简单介绍： 幼鼠单臂脑力体定位仪又称脑固定装置，它是利用颅骨外面的标志或其它参考点所规定的三度坐标系统，来确定皮层下某些神经结构的位置，以便在非直视暴露下对其进行定向的刺激、破坏、引导电位等研究。给试验提供了一个宽敞、开阔的空间，方便实验人员对幼鼠进行头部定位操作。 详情介绍： 1 小型的底板尺寸255mm x 255mm（单只小鼠试验）；2 大底板尺寸400 X 255（可2只小鼠试验操作）3 耳杆材质：黑色聚甲醛树脂材料,刻线清晰手感轻盈；4 门齿夹上下调整范围：0 ～ 20mm)5 耳杆上下调整范围：0 ～ 20mm)6 耳杆带有刻度线（精度1mm），方便平衡固定操作 7耳杆具有插入固定方式（18度钝头和圆形中空锯齿），防止损伤颅骨 8． 可选配增加双臂方式

成果简介：本项目研制的柔性一体化关节采用机电一体的模块化设计，具有高力矩稳定输出（输出力矩70Nm），高集成化（机构、驱动电路和通信模块集成于关节之中）、互换性好（肩、肘关节可直接替换）、可靠性高等特点，适合于大规模生产，可以降低机械臂成本，具有极大的市场推广价值。关节内部含有弹性环节，存在内在柔性，当与环境或人接触时，可以保证人不受伤害以及机械臂自身的安全性。同时，可以测量关节的输出力矩，获得比传统关节更好的力控制精度与稳定性。 本项目在柔性一体化关节的基础上研制了仿人柔性机械臂，该

  联系我们：深圳市大象机器人科技有限公司 官网：https://www.elephantrobotics.com淘宝官方旗舰店：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7PY8UhV电话：+86 (0755) 8696 8565/+86 181 2384 1923地址：深圳市福田区华强北电子科技大厦D座智方舟国际智能硬件创新中心D403 D504 D505

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自从20世纪初发明三相交流输电以来，采用高压和超高压架空输电线是长距离输配电能的主要方式，定期巡检是高压架空输电线路安全稳定的运行的重要保证。鉴于高压输电线路检测工作的重要性和艰苦性，开发一种可以替代或部分替代巡线工人进行巡检作业的新型设备一直是国内外相关研究领域的研究热点之一。 基于长臂猿仿生结构的三臂式高压输电线路巡检作业机器人，在自主工作和地面控制平台远程操作两种工作模式下，能够沿110kV-500kV输电线路相线行驶，可以基本取代传统的线路巡检方式，完成部分或全部巡检的任务。机器人能够以不小于1.2km/h的平均速度自动行驶并跨越直线段上的防震锤、间隔棒等线路设备，在地面控制平台的操控下，具备跨越耐张杆塔功能。 巡检过程中，机器人可记录和保存相对线路的GPS信息，所得图像与数据可存储于机器人本体内并与地面控制平台之间进行无线通信传输。机器人本体搭载不同的巡检设备，采用模块化接口，可方便更换如红外成像仪、可见光云台、激光测距仪等巡检设备。在行驶过程中，机器人可实时监测能耗和动态规划巡检任务，同时具备在线取电装置和充电模块，满足长距离的巡检需求。 机器人主要功能及技术参数 三臂式高压输电线路巡检作业机器人平台系统具有搭载各种作业工具，自动跨越架空线路各种障碍，并能完成相应作业的功能。具体技术参数为： 1、能够在 110kV-500kV 架空输电线路环境下稳定、可靠行走，自动跨越防震锤、悬垂线夹、间隔棒、接续管等障碍物。 ① 自动行驶时，行走速度不低于1.2km/h； ② 采用50AH锂电池供电，持续工作时间≥3.5小时； ③ 机器人本体重量≤40kg，最小尺寸（长×宽×高）1300×530×850mm； ④ 机器人可跨越线路各种障碍，进行带电作业； ⑤ 能够爬坡度不低于 40°的线路，并且满足超高压输电线路安全规程要求。 2、移动作业机器人平台在无线远程监控下，沿架空线路行走与越障。远程监控系统检测距离≥500米。机器人能够将作业信息、路线监测信息（红外录像）、电池监控信息等下传到地面基站。 创新点 本项目研究以双ARM为控制核心、基于仿生结构特征的架空线路移动作业机器人平台。该机器人平台能够在自身携带的控制系统下稳定可靠的在线路上运行，并能自主跨越线路中的各种障碍（线锤、线夹、跳线等），可以完全取代原有的线路作业方式，完成部分或全部线路作业任务。该项目与国内外类似研究相比较具有以下特色和创新点： 1）基于仿生学理论与方法，结合长臂猿骨骼结构的特征与长臂组成及比例参数，提出了一种具有长臂猿骨骼特征的架空线路移动作业机器人悬挂臂结构，实现了机器人平台挂线稳定行走与越障功能。 2）开发研制了一种三臂式全驱动架空线路移动作业机器人平台，该平台爬坡角度大于50°，能够在控制系统的配合下自主协调跨越线路中的防震锤、间隔棒、线夹等障碍，在人工辅助下，能够稳定跨越引流线和绝缘子等跳线障碍。 3）机器人平台控制系统采用双ARM为控制核心，提出了一种双ARM主副热备份互容错启动控制技术。集成了多传感器信息融合容错技术、双备份容错技术和电磁干扰容错技术等多重容错技术，提高了系统的稳定性与可靠性。 4）建立了传感器的信息融合规则和状态检测比对策略，研制了基于规则库的多传感器信息融合专家控制系统，从而提高了控制系统的响应效率和容错可靠性。 5）开发设计了机器人平台智能型在线取电与不间断电源管理系统，实现了机器人平台移动作业的智能充电与自主管理功能。 成果社会效益及应用： 该项目研究以双ARM为控制核心、基于仿生结构特征的架空线路移动作业机器人平台。该机器人平台能够在自身携带的控制系统下稳定可靠地在线路上运行，并能自主跨越线路中的各种障碍（线锤、线夹、跳线等），可以完全取代原有的线路作业方式，完成部分或全部线路作业任务。 该机器人平台能够实现跨越安装于导线上的防震锤、间隔棒、悬垂线夹、修补管等线路设备，具备跨越耐张杆塔功能；控制采用双ARM为控制核心，提出了一种双ARM主副热备份互启动容错控制技术；集成了多传感器信息融合容错技术、双备份容错技术和电磁干扰容错技术等多重容错技术，提高了系统的稳定性与可靠性；建立了传感器的信息融合规则和状态检测比对策略，研制了基于规则库的多传感器信息融合专家控制系统，从而提高了控制系统的响应效率和容错可靠性；开发设计了机器人平台智能型在线取电与不间断电源管理系统，实现了机器人平台移动作业的智能充电与自主管理功能。因此具有很好的推广应用价值。 该成果通过在山东众域电气科技有限公司实施，产生了良好的效果，为其他企业提供了可靠的技术平台和经验。本成果将进一步扩大其使用范围，在架空线路检测与维护作业中发挥更有效的作用。 

XM-149手臂骨、肩胛骨和锁骨模型   XM-149手臂骨、肩胛骨和锁骨模型由肩胛骨、锁骨、肱骨、尺骨、桡骨及手骨（由8块腕骨、5根掌骨和14个指骨组成）按生理位置连接，串制而成一个上肢整体，显示人体上肢的形态和结构。 尺寸：自然大 材质：PVC材料

简单介绍： 数显脑力体定位仪又称脑固定装置，它是利用颅骨外面的标志或其它参考点所规定的三度坐标系统，来确定皮层下某些神经结构的位置，以便在非直视暴露下对其进行定向的刺激、破坏、引导电位等研究。是神经解剖、神经生理、神经药理和神经外科等领域内的重要研究设备，用于对神经结构进行定向的注射、刺激、破坏、引导电位等操作，可用于帕金森氏病动物模型建立，癫痫动物模型建立，脑内肿瘤模型建立，学习记忆，脑内神经干细胞移植，脑缺血等研究 详情介绍： 技术参数：1、材质：合金材料,单臂臂模式（可定制加高）2、 尺寸：350×250×540mm3、 操作臂360度回转，摆动幅度180度4、 计数精度：±0.01mm5、 三维推进器精度：±0.01mm6、 三维推进行程：80mm7、显示：LCD显示屏（X、Y、Z三轴)8、 刻度激光雕刻9、 重量：6.0kg10、附大小鼠脑图谱1套

XM-149手臂骨、肩胛骨和锁骨模型   XM-149手臂骨、肩胛骨和锁骨模型由肩胛骨、锁骨、肱骨、尺骨、桡骨及手骨（由8块腕骨、5根掌骨和14个指骨组成）按生理位置连接，串制而成一个上肢整体，显示人体上肢的形态和结构。 尺寸：自然大 材质：PVC材料

产品详细介绍设备参数：    1. 吸气臂种类选型：壁挂式    2. 直径：  160mm     3. 长度：  3m    4. 支架材质：  碳钢     5. 罩口选型：  喇叭    6. 软管颜色：  黑色 产品介绍：罩口形式: 锥型吸口、马蹄型吸口、礼帽型吸口，喇叭型吸口罩口配风量调节阀.设备长度:  3m。设备管径:  Φ160mm（其他规格需定制）。外管材料:  进口优质PVC与玻纤复合螺纹钢丝管，耐高温-70——+250摄氏度(瞬间温度+300)、耐腐蚀。技术特点：（1）万向柔性臂的外臂管为进口优质PVC与玻纤复合螺纹钢丝管，具有耐高温-70——+250摄氏度(瞬间温度+300)、耐腐蚀、臂薄质轻、弹性适中等特点；（2）管内全支承架为一组自平衡式连杆机构，具备全方位悬停的特点，拉动罩口上的手柄，便可轻易的将吸气罩口拉伸到其臂长所能达到的任意位置(臂长可根据用户需求制造不同的长度)，并悬停在理想位置状态进行烟尘的吸收，不需任何辅助支承设施。（3）吸气罩口可以随吸气臂360度旋转，使用更加的方便灵活。无论操作者位于吸气臂的任何方位，都能将吸气罩放置到最佳的吸收位置。（4）柔性吸气臂与固定式管路系统比较，柔性吸气臂具有无可比拟的性能优势，能适应各类无法安装吸气管路的复杂工况。应用范围可用在机械、制药、汽车、船坞、食品、化工、等所有产生焊接、烟尘、烟雾、粉尘、油雾等产生废气的源头部位，进行收集与净化。

一、项目简介 随着科技进步和社会需求的发展，机器人手/臂除了工业生产，也越来越多用于服务人类的其它各个领域，这必然会使机器人承担比工业中更加多样的操作任务，面临更加多变的工作环境。因此，国内外对非结构自然环境下、具备自主操作能力的机器人的研究十分重视。当前，具备视觉感知能力的机器人已被公认为机器人发展的主流趋势，将视觉与机器人操作相融合，是对人类行为的模拟，由此产生的视觉伺服控制方法为机器人自主操作能力的实现带来了新的思路，代表了机器人的先进控制技术，也是促进机器人智能化发展的一个重要驱动。可以预见，未来的视觉系统将会成为机器人名副其实的眼睛，视觉伺服技术在机器人自主操作中将具有不可替代的作用。 视觉伺服利用视觉传感器提供的环境信息对机器人运动进行实时反馈控制，涉及机器人机械几何设计、运动学和动力学、自动控制理论、计算机视觉图像处理和摄像机标定等,是智能机器人领域中具有重要理论意义的研究课题之一。迄今为止，机器人手/臂的视觉伺服方法在太空遥操作、机器人手术、水果采摘、工业装配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越来越多的应用。然而，现阶段可实际应用的方案主要面向特定的标定环境、模型参数已知，机器人操作是编码定式的，不具备模型未知条件下的自主操作能力，特别是当面向未来的刚-柔-软体共融机器人时，其柔型结构造成的运动模型及参数的变化与不确定性，必然使现有确定模型的研究方法失效。因此，无模型（目标几何模型，手眼标定模型，机器人运动模型）、非结构环境下的自适应操作对机器人提出了新挑战，是机器人手臂(尤其柔型手臂)视觉伺服控制研究的难点与前沿问题，不断深入对非结构环境下、无模型的机器人手/臂视觉伺服控制的研究具有重要的理论和现实意义。 在非结构自然环境下使机器人像人一样协调自适应操作是当今机器人研究领域的一项尚未实现但又令人感兴趣的研究工作。从理论上看，非结构自然环境下实现机器人柔性操作，就当前研究依靠单一的控制器设计是困难的。因此，本项目借鉴人的手眼协调操作是自适应学习过程，涉及智能进化和行为优化，将随机动态规划理论，结合约束规则与最优化控制，探索一种变参手眼关系，实现机器人在非结构自然环境下的自适应操作。 二、前期研究基础 研究团队一直致力于机器人视觉反馈控制的研究。在基础理论研究上，针对无标定视觉伺服控制方案与设计，均提出了一些新型方法，有扎实的理论基础和知识积累，并不断跟踪和深入在无模型视觉伺服控制的方面研究和前沿问题。目前，已经着手在无模型视觉伺服的可靠性、稳定性控制方面做了充分的探索工作：针对机器人无标定全局稳定操作问题，研究了一种鲁棒卡尔曼滤波(RKF)合作Elman神经网络(ENN)的全局稳定视觉伺服控制方法；提出了一种基于网络辅助尔曼滤波状态估计的无标定视觉伺服方法，提高伺服系统的鲁棒性。同时，立足机器人发展前沿，建立了多模特征深度学习抓取系统，在无结构环境下实现了机器人智能抓取与定位。 已发表的与项目相关的主要论文有： [1] 仲训杲,徐敏,仲训昱,彭侠夫.基于多模特征深度学习的机器人抓取判别方法.自动化学报,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] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制, 控制与决策, 已在线发表, 2018. [11] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于图像的机器人非标定视觉反馈控制全局定位方法, 厦门大学学报(自然科学版), 已录用, 2018. 三、应用技术成果 （一）基于多模特征深度学习的机器人抓取判别 研究了多模特征深度学习及其在机器人智能抓取判别中的应用，该方法针对智能机器人抓取判别问题, 研究多模特征深度学习与融合方法. 该方法将测试特征分布偏离训练特征视为一类噪化, 引入带稀疏约束的降噪自动编码 (Denoising auto-encoding, DAE), 实现网络权值学习; 并以叠层融合策略, 获取初始多模特征的深层抽象表达, 两种手段相结合旨在提高深度网络的鲁棒性和抓取判别精确性. 实验采用深度摄像机与 6 自由度工业机器人组建测试平台, 对不同类别目标进行在线对比实验. 结果表明, 设计的多模特征深度学习依据人的抓取习惯, 实现最优抓取判别, 并且机器人成功实施抓取定位, 研究方法对新目标具备良好的抓取判别能力. （二）无标定视觉伺服解决方案及其机器人操作应用 研究了无标定视觉伺服方法及其在机械臂任务操作中的应用。首先提出视觉伺服目标：假设机器人或者摄像节的模型参数未知或者部分未知，视觉伺服的目标是使用摄像节作为传感器，引导机械臂运动，使当前图像特征收敛到期望图像特征，从而完成定位或者跟踪的任务。 手眼协调关系描述。关节图像雅克比矩阵定量描述了机械臂关节变化引起图像特征变化，它是关节-图像映射的局部线性化矩阵。 建立图像雅克比的在线估计器。将关节图像雅克比矩阵的每一个元素作为辅助系统的状态，建立辅助系统的状态方程；摄像机提取到的图像特征作为测量值，建立辅助系统的观测方程。根据Kalman滤波器理论，我们设计了对关节图像雅克比的在线实时估计算法。 构建基于图像矩的目标函数。为了避免传统的基于点特征的缺陷，例如点特征的标记、提取与匹配过程复杂且通用性较差问题。构建基于图像矩的图像特征向量完成视觉伺服任务，来提高视觉伺服系统的稳定性和可靠性。 四、合作企业 厦门万久科技股份有限公司是一家集销售、软件研发、技术服务、加工技术整合为一体的高新技术企业。目前公司的经营范围涉及CNC软件开发及数控系统销售、CNC控制零件销售及专业维修；工艺优化、机台升级与技术改造、工程配电与软件优化、专用机控制系统开发、多轴机的设计与开发、机台精度检测与校正优化服务等。公司是国际知名生产制造企业——富士康的产品供应商和技术服务商。