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簡單介紹： 幼鼠單臂腦力體定位儀又稱腦固定裝置，它是利用顱骨外面的標志或其它參考點所規定的三度坐標系統，來確定皮層下某些神經結構的位置，以便在非直視暴露下對其進行定向的刺激、破壞、引導電位等研究。給試驗提供了一個寬敞、開闊的空間，方便實驗人員對幼鼠進行頭部定位操作。 詳情介紹： 1 小型的底板尺寸255mm x 255mm（單只小鼠試驗）；2 大底板尺寸400 X 255（可2只小鼠試驗操作）3 耳桿材質：黑色聚甲醛樹脂材料,刻線清晰手感輕盈；4 門齒夾上下調整范圍：0 ～ 20mm)5 耳桿上下調整范圍：0 ～ 20mm)6 耳桿帶有刻度線（精度1mm），方便平衡固定操作 7耳桿具有插入固定方式（18度鈍頭和圓形中空鋸齒），防止損傷顱骨 8． 可選配增加雙臂方式

成果簡介：本項目研制的柔性一體化關節采用機電一體的模塊化設計，具有高力矩穩定輸出（輸出力矩70Nm），高集成化（機構、驅動電路和通信模塊集成于關節之中）、互換性好（肩、肘關節可直接替換）、可靠性高等特點，適合于大規模生產，可以降低機械臂成本，具有極大的市場推廣價值。關節內部含有彈性環節，存在內在柔性，當與環境或人接觸時，可以保證人不受傷害以及機械臂自身的安全性。同時，可以測量關節的輸出力矩，獲得比傳統關節更好的力控制精度與穩定性。 本項目在柔性一體化關節的基礎上研制了仿人柔性機械臂，該

  聯系我們：深圳市大象機器人科技有限公司 官網：https://www.elephantrobotics.com淘寶官方旗艦店：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7PY8UhV電話：+86 (0755) 8696 8565/+86 181 2384 1923地址：深圳市福田區華強北電子科技大廈D座智方舟國際智能硬件創新中心D403 D504 D505

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自從20世紀初發明三相交流輸電以來，采用高壓和超高壓架空輸電線是長距離輸配電能的主要方式，定期巡檢是高壓架空輸電線路安全穩定的運行的重要保證。鑒于高壓輸電線路檢測工作的重要性和艱苦性，開發一種可以替代或部分替代巡線工人進行巡檢作業的新型設備一直是國內外相關研究領域的研究熱點之一。 基于長臂猿仿生結構的三臂式高壓輸電線路巡檢作業機器人，在自主工作和地面控制平臺遠程操作兩種工作模式下，能夠沿110kV-500kV輸電線路相線行駛，可以基本取代傳統的線路巡檢方式，完成部分或全部巡檢的任務。機器人能夠以不小于1.2km/h的平均速度自動行駛并跨越直線段上的防震錘、間隔棒等線路設備，在地面控制平臺的操控下，具備跨越耐張桿塔功能。 巡檢過程中，機器人可記錄和保存相對線路的GPS信息，所得圖像與數據可存儲于機器人本體內并與地面控制平臺之間進行無線通信傳輸。機器人本體搭載不同的巡檢設備，采用模塊化接口，可方便更換如紅外成像儀、可見光云臺、激光測距儀等巡檢設備。在行駛過程中，機器人可實時監測能耗和動態規劃巡檢任務，同時具備在線取電裝置和充電模塊，滿足長距離的巡檢需求。 機器人主要功能及技術參數 三臂式高壓輸電線路巡檢作業機器人平臺系統具有搭載各種作業工具，自動跨越架空線路各種障礙，并能完成相應作業的功能。具體技術參數為： 1、能夠在 110kV-500kV 架空輸電線路環境下穩定、可靠行走，自動跨越防震錘、懸垂線夾、間隔棒、接續管等障礙物。 ① 自動行駛時，行走速度不低于1.2km/h； ② 采用50AH鋰電池供電，持續工作時間≥3.5小時； ③ 機器人本體重量≤40kg，最小尺寸（長×寬×高）1300×530×850mm； ④ 機器人可跨越線路各種障礙，進行帶電作業； ⑤ 能夠爬坡度不低于 40°的線路，并且滿足超高壓輸電線路安全規程要求。 2、移動作業機器人平臺在無線遠程監控下，沿架空線路行走與越障。遠程監控系統檢測距離≥500米。機器人能夠將作業信息、路線監測信息（紅外錄像）、電池監控信息等下傳到地面基站。 創新點 本項目研究以雙ARM為控制核心、基于仿生結構特征的架空線路移動作業機器人平臺。該機器人平臺能夠在自身攜帶的控制系統下穩定可靠的在線路上運行，并能自主跨越線路中的各種障礙（線錘、線夾、跳線等），可以完全取代原有的線路作業方式，完成部分或全部線路作業任務。該項目與國內外類似研究相比較具有以下特色和創新點： 1）基于仿生學理論與方法，結合長臂猿骨骼結構的特征與長臂組成及比例參數，提出了一種具有長臂猿骨骼特征的架空線路移動作業機器人懸掛臂結構，實現了機器人平臺掛線穩定行走與越障功能。 2）開發研制了一種三臂式全驅動架空線路移動作業機器人平臺，該平臺爬坡角度大于50°，能夠在控制系統的配合下自主協調跨越線路中的防震錘、間隔棒、線夾等障礙，在人工輔助下，能夠穩定跨越引流線和絕緣子等跳線障礙。 3）機器人平臺控制系統采用雙ARM為控制核心，提出了一種雙ARM主副熱備份互容錯啟動控制技術。集成了多傳感器信息融合容錯技術、雙備份容錯技術和電磁干擾容錯技術等多重容錯技術，提高了系統的穩定性與可靠性。 4）建立了傳感器的信息融合規則和狀態檢測比對策略，研制了基于規則庫的多傳感器信息融合專家控制系統，從而提高了控制系統的響應效率和容錯可靠性。 5）開發設計了機器人平臺智能型在線取電與不間斷電源管理系統，實現了機器人平臺移動作業的智能充電與自主管理功能。 成果社會效益及應用： 該項目研究以雙ARM為控制核心、基于仿生結構特征的架空線路移動作業機器人平臺。該機器人平臺能夠在自身攜帶的控制系統下穩定可靠地在線路上運行，并能自主跨越線路中的各種障礙（線錘、線夾、跳線等），可以完全取代原有的線路作業方式，完成部分或全部線路作業任務。 該機器人平臺能夠實現跨越安裝于導線上的防震錘、間隔棒、懸垂線夾、修補管等線路設備，具備跨越耐張桿塔功能；控制采用雙ARM為控制核心，提出了一種雙ARM主副熱備份互啟動容錯控制技術；集成了多傳感器信息融合容錯技術、雙備份容錯技術和電磁干擾容錯技術等多重容錯技術，提高了系統的穩定性與可靠性；建立了傳感器的信息融合規則和狀態檢測比對策略，研制了基于規則庫的多傳感器信息融合專家控制系統，從而提高了控制系統的響應效率和容錯可靠性；開發設計了機器人平臺智能型在線取電與不間斷電源管理系統，實現了機器人平臺移動作業的智能充電與自主管理功能。因此具有很好的推廣應用價值。 該成果通過在山東眾域電氣科技有限公司實施，產生了良好的效果，為其他企業提供了可靠的技術平臺和經驗。本成果將進一步擴大其使用范圍，在架空線路檢測與維護作業中發揮更有效的作用。 

XM-149手臂骨、肩胛骨和鎖骨模型 ? XM-149手臂骨、肩胛骨和鎖骨模型由肩胛骨、鎖骨、肱骨、尺骨、橈骨及手骨（由8塊腕骨、5根掌骨和14個指骨組成）按生理位置連接，串制而成一個上肢整體，顯示人體上肢的形態和結構。 尺寸：自然大 材質：PVC材料

簡單介紹： 數顯腦力體定位儀又稱腦固定裝置，它是利用顱骨外面的標志或其它參考點所規定的三度坐標系統，來確定皮層下某些神經結構的位置，以便在非直視暴露下對其進行定向的刺激、破壞、引導電位等研究。是神經解剖、神經生理、神經藥理和神經外科等領域內的重要研究設備，用于對神經結構進行定向的注射、刺激、破壞、引導電位等操作，可用于帕金森氏病動物模型建立，癲癇動物模型建立，腦內腫瘤模型建立，學習記憶，腦內神經干細胞移植，腦缺血等研究 詳情介紹： 技術參數：1、材質：合金材料,單臂臂模式（可定制加高）2、 尺寸：350×250×540mm3、 操作臂360度回轉，擺動幅度180度4、 計數精度：±0.01mm5、 三維推進器精度：±0.01mm6、 三維推進行程：80mm7、顯示：LCD顯示屏（X、Y、Z三軸)8、 刻度激光雕刻9、 重量：6.0kg10、附大小鼠腦圖譜1套

XM-149手臂骨、肩胛骨和鎖骨模型 ? XM-149手臂骨、肩胛骨和鎖骨模型由肩胛骨、鎖骨、肱骨、尺骨、橈骨及手骨（由8塊腕骨、5根掌骨和14個指骨組成）按生理位置連接，串制而成一個上肢整體，顯示人體上肢的形態和結構。 尺寸：自然大 材質：PVC材料

產品詳細介紹設備參數：    1. 吸氣臂種類選型：壁掛式    2. 直徑：  160mm     3. 長度：  3m    4. 支架材質：  碳鋼     5. 罩口選型：  喇叭    6. 軟管顏色：  黑色 產品介紹：罩口形式: 錐型吸口、馬蹄型吸口、禮帽型吸口，喇叭型吸口罩口配風量調節閥.設備長度:  3m。設備管徑:  Φ160mm（其他規格需定制）。外管材料:  進口優質PVC與玻纖復合螺紋鋼絲管，耐高溫-70——+250攝氏度(瞬間溫度+300)、耐腐蝕。技術特點：（1）萬向柔性臂的外臂管為進口優質PVC與玻纖復合螺紋鋼絲管，具有耐高溫-70——+250攝氏度(瞬間溫度+300)、耐腐蝕、臂薄質輕、彈性適中等特點；（2）管內全支承架為一組自平衡式連桿機構，具備全方位懸停的特點，拉動罩口上的手柄，便可輕易的將吸氣罩口拉伸到其臂長所能達到的任意位置(臂長可根據用戶需求制造不同的長度)，并懸停在理想位置狀態進行煙塵的吸收，不需任何輔助支承設施。（3）吸氣罩口可以隨吸氣臂360度旋轉，使用更加的方便靈活。無論操作者位于吸氣臂的任何方位，都能將吸氣罩放置到最佳的吸收位置。（4）柔性吸氣臂與固定式管路系統比較，柔性吸氣臂具有無可比擬的性能優勢，能適應各類無法安裝吸氣管路的復雜工況。應用范圍可用在機械、制藥、汽車、船塢、食品、化工、等所有產生焊接、煙塵、煙霧、粉塵、油霧等產生廢氣的源頭部位，進行收集與凈化。

一、項目簡介 隨著科技進步和社會需求的發展，機器人手/臂除了工業生產，也越來越多用于服務人類的其它各個領域，這必然會使機器人承擔比工業中更加多樣的操作任務，面臨更加多變的工作環境。因此，國內外對非結構自然環境下、具備自主操作能力的機器人的研究十分重視。當前，具備視覺感知能力的機器人已被公認為機器人發展的主流趨勢，將視覺與機器人操作相融合，是對人類行為的模擬，由此產生的視覺伺服控制方法為機器人自主操作能力的實現帶來了新的思路，代表了機器人的先進控制技術，也是促進機器人智能化發展的一個重要驅動。可以預見，未來的視覺系統將會成為機器人名副其實的眼睛，視覺伺服技術在機器人自主操作中將具有不可替代的作用。 視覺伺服利用視覺傳感器提供的環境信息對機器人運動進行實時反饋控制，涉及機器人機械幾何設計、運動學和動力學、自動控制理論、計算機視覺圖像處理和攝像機標定等,是智能機器人領域中具有重要理論意義的研究課題之一。迄今為止，機器人手/臂的視覺伺服方法在太空遙操作、機器人手術、水果采摘、工業裝配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越來越多的應用。然而，現階段可實際應用的方案主要面向特定的標定環境、模型參數已知，機器人操作是編碼定式的，不具備模型未知條件下的自主操作能力，特別是當面向未來的剛-柔-軟體共融機器人時，其柔型結構造成的運動模型及參數的變化與不確定性，必然使現有確定模型的研究方法失效。因此，無模型（目標幾何模型，手眼標定模型，機器人運動模型）、非結構環境下的自適應操作對機器人提出了新挑戰，是機器人手臂(尤其柔型手臂)視覺伺服控制研究的難點與前沿問題，不斷深入對非結構環境下、無模型的機器人手/臂視覺伺服控制的研究具有重要的理論和現實意義。 在非結構自然環境下使機器人像人一樣協調自適應操作是當今機器人研究領域的一項尚未實現但又令人感興趣的研究工作。從理論上看，非結構自然環境下實現機器人柔性操作，就當前研究依靠單一的控制器設計是困難的。因此，本項目借鑒人的手眼協調操作是自適應學習過程，涉及智能進化和行為優化，將隨機動態規劃理論，結合約束規則與最優化控制，探索一種變參手眼關系，實現機器人在非結構自然環境下的自適應操作。 二、前期研究基礎 研究團隊一直致力于機器人視覺反饋控制的研究。在基礎理論研究上，針對無標定視覺伺服控制方案與設計，均提出了一些新型方法，有扎實的理論基礎和知識積累，并不斷跟蹤和深入在無模型視覺伺服控制的方面研究和前沿問題。目前，已經著手在無模型視覺伺服的可靠性、穩定性控制方面做了充分的探索工作：針對機器人無標定全局穩定操作問題，研究了一種魯棒卡爾曼濾波(RKF)合作Elman神經網絡(ENN)的全局穩定視覺伺服控制方法；提出了一種基于網絡輔助爾曼濾波狀態估計的無標定視覺伺服方法，提高伺服系統的魯棒性。同時，立足機器人發展前沿，建立了多模特征深度學習抓取系統，在無結構環境下實現了機器人智能抓取與定位。 已發表的與項目相關的主要論文有： [1] 仲訓杲,徐敏,仲訓昱,彭俠夫.基于多模特征深度學習的機器人抓取判別方法.自動化學報,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于雅可比預測的機器人無模型視覺伺服定位控制, 控制與決策, 已在線發表, 2018. [11] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于圖像的機器人非標定視覺反饋控制全局定位方法, 廈門大學學報(自然科學版), 已錄用, 2018. 三、應用技術成果 （一）基于多模特征深度學習的機器人抓取判別 研究了多模特征深度學習及其在機器人智能抓取判別中的應用，該方法針對智能機器人抓取判別問題, 研究多模特征深度學習與融合方法. 該方法將測試特征分布偏離訓練特征視為一類噪化, 引入帶稀疏約束的降噪自動編碼 (Denoising auto-encoding, DAE), 實現網絡權值學習; 并以疊層融合策略, 獲取初始多模特征的深層抽象表達, 兩種手段相結合旨在提高深度網絡的魯棒性和抓取判別精確性. 實驗采用深度攝像機與 6 自由度工業機器人組建測試平臺, 對不同類別目標進行在線對比實驗. 結果表明, 設計的多模特征深度學習依據人的抓取習慣, 實現最優抓取判別, 并且機器人成功實施抓取定位, 研究方法對新目標具備良好的抓取判別能力. （二）無標定視覺伺服解決方案及其機器人操作應用 研究了無標定視覺伺服方法及其在機械臂任務操作中的應用。首先提出視覺伺服目標：假設機器人或者攝像節的模型參數未知或者部分未知，視覺伺服的目標是使用攝像節作為傳感器，引導機械臂運動，使當前圖像特征收斂到期望圖像特征，從而完成定位或者跟蹤的任務。 手眼協調關系描述。關節圖像雅克比矩陣定量描述了機械臂關節變化引起圖像特征變化，它是關節-圖像映射的局部線性化矩陣。 建立圖像雅克比的在線估計器。將關節圖像雅克比矩陣的每一個元素作為輔助系統的狀態，建立輔助系統的狀態方程；攝像機提取到的圖像特征作為測量值，建立輔助系統的觀測方程。根據Kalman濾波器理論，我們設計了對關節圖像雅克比的在線實時估計算法。 構建基于圖像矩的目標函數。為了避免傳統的基于點特征的缺陷，例如點特征的標記、提取與匹配過程復雜且通用性較差問題。構建基于圖像矩的圖像特征向量完成視覺伺服任務，來提高視覺伺服系統的穩定性和可靠性。 四、合作企業 廈門萬久科技股份有限公司是一家集銷售、軟件研發、技術服務、加工技術整合為一體的高新技術企業。目前公司的經營范圍涉及CNC軟件開發及數控系統銷售、CNC控制零件銷售及專業維修；工藝優化、機臺升級與技術改造、工程配電與軟件優化、專用機控制系統開發、多軸機的設計與開發、機臺精度檢測與校正優化服務等。公司是國際知名生產制造企業——富士康的產品供應商和技術服務商。