无人机全称“无人驾驶飞行器”，（Unmanned Aerial Vehicle）英文缩写为“UAV”，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。它涉及传感器技术、通信技术、信息处理技术、智能控制技术以及航空动力推进技术等，是信息时代高技术含量的产物。无人机价值在于形成空中平台，结合其他部件扩展应用，替代人类完成空中作业。随着无人机研发技术逐渐成熟，制造成本大幅降低，无人机在各个领域得到了广泛应用，除军事用途外，还包括农业植保、电力巡检、警用执法、地质勘探、环境监测、森林防火以及影视航拍等民用领域，且其适用领域还在迅速拓展。机载处理器是整个无人机系统的核心，处理各种传感器信息进行定位与识别，是智能无人机的“大脑”。飞行控制器接收机载处理器发送来的位置，速度，加速度指令，经过控制器转化成四个螺旋桨电机的转速，控制飞机平衡姿态，完成任务，是智能无人机的“小脑”。

本系列激光雷达具有更高精度、更小盲区、更大视野、更加小巧等特点，且实现了更复杂情况的检测与适用性，如GD-B型支持地毯、电线、台阶、悬崖等的检测，GD-C型实现的固态无需旋转的360°避障，且支持多机不互扰等优点，具有行业先进水平，且在一定范围内降低了成本，具有量好的市场经济前景。

1.痛点问题 拟人化的智能体，在人类生活中开始起到越来越重要的辅助工作、提升生产力和情感交流等作用。具体形式包括实体化的机器人和虚拟的数字人形象两种形式。 在实体化的机器人技术中，由于各行业场景范围的多样性，移动机器人的避障问题是阻碍机器人广泛应用的一大痛点。 （1）基于视觉信息和深度强化学习来解决移动机器人避障问题，会因为仿真数据与真实数据的较大差别而导致泛化性能不足，使得真实场景下的避障的成功率下降。 （2）目前避障问题中的深度强化学习往往需要针对不同复杂程度的场景重新训练或者再训练模型，难以训练出适用各种密度场景的通用模型。 （3）基于雷达的深度强化学习避障方法受限于成本、功耗和仿真的难度等，往往使用单线雷达。但单线雷达仅能对某个固定的平面进行检测，如果移动机器人具有较高的高度，只对某个平面检测无法实现完美的避障。 此外，随着虚拟形象在金融、文旅、医疗、零售等领域的推广与应用，数字虚拟形象产业应用路线逐渐清晰，但仍存在产业链相对割裂、产品与需求匹配度低、生产成本高效率低、虚拟形象交互能力弱的问题。 2.解决方案 针对现有技术存在的问题，本成果的解决方案从两方面入手。首先，在移动机器人避障方面，本成果设计了一种同时结合单线雷达与单目相机的避障方法框架，并设计了新的更有效的深度强化学习模型。其次，本成果还提供一种虚拟形象说话视频生成方法及系统，使用深度学习方法，基于训练好的深度神经网络语音模型,对预设音频文件进行预测处理,通过在说话视频生成过程中引入三维人脸信息,并结合神经网络模型生成头部姿势自然转动且具有个性化说话习惯的说话视频。上述算法可搭载于通用硬件平台，构建低成本高效的虚拟形象视频生成系统。 基于以上科研成果，本项目将致力于国民经济各主流行业的数字化转型，在人工智能、机器学习、计算机视觉技术等领域持续积累智能场景应用创新技术，结合优秀的前沿技术整合与应用开发融合能力和深厚的市场推广能力，全力打造智能巡检/服务/协作机器人和虚拟人平台等软硬件一体化解决方案。以实体机器人并搭载虚拟说话人虚体，通过实体、虚体相结合的方式打造独一无二、具有全新体验的智能巡检/服务/协作机器人，提高智能巡检/服务/协作过程中交互的效率与质量。 合作需求 寻求在清洁能源、储能、新能源等行业智能运维部门和相关企业合作，对相关技术进行推广应用，在清洁能源、储能、新能源等行业中部署巡检/服务/协作机器人以及虚拟人服务平台，打造无人值守范例，赋能智能化运维，共同推动行业进步。

本实用新型涉及一种可自动避障的变电站巡检机器人，包括车体平台、控制模块、循迹模块、通信 模块、故障检测模块和自动避障模块。避障时，先扫描变电站巡检机器人周边障碍物信息，再判断障碍 物类别。如果障碍物为人或动物，变电站巡检机器人向人示意离开或是驱散动物，此时不需要躲避障碍 物。否则变电站巡检机器人执行避障操作。本实用新型采用激光雷达扫描巡检机器人周边障碍物信息， 和超声波传感器和红外传感器等传感器相比，不易受温度和可见光干扰，距离和方位信息探测精度更高

无人驾驶摆渡车，主要是应用在机场、风景区，主题公园，校区等多种场所，具备自动驾驶、路线自选、站点停靠、自动泊车、景点语音解说等功能。

产品概述： ARTrobot-HRK无人驾驶竞速平台是面向广大企业，院校及科研机构开发的全开源无人驾驶机（ROS）平台，广泛用于企业前期开发验证、院校教学、实验、大赛及科研等应用，高度集成硬件驱动模块，分布式结构化软件设计框架，可实现地图构建、自主导航、机器学习、无人驾驶验证（速递：3M/S）等功能，是一套学习无人驾驶开发的最优平台，同时也是中国机器人及人工智能大赛参赛平台。   功能概述： 1、支持激光雷达地图构建、自主导航等功能； 2、采用ROS开发平台，可最快实现最快3M/S自主驾驶； 3、可实现静态障碍物与动态障碍物自主路径规划； 4、开放源码、支持无人驾驶（ROS）算法验证、支持二次开发。

本发明公开了一种基于多传感器的助行机器人人机接口及其避障控制方法；人机接口包括压力采集模块、障碍物探测模块和控制器；压力采集模块用于检测操作者手部的作用力；障碍物探测模块用于探测周边障碍物；控制器用于根据压力采集模块采集的数据以及障碍物探测模块探测的数据计算助行机器人的速度，并根据助行机器人的速度控制助行机器人实现助行和避障功能。障碍物探测模块由激光传感器和高速 USB 数据线组成，可以探测周边障碍物；控制器与压力采

成果简介项目负责人在美国多年工作期间主持和参加了路面无人车的导航系统设计，（美国国防部陆军研究实验室的项目编号： DAAD 19-01-2-0012）， 负责开发了采用激光测距器的反映式导航系统， 无人车可以实时地应对环境中的变化， 修正预先规划的轨迹。 该成果在美国国防部项目进度汇报中获得了很高的评价， 相关的研究成果发表在国际顶级的机器人期刊上。 另外还开发了模拟人脑处理信息的四层模型， 并将之运用于图像识别， 开发了通用的识别系统。 解决目前大多识别器只对独立训练的目标有识别力的

渡众机器人为满足智能驾驶实训系统演示需求，开发了各种定制化智慧交通模型行驶系统沙盘。模型车辆搭载实车使用的各类传感器，模拟在实际交通场景中车辆自动启停、信号灯自动识别、障碍物识别等智能驾驶行为。自动驾驶实训沙盘构建主要分为智能路侧系统、微缩沙盘系统、基于V2X的自动驾驶三部分内容。车路协同自动驾驶演示沙盘为各高校提供必要的实践环境与研发平台，可完成当前智能网联技术的理论学习和工作实践。