技术简介 面向智慧港口建设需求研制的大型港口重载移动机器人，通过融合磁钉、陀螺仪、激光等多传感器信息的高精度定位、路径规划与主动避障、自动充电等技术，替代传统集卡，实现大型集装箱的全自主无人化高效接驳和转运。 创新点及性能指标 机器人最大负载65吨；定位精度±5厘米；最高速度7米/秒；制动距离13米；续航时间6小时。

目前我国极大部分在用车都装备化油器式发动机，把化油器式发动机汽油车改装成 LPG―汽油双燃料汽车，既能降低汽车的废气污染物排放又能改善汽车的能源结构。 本成果对在用车采用了 LPG 供气系统，并加装了电控补气装置和三元催化器，通过大量 发动机台架试验和整车台架匹配试验，使改装的车辆在分别使用两种燃料的情况下，都 能达到上海市《轻型汽车排气污染物排放标准》（DB31/29–1998）。 具有国产化率高，结构简单，改装方便，成本低等优点，特别适合于化油器式发动机轿 车。 

成果简介：该自动分组测量机是为发动机生产线开发的缸孔测量分组专用设备，也可用于其它大批量生产零件的内孔自动测量分组。该测量机由机械主机和测控系统组成，工件由生产线传输滚道进入本机预定位置后，测量机的控制系统自动将工件运送至测量位置，测量并分组后，自动送至标记位置，自动或手动涂漆（或打印）标记。测量系统采用电子式测微传感器，具有极高的分辨力和重复精度。该测量机的主要技术指标：测头分辨力：0.1微米；测量重复精度：0.8微米；其中工件运送行程、测头运动行程及速度由交流伺服电机或步进电机控制，可根据测量

260mm×160mm×270mm，记忆合金浸在热水中可使飞轮连续转动。

★ 配套台架操作使用说明与实训课题的实训指导书； ★ 经高温烤漆处理，带万向脚滚轮台架，便于移动教学。

九按头,二相感应电动机,带离心开关。 备注：以上是九按头,二相感应电动机的详细信息，如果您对九按头,二相感应电动机的价格、型号、图片有什么疑问，请联系我们获取九按头,二相感应电动机的最新信息。 咨询电话：0577-67473999

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本发动机实训台是本公司采用一汽大众捷达电控发动机为适应汽车教学需求而研制的，该实训台由电控发动机（新机）、操作显示面板及发动机彩色原理图电脑控制柜、可移动式台架(万向脚轮)、汽油供给系统(脚踏式油门踏板)、冷却系统(自动电子风扇)、启动系统、发电系统、排放系统、发动机传感、器执行器、原车仪表、原车电脑、具有发动机运转及显示（水温.燃油.机油.充电.转速）配备原车OBD-Ⅱ接口、真空显示表、燃油压力显示表、喷油器工作指示LED灯、电压检测表（检测任意路传感器工作信号、工作电压）、故障设置区可设置32路故障（老师设置任一路线路故障）、故障排除区（学生通过各种仪器、仪表、或读取故障码）在面板上用专用排故线连接排除故障、通过OBD-Ⅱ读码. 消码. 数据流. 故障分析、传感器信号模拟等多项功能、具结构紧凑、操作方便、安全可靠、教学直观、是汽车发动机实物教学不可缺少的实验室设备之一。 技术性能： 1、主要参数值： ●直列四缸2阀水冷电喷发动机              排量1.6L ●可移动台架(分体式+安全不锈钢防护拦)     1600×900×1800mm ●汽油箱容量                              10L ●润滑液容量                              4.5L ●蓄电池容量                              12V42AH ●冷却液容量                              10L ●设备重量（不含油液）                    280Kg

细菌通过多个趋化受体来感受周围不同的化学小分子，主动游动，实现获得更好的生长环境或者实现趋利避害。但不是强的正趋小分子都是很好的可利用营养物质—好闻的不一定有营养，同样，也不是容易代谢的营养就是强的趋化因子—有营养的不一定好闻。细菌在自然界中往往面临多种不同强弱的趋化小分子，多种不同可代谢程度的营养来源的复杂浓度梯度环境中，细菌群落是如何通过趋化行为抉择它们的去向，实现最优化它们的环境适应性与生长速度？细菌在个体与群体的选择上是否有不同？这一基于细菌的生物行为的研究也许对了解复杂的高等生物的群体行为也有所帮助。 北京大学物理学院欧阳颀院士领导的“生物物理”团队的罗春雄研究组在基于微流体细菌趋化分析芯片的实验研究中发现：在反向不同引诱物浓度梯度下，细菌首先趋向聚集于强引诱物而少营养的一端， 但当细胞密度超过一个阈值时，细菌群落部分“逃逸”强引诱物浓度场，游向趋化因子相对弱但可代谢物质富集的一端。这一现象被刻画为细菌群体运动的“逃逸相变行为”。罗春雄研究组通过与美国IBM沃森研究中心的涂豫海教授（北大定量生物学中心资深访问学者）合作，对此现象涉及的趋化受体间的协作行为进行了系统细致的理论分析和实验论证，发现营养物质通过数量较少的Tap趋化受体进行了响应行为，而且在较大的一个趋化响应参数空间均会出现由细菌密度超过临界密度而产生的逃逸条带（“Escape Band”）行为，该行为可以使得细菌群落在复杂的趋化物浓度场中获得更好的生长优势。相关的定量实验与理论研究以“The escape band in Escherichia coli chemotaxis in opposing attractant and nutrient gradients”为题于2019年1月23日在线发表于Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America（PNAS）杂志上。细菌群体趋化运动的“逃逸相变行为” 文章第一作者为北京大学定量生物学中心博士研究生张玄麒,通讯作者为北京大学物理学院/定量生物学中心罗春雄教授及美国IBM沃森研究中心/定量生物学中心的涂豫海教授，参与人包括欧阳颀院士，前沿交叉学科研究院博士研究生司光伟，董一名，物理学院博士研究生陈凯悦。工作得到国家自然科学基金委、物理学院介观物理重点实验室、 北京大学定量生物学中心、北大-清华生命科学联合中心的支持。 工作原文连接: https://www.pnas.org/content/early/2019/01/22/1808200116

动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion Analysis，Vicon，Optitrack等，惯性动捕系统有Xsens，诺亦腾等。 然而，无论是光学动捕还是惯性动捕都需要动作人穿上特定的设备，不可避免地会影响到人体运动的真实性和动捕的使用范围。同时，相应的专业动捕设备往往价格不菲，很多有需求的小型工作室也会望而却步。因此，学术界和工业界都在极力研究“无标记运动捕捉”技术，即不需要任何穿戴设备，仅由相机观测和算法分析，就实现对多人体运动的实时准确捕捉。这种技术有着更加广泛的应用场景，例如无人售货超市、VR/AR游戏、远程全息通讯、数字人创建、虚拟主播、人机交互、全天候医疗监护等。 近几年，随着深度学习技术的广泛普及，无标记动捕领域也诞生了许多革命性技术，例如实时2D多人体关键点检测技术OpenPose等。然而，多目标实时3D运动捕捉仍然是一个极具挑战性的问题，主要挑战因素包括：如何实现实时计算，如何进行高效的多视角关联，如何解决紧密交互带来的观测失真等。举个例子，当两个人拥抱在一起的时候，当前大多数检测或重建算法都会失效。而理论上，多视角的观测信号能够在一定算法设计下互相补充，尽可能解决单视角运动重建的歧义性。如何充分利用多视角的视频信号，实现复杂、紧密交互场景下的多人体运动捕捉是当前无标记运动捕捉领域的核心问题之一。 该项目研究工作提出的多视角人体运动捕捉系统包括相机采集模块，2D姿态检测模块，4D关联图求解模块，三维骨架求解模块及渲染模块。其主要算法贡献在于提出并实现了4D Association算法。 当前的多视角运动捕捉系统大多采用的是序贯地匹配策略，首先对每个视角进行独立的人体检测和连接（例如，OpenPose检测关键点和关键点相互连接的概率，从而对人体进行连接；Mask-RCNN、AlphaPose和HRNet都需要先检测每个人的BoundingBox，然后对每个人进行独立的人体检测），然后对人体进行多视角关联和姿态求解，最后进行时域跟踪。这种常规方法的缺陷在于，当单个视角检测失败以后，后续的算法难以对失败的检测结果进行修正，从而将错误的检测传递到下一个步骤，影响跟踪效果，对于紧密交互（例如前文提到的两人拥抱）的情形，单视角的往往很难给出令人满意的检测结果，因此基于序贯式的算法一般会失效。 相较而言，该研究工作的创新性在于充分利用单图连接(2D)、多视角连接(1D)、和时域连接(1D)之间的相互约束从而进行全局优化，用多视角信息和时域信息来避免单视角连接的歧义性，同时也通过单视角连接结果来优化多视角的匹配，从而使得关联结果更趋向于全局最优。具体地，该研究工作提出了一种4D Graph的图结构，将上一帧的三维人体关键点（在初始帧或者人进入动捕范围的时候可以缺失，不影响算法的运行）和当前每一视角的2D关键点建模在同一个图结构中，用单图连接、多视角连接、时域连接的概率作为边的权值，将人体多视角关联的问题看成提取有效边的过程。为了快速地求解这个问题，进一步提出了一种基于完全子图的近似求解算法，高效地完成了从4D图结构中提出正确的人体连接。 最终，该研究工作实现了紧密交互下人体的三维姿态重建，并展示了实时系统效果。其算法在多个数据集上均表现出了良好的视觉效果，在Shelf数据集上也取得了当前最好的数值结果。