根学院2021冬季设计展在龙宾楼隆重开幕。作为学院的大型品牌教学活动，本次设计展共展出47个项目，涵盖了《工程导论》、《系统模块设计与实现》等秋季学期大一到大四的多项实验性课程项目。设计展特地为无法到现场参会的观众安排线上直播互动，学院教师变身线上“主播”，全方位展示密院学子的科创成果。

  从无人机送货到机器人仓储，无人化的概念从没有像今天一样触手可及。随着无人化应用场景的不断丰富，密院学子也将目光聚焦在“无人化”智慧科技上。学院的设计展项目通过鼓励同学们从日常生活中察觉缺陷，不断激发他们的创新思维，利用所学的多学科知识，为这样一些问题找到解决方案。

  快递和外卖行业的蓬勃发展极大地惠及了人们的生活，但对于腿脚不便或年迈体弱的人们而言，他们仍饱受日复一日上下楼取包裹的艰难与安全风险的困扰。大一工导“天空攀爬者”小组设计了一台自动爬楼梯快递派送机器人，能轻松实现爬上楼并适应不一样楼梯的高度，自动卸下包裹，发出警报提醒路人从而防止被踩到等功能，做到安全稳定地上下楼梯运送货物。未来还可应用于危险环境勘察、救灾，清洁、维护、安装等场景操作。

  当今时代，网购的加快速度进行发展促进了物流行业的发展。然而，快递站中的包裹分拣运输效率并未随快递需求量的与日俱增而快速提升。现有的快递站分拣运输系统使用大型物流机器或人工，这两种方式都存在灵活性低、空间占用多、机器购买维护和工人工资的费用高等缺点。大一工导小组设计了一种灵活小型，经济实惠的包裹分拣运输小车。小车由自主运动系统、包裹识别系统和运输系统三个部分所组成。自主运动系统能帮助小车避障和沿指定路线送件，来提升灵活性和稳定能力；包裹识别系统能识别包括包裹运输终点货架的包裹信息；运输系统内置于小车中，减小了小车的空间占用。

  当前，新一轮科技革命、产业变革正在加速演进。与此同时，世界也面临着全球气候平均状态随时间的变化、能源资源短缺等一系列挑战。如何有效地利用能源，推动可再次生产的能源多元化发展同样是密院学子关注的焦点。

  如今，虽然GPS系统已广泛投入到正常的使用中，但仍有许多海岛因基础设施薄弱、地处偏远而难以发电。经过这些岛屿的渔民难以在夜间及恶劣天气时发现岛屿及礁石，由此极易发生触礁事故。针对这一问题，大一工导小组设计的“一种基于点吸收浮沉子模型的小型低成本波浪能发电装置” 利用波浪能这一尚未开发的新能源进行发电并自给自足。该装置大致上可以分为波浪能转化为动能的点吸收浮沉子系统、起传递机械能作用的动力系统和将动能转化为电能的发电系统。经过水中测试，与太阳能和风力发电机相比，该装置能在下雨、无风及天黑时发电。同时非常环保，不会造成任何污染，也不会伤害任何海洋生物。

  当生活融入慢慢的变多的品质元素，健身运动慢慢的变成为了一种文化。然而当人们在运动健身时大量能量被消耗而没有正真获得有效的利用，为此大一工导小组设计了一款“发电划船机”，可以将健身过程中消耗的能量转化为可被利用的电能。划船机由回弹系统、传动系统和发电系统组成。划船机的承重、底座、脚踏部分全部由木材制成，让使用者有接近自然的感受。传动系统和发电系统则由亚克力板包装，让使用者能清楚地看到发电的过程，增加亲身参与能源再生的感受。该款划船机让使用者可以更深切地体验健康与环保，发扬绿色生活的理念。

  自2010年交大密西根学院启动一年两次的设计展以来，学生们的创意项目获得了慢慢的变多国内外企业的关注和支持。此次设计展也吸引了蔚来、威睿、通用汽车、安脉盛、前晨汽车、拓疆者等国内外企业的参与。企业代表都表示，将在未来毕业设计、科研合作、就业及实习、奖学金设置以及职业发展指导方面与学院开展进一步合作。设计展通过课程导入、院企交流等多种有效手段，为同学们提供了工程实践和激发创意思维的宝贵机会，为学院探索人才教育培训和企业合作提供了多元途径和综合展示的大平台。

  随着无人驾驶的兴起，无人驾驶汽车的能耗成为下一个行业关注的焦点。尤其是对纯电物流车来说，优化5%的能耗对于每日上千公里的车程可节省巨大的能源支出并增加续航里数。然而，在道路上进行此类优化测试要消耗大量的时间和金钱来一遍遍收集数据。因此，在仿真平台上实现能耗控制优化将是一个很好的途径。由前晨汽车赞助的大四毕设项目“开放式仿真环境下汽车能量优化系统的评价与改进”小组设计了一款模拟平台，使用者可以在该平台做模拟人工驾驶，并与经过深度学习算法训练的智能体作比较。该项目的工作中包含了使用随机采样的曲率和连接拓扑生成道路网络来提升智能体对不同道路情况的适应程度。算法着重优化能源消耗并兼顾安全性，因此最终的比较将是这两者的一个加权平均值。由于使用了轻量的模拟引擎，一个智能体的训练时间不超过200h就能达到预期效果。

  为了节省人力成本和提高运行精度，自动化改装已成为工程机械发展的主要流行趋势。作为最具代表性的工程机械，挖掘机的自动化改装必不可少。为了精确管控挖掘机的作业，由校友企业拓疆者赞助的“挖掘机满斗率探测系统的模型”小组搭建了挖掘机满斗率探测系统的模型来对此领域进行研究。他们的设计由模拟挖掘机挖斗的物理模型和分析数据的核心代码两部分所组成。整个工作流程先在铲斗中放入物料，随后将铲斗旋转到特定位置。用深度摄像机记录下物料的照片和3D点云，随后分析出物料的种类和体积，进而根据需要估算出质量等参数。研究试验根据结果得出，以玉米为例的致密物料的体积判断误差率小于10%，以石块为例的非致密物料体积判断误差率小于20%，后台分析的运行时间小于1秒钟。该设备可实现连续检测，未来可应用于精确管控挖掘机的作业场景中。