自主研发了双臂协作共融机器人“鲁班”。其中机器人控制器自主研发，采用EtherCAT总线通讯控制底层伺服，控制周期1ms。该机器人单臂具有7自由度、负载5kg、臂展750mm、重复定位精度±0.02mm，工具手最大线速度可达980mm/s，机器人的各项性能指标对照ABB YUMI机器人均达到同等技术水平。

随着社会的发展和技术的进步，人们对于机械臂的需求也越来越广，为了适应任务的复杂性、智能性、柔顺性要求，双臂机器人应运而生。双臂机器人是基于睿尔曼超轻量仿人机械臂打造的一款智能化通用平台。 平台搭载2台7轴机械臂，可以像人手臂一样自由工作，具备单臂独立操作和双臂协同操作能力；底端配备移动机器人，具备运动、导航、避障能力。同时平台集成了语音模块和深度视觉，赋予双臂机器人语音交互与视觉感知能力。

有数百篇基于Baxter研究的白皮书发表。研究人员在一天内就能完成机器人的设置并开始学习；用机器人的开源SDK和传感功能展开人机互动、计算机视觉、机器学习、动作规划、机电学、制造与自动化等领域的科研。

机器人是“制造业皇冠顶端的明珠”，其研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。因此，发展机器人技术和新一代机器人对我国科技创新和高端制造业水平的提升具有重要的作用。由于与人类的双手非常地相似，双臂机器人正受到广泛的关注并被设计成可以与人类协同工作的机器人。这种人机协同双臂机器人有望在制造业、医疗、服务等领域得到广泛的应用。特别是针对3C行业（电子消费品行业）的柔性装配，人机协同双臂机器人将改变目前全手动装配的现状，把柔性装配带入一个全新的自动化时代，成为新一代机器人研究和发

移动通信是信息社会的重要基础支撑。为实现宽带信息服务向移动终端延展，发展以数据业务为主的宽带移动通信网络已成为我国的基本战略需求。移动网络能源消耗快速增长，频谱资源日益紧缺，单纯从点到点无线链路寻求系统性能的提升已面临发展瓶颈，需要从全新的角度寻求突破，力求从网络架构及多节点协作等方面着手解决移动通信业务迅猛发展所面临的频谱和功率利用率的大幅度提升问题。在国家自然科学基金重大项目和国家科技重大专项课题等多项重要课题的支持下，经过近10年的研究与探索，本项目在分布式无线网络的容量解析分析方法、分布式系统的网络规划与资源联合调配、协作传输以及基于环境特征的自组织组网等方面取得了一系列突破，形成了分布式无线组网与协作传输理论技术体系，解决新一代移动通信系统所涉及的网络效率、频谱效率、功率效率和运营效率等问题。

该项目包括一套多场景全模块工业机器人应用工作站和一套协作型机器人实训台。 多场景全模块工业机器人应用工作站由六自由度开源工业机器人、铝型材框架、触摸屏电控单元、PLC 控制单元、轨迹模拟写字绘画模块、五子棋博弈模块、定点搬运码垛模块、模拟焊接轨迹绘画模块、基础皮带线上料码垛模块、工业视觉检测模块、对射光幕装置、多功能夹具单元、气源控制单元、模块存放柜及设备资源包组成。各模块可在定位基台上实现快速更换，能够模拟机器人书写、上下料、搬运、码垛、模拟焊接、工具切换等众多功能，也可以进行电气线路设计、PLC 编程与调试、机器人编程、机器人视觉检测软件与工业机器人通信等多方面训练，模块拆卸方便。 协作型机器人实训平台包含1套测控系统，上位机软件直接集成MATLAB/Simulink 环境，相关功能（建模、驱动配置、模型下载、在线监控和调参）均在 MATLAB/Simulink 环境中完成。配套的协作机器人每个关节都有关节力传感器。协作机器人配置双控制器，可以实现工业标准版和科研教育版灵活切换。

该平台包括多项核心技术和技术优势： （1）基于逻辑隔离机制的算力主机安全保护。实现了一种基于逻辑隔离机制的沙箱算力环境，能够独立于用户的系统进行计算。通过计算环境隔离、数据的存储隔离、网络环境的隔离，保障了算力运行环境独立于用户系统，互不干扰。 （2）多源异构数据的混合学习模型。提出一种基于深度学习的多源异构数据的混合学习模型，该模型通过深度学习进行不同数据源的特征提取，然后再通过深度学习的融合训练得到结果。 （3）高并发任务的调度。采取动态分配任务的机制，根据当前不同地区网络的传输速度，算力的分布情况，训练数据量的大小，根据制定的规则找到最合适的几个服务地点进行任务分配、数据传输以及分布式训练，最大化地利用当前算力资源。 （4）数据隐私保护。通过联邦学习、同态加密训练、区块链数据确权等方式加强对用户数据的保护。实现了一套基于同态加密和多方安全计算的训练系统，能够完全保护用户的数据隐私性。 （5）区块链记录及激励。“计算即挖矿”，系统根据用户提供的计算资源以及资源利用率来进行区块的奖励，算力越大获得的奖励也就越多。通过搭建的区块链可以记录数据的交互信息以及使用权，并可搭建智能合约平台。 该协作学习平台撮合各方业务和资源，包括算力、数据、模型，结合分布式机器学习、安全多方计算技术，提供保护隐私数据、算法模型前提下的协作学习服务，通过底层分布式账本记录，电子合约对接供需方，智能匹配资源对接，建立AI协作生态。具有以下优势：协作低成本、平台化；具备数据隐私保护，打破共享壁垒；后台底层账本对平台使用中产生的模型、数据、算力、广告收入等进行管理，保证数据可信；操作便捷，可提供定制化服务，高效最优匹配。02. 应用前景 该协作学习平台可用于人工智能、互联网广告、金融等领域，为中小型企业、科研机构或个人提供算力共享、数据共享、模型共享与模型开发等服务，具有广阔市场前景。03. 知识产权 已申请发明专利16项，登记软件著作权1项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究区块链、人工智能、网络安全等。团队课题负责人为徐恪教授、博士生导师，清华大学计算机系副主任，国家杰出青年科学基金获得者，北京市卓越青年科学家。获得国家科学技术进步奖二等奖、国家技术发明奖二等奖，2011年获中国计算机学会青年科学家奖，是中国电子学会理事和中国计算机学会理事，曾在ACM SIGCOMM、IEEE/ACM TON、IEEE Communication Magazine等知名国际会议、期刊发表论文100余篇，近五年获得中国发明专利授权四十余项，获得美国发明专利8项。团队成员还包括多位教授、副教授、研究员和博士研究生。05. 合作方式 投融资 / 商务合作。06. 联系方式 邮箱：liuyi2017@tsinghua.edu.cn

Franka Emika成立于2016年，总部位于德国慕尼黑。创始人Sami Haddadin博士是全球机器人技术领域的权威专家之一。他受到人类敏捷性和触觉的启发，开发了一款基于应用程序的力控机器人。相比于视觉在机器人上的普及使用，带有力控制的机器人往往价格昂贵，而且需要专业的技术知识来操作， Franka Emika开始通过制造用户友好且经济实惠的力控机器人来颠覆这个行业。在推出两年之后，Franka Emika机器人成为德国唯一一个登上《时代》杂志封面的50个最佳创新之一，并且获得了德国未来奖和创新奖。2020年，Franka Emika机器人在第22届中国国际工业博览会上被为CIIF机器人奖。

该器是由齿条板、拨轮、摇柄把、可旋转360°的活动臂和固定臂，旋转装置及活动档板组成。齿条板长285mm，活动臂长220mm，固定臂长220mm。在固定臂和活动臂靠近齿条一端均设施转装置，可根据需要旋转不同的角度。档板宽25mm、高50mm，呈双叶固定，由钛合金制作，同时在普胸手术、肺减容手术时使用也非常方便。