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大象机器人—myCobot Pro 600六轴机械臂--图像识别/ROS教育/AI
myCobot Pro-600 旨在替代重复性劳动力，可应用于商业和轻工业。 myCobot pro 600 是一款可靠的轻型协作机器人，由大象机器人开发，采用迷你一体式设计。本体重量8.8KG，其有效负载2KG，工作半径600MM。 myCobot pro-600体积小但功能强大、易于使用且极具成本效益。 具有简单、安全、经济三大优势，是自动化生产的最佳选择。 myCobot Pro-600 快速部署在生产线上，为企业降低了大量成本并提高了工作效率。
产品特性
一体化设计，安全协同操作
一体化设计使其充分利用工作空间，完美融入生产环境。兼备基于精确动力学模型的防碰撞检测功能使其能够与人安全地协同工作。
性能 强大 操作便捷易用采用谐波减速机+伺服电机，高性能商用轻工机械手。结构精巧，携带方便，安装简单，即插即用。
树莓派主控大象机器人自主研发的 Roboflow 操作系统，简单易用支持ROS/Python等开发系统
经济适用 高性价比标准的7×24小时工作制，替代高重复性和标准流水线工作。超高性价比，有效为企业降本增效。
联系我们：
深圳市大象机器人科技有限公司
官网：https://www.elephantrobotics.com
淘宝官网旗舰店：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7URShvv
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室
深圳市大象机器人科技有限公司
2021-12-08
大象机器人—myCobot树莓派六轴机械臂—图像识别/ROS教育/AI
myCobot for Raspberry Pi 六轴协作机器人是大象机器人精心研发的多功能轻量型智能机械臂，隶属“myCobot系列”产品，采用树莓派微处理器，是大象机器人面向机器人及人工智能教育生态的核心产品之一。
myCobot for Raspberry Pi 六轴协作机器人自重860g，有效载荷250g，臂展280mm，体积小巧但功能强大，具备丰富的软硬件交互方式及多样化兼容拓展接口，支持多平台的二次开发，有效帮助用户实现多场景的应用开发。
产品特性
内嵌树莓派生态，开发无限可能
树莓派4B，1.5GHz 4核微处理器，运行Debian/Ubuntu平台。
支持4路USB，2路HDMI，标准化GPIO接口、TF卡可插拔。
自带ROS，图形化编程Blockly
内置ROS仿真机械臂运行状态，超强扩展性。
blockly可视化编程，同时支持通用Python软件接口。
图像识别 丰富配件 应用广泛
自带图像识别算法，可选配任意摄像头。
自主搭配显示器、夹爪吸泵等不同配件，实现更多应用化场景。
独特工业设计，极致小巧
一体化设计，整体机身结构紧凑，净重仅860g，十分便于携带。
模块化设计，备件少、维护成本低，可快速拆卸更换，实现即插即用。
高配置，搭配Lego接口
内含6个高性能伺服电机，响应快，惯量小，转动平滑。
底座及末端带有乐高科技件接口，适用于各项微型嵌入式设备开发。
应用场景
myStudio
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
深圳市大象机器人科技有限公司
2021-12-10
大象机器人—myCobot 320 Pi六轴机械臂--图像识别/ROS教育/AI
myCobot 320 Pi是隶属“myCobot 320系列”产品，采用树莓派微处理器，内嵌roboFlow可视化编程软件，是大象机器人面向创客及科研人员开发的机器“助手”。 myCobot 320 Pi本体重量3kg，负载1kg，工作半径320mm，体积相对小巧但功能强大， 操作简单、能与人协同、安全工作。作为大象机器人首款万元级机械臂，具有易用性、安全性和经济性三大优势，是高性价比之选。
产品特性
内嵌树莓派生态，开发无限可能
树莓派4B，1.5GHz 4核微处理器，运行Debian/Ubuntu平台
支持4路USB，2路HDMI，标准化GPIO接口、TF卡可插拔
高配置，性能强大
采用无刷直流舵机，可以达到±0.5mm的重复定位精度。
底座及末端带有安装接口，适用于各种周边产品设备开发。
操作方便，开源易用
拖动示教，用户可迅速上手操作
支持ROS/moveIt等开发系统及大象机器人自主研发的roboflow操作软件
一体化设计，安全协同作业
精巧结构设计使其能够充分利用空间，完美融入实际环境
兼备基于精确动力学模型的防碰撞检测功能使其能与人安全协同作业
经济适用，超高性价比
标准8小时工作制，能够替代重复性、标准性的工作
万元级机械臂，有效为需要高性能＆低成本的科研降本增效
独特工业设计
一体化设计，整体机身结构紧凑，净重3kg。
模块化设计，备件少、维护成本低，可快速拆卸更换。
应用场景
myCobot 320 PI同myCobot 320 M5一样是生产力工具也是想象力边界的拓展工具，既可搭配多种末端执行器适配多种应用场景，如科学研究、教育场景、展示场景等，目前客户反馈极佳。
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深圳市大象机器人科技有限公司
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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室
深圳市大象机器人科技有限公司
2021-12-08
推进校地融合发展 华中大与车谷携手共谱发展新篇章
为推进校地融合发展，2月13日上午，校党委书记李元元、校长尤政带领全体校领导班子成员，前往武汉经开区进行实地考察调研。武汉市委常委、武汉经开区工委书记刘子清，工委副书记、区长唐超陪同考察。双方聚焦经开新区·军山新城发展与规划，共商合作创新发展大计，同绘高质量发展新蓝图，共谱“二次创业”新篇章。
华中科技大学
2022-02-18
基于MEMS传感器和VLC定位融合的双粒子滤波导航装置和方法
本发明公开了一种基于MEMS传感器和VLC定位融合的双粒子滤波导航装置和方法，包括MEMS传感器、INS模块、PDR定位模块、VLC定位模块、测姿粒子滤波器和定位粒子滤波器；本发明在测姿滤波器的设计中，三维姿态误差和三轴陀螺仪漂移作为6维的状态向量。基于惯导机械编排的误差方程作为其系统方程，用于更新粒子状态。观测方程包括加速度计观测量更新和磁力计观测量更新，用于计算粒子权重。测姿滤波器输出VLC接收器的姿态给VLC定位模块以校正姿态的影响。在定位滤波器的设计中，二维平面的位置信息作为系统状态向量，基于行人航位推算的误差方程作为系统方程，而VLC的定位结果则作为定位滤波器的观测方程。
东南大学
2021-04-11
基于MEMS传感器和VLC定位融合的单粒子滤波导航装置和方法
本发明公开了一种基于MEMS传感器和VLC定位融合的单粒子滤波导航装置和方法，包括MEMS传感器、INS模块、VLC定位模块、PDR定位模块和测姿定位单粒子滤波器模块；本发明中基于INS惯导机械编排的误差方程作为融合滤波器的系统方程，用于对粒子群的粒子进行更新。观测方程包括VLC定位信息更新、PDR定位信息更新和磁力计观测量更新，用于计算各个粒子的权重。输出姿态信息给VLC定位模块和PDR定位模块。本发明首次在VLC定位领域使用融合测姿准确估计VLC接收器的姿态信息，解决VLC定位容易受接收器姿态影响以及在光信号被遮挡情况下定位不连续的问题，并消除姿态对VLC定位的影响。
东南大学
2021-04-11
一种基于均值漂移的不同精度三维点云数据的融合方法
本发明公开了一种基于均值漂移的不同精度下的三维点云数据 的融合方法，针对两组精度等级不同的三维点云数据，利用高精度点 云建立低精度点云的误差分布，进而对低精度点云进行均值漂移，消 除低精度点云的漂移误差，从而实现两组数据信息的融合，该方法包 括：S1：建立低精度点云的拓扑结构信息，包括每个样点的邻域点集 和单位法矢；S2：利用高精度点云对低精度点云进行密度聚类，根据 聚类结果确定低精度点云每个样点的漂移误差；S3：利用低精度点云 的拓扑结构信息和所述漂移误差确定低精度点云各样点的漂移矢量， 根据该漂移矢量对低精度点云的各样点进行漂移，实现融合。本发明 的方法在消除低精度点云漂移误差的同时，可实现小幅度噪声的光顺。
华中科技大学
2021-04-11
一种基于均值漂移的不同精度三维点云数据的融合方法
本发明公开了一种基于均值漂移的不同精度下的三维点云数据的融合方法，针对两组精度等级不同的三维点云数据，利用高精度点云建立低精度点云的误差分布，进而对低精度点云进行均值漂移，消除低精度点云的漂移误差，从而实现两组数据信息的融合，该方法包括：S1：建立低精度点云的拓扑结构信息，包括每个样点的邻域点集和单位法矢；S2：利用高精度点云对低精度点云进行密度聚类，根据聚类结果确定低精度点云每个样点的漂移误差；S3：利用低精度点云的拓扑结构信息和所述漂移误差确定低精度点云各样点的漂移矢量，根据该漂移矢量对低精度点
华中科技大学
2021-04-14
基于多线索数据管道融合的铁路接触网杆柱标识信息的确定方法
"本发明公开了一种基于多线索数据管道融合的铁路接触网杆柱标识信息的确定方法，主要步骤有：1)数据管道建立；2)数据管道交汇点生成；3)多线索数据管道融合进行杆号及公里标推算；4)数据管道更新。本发明方法充分利用了接触网图像识别的中间结果，通过多线索数据管道的融合可以精确推算出杆号或公里标被遮挡、污染等视觉不可识别的图像在序列中的位置，可适用于电气化铁路接触网巡检图像的支柱号、公里标图像识别结果的进一步校验和修正。本发明基于多线索数据管道的推算方法也可以用于类似此类应用的任务中。 "
西南交通大学
2016-10-20
基于相似性和不相似性融合排序优化的行人重识别方法
本发明公开了一种基于相似性和不相似性融合排序优化的行人重识别方法，行人重识别是一种针对 特定行人的检索问题，本发明的主要思想是正确检索的行人目标应该跟查询行人的极正样本相似，并且 跟查询行人的极负样本不相似。同时我们将与极正样本相似的那些行人定义为疑正样本，与极负样本相 似的样本为疑负样本，通过提高疑正样本的排名，同时降低疑负样本的排名，来达到通过排序优化的方 式来提升行人重识别的效果。此外，融合多种方法的结果来加强这种相似性和不相似性关系。本
武汉大学
2021-04-14