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“神龙号” 深海水下机器人
项目成果/简介:水下机器人作为一种高新技术手段在海洋开发和利用领域的重要性不亚于宇宙火箭在探索宇宙空间中的作用。它可以代替人类完成复杂海洋环境，特别是深海异常环境（如地质活动频繁的热液区）的环境探测、资源调查和开发等任务，因而具有十分广阔的应用前景和科研价值。“神龙号”深海水下机器人（AUV）是一种具有高精度水下自主导航能力和多种海洋要素观测能力的自主水下探测与运载平台，可以实现深海复杂环境下大范围、多尺度的精确自主导航以及大深度、大范围、多参数、实时观测，对解决深海大洋研究面临的重大科学挑战、支撑“透明海洋”工程建设具有重要的意义。该机器人可以完成1500m以内的海底地形地貌测绘、自适应多AUV组网观测、多海洋环境参数综合观测、海底深海矿藏勘查、水下救援等，为突发海洋事件应急处理、深海大洋高机动性实时观测、水下目标探测及预警等提供了重要设备支撑。项目阶段:工业化生产阶段效益分析:“神龙号”深海水下机器人搭载自主研发的基于声纳和水下视觉的高精度组合导航系统，可以克服单一导航系统的不足，充分发挥声学导航、视觉和结构光导航系统各自的优势，为AUV向更广阔、更长程、更复杂的工作海域发展提供有力的保障，对AUV使用成本的降低和产业化起到极大的推动作用。“神龙号”深海水下机器人可广泛应用于海底基础网络维护、水下考古、深海矿藏勘查，深海环境考察、海洋工程等领域，应用前景十分广阔，而且经济效益显著。与驻青的青岛海洋科学与技术国家实验室、青岛海洋地质研究所、海军潜艇学院开展合作，现阶段处在项目支持的前期研究中。与外地的合作单位有：中船重工集团，国家海洋局等单位。知识产权类型:发明专利 、 软件著作权知识产权编号:ZL201010534188.X技术成熟度:可以量产技术先进程度:达到国际先进水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:无获得经费:400.00万元
中国海洋大学
2021-04-11
广域动态环境下机器人智能监测
项目简介： 当前，我们面临资源约束趋紧、环境污染严重、生态系统退化的 严峻形势，将新一代信息技术，包括云计算、物联网、人工智能、机 器人、虚拟现实与可视化等技术应用于生态与自然环境智能监测，对 于建设生态文明，保护生态环境具有重要的意义。 以多旋翼无人机、自主全地形车、遥观测机器人生态智能监测站 等机器人平台为载体，针对野外广域动态环境下大气、土壤、水资源、 生物多样性等生态与自然环境要素，进行立体化、网格化、智能化实时监测技术研究。本报告将介绍基于信息物理系统的智能化立体生态 监测体系设计，智能无人平台环境感知、覆盖、更新与重建，基于视 觉的动态目标检测、跟踪与识别技术。 应用前景分析 通过该项研究成果转化与推广，可有效提升生态系统监测数据采 集及分析标校能力，逐步实现长期稳定的自主化、网络化业务运行， 为我国进行生态系统立体综合监测提供技术支撑。
南开大学
2021-04-11
100KG四轴搬运机器人
四轴搬运机器人是应用于生产线上的四自由度关节型串联机器人。本项目根据生产线的 工作要求确定机器人的各项基本技术指标，为机器人的结构设计提供依据。对于机器人的机械 结构部分，基于模块化的设计思想，进行机器人本体的总体设计。将机器人的腰部、大小臂部 件、腕部设计成模块的形式，可以根据实际要求，方便地设计出满足不同载荷和运动范围要求 的机器人产品，减少设计周期，降低制造成本，有利于批量生产。在材料选择上，小臂和腕部 采用高强度铝合金，体现质量轻和易成型的要求。大臂采用组合焊件，用薄壁钢板围成空腔， 在保证强度和刚度的前提下，追求重量轻、加工周期短、用材少。基座采用铸铁，吸振和成型 性能好。在机器人的传动和结构设计方面，体现结构简单、单元集成度高、系统优化的现代设 计理念。 传动应保证传动路线短，结构紧凑。采用RV减速器，大减速比减速器安装在传动链的最 后一级，尽量缩小传动间隙的影响。RV减速器是一种新型的二级封闭行星轮系，是在摆线针 轮传动基础上发展起来的一种新型传动，而且其具有体积小、重量轻、传动比范围大、寿命 长、精度保持稳定、效率高等优点。根据机器人的结构特点，建立了机器人的运动学数学模 型，对其运动方程进行了推导，并分析了机器人的工作空间。建立了搬运机器人的雅可比矩 阵，反映了机器人末端执行器的速度与各关节速度之间的映射关系，求解了各个关节的速度和 加速度变化情况。
华东理工大学
2021-04-11
自主移动消毒杀菌机器人
自主移动消毒杀菌机器人，由西北工业大学18、19届校友马文科、安玉玺、汪志康等组成的团队研发。以服务机器人底盘为载体，针对环境物体表面和空气进行自主移动式消毒作业，打造全无人的智能消毒杀菌系统。自主移动消毒杀菌机器人现已完成样机开发，已在深圳虚拟大学园投入使用，得到了虚拟大学园管理者管理方高度认可。
西北工业大学
2021-04-10
交互协作机器人装配与抓取技术
（1）基于低成本RGB-D传感器的平面抓取： ① 非规则物体的抓取位姿检测 ② 并可泛化到未训练过的物体实例 （2）基于低成本RGB-D传感器的全空间6自由度抓取： ① 散乱放置、非规则物体，可针对特定实例或物体类别 ② 无需特定物体模型 ③ 支持UR5机器人或其它标准6轴工业机器人通信 （3）机器人柔顺装配：基于视觉/力控引导的插孔、层叠装配。 （4）学习与人机协同功能：从人的视频示范中学习任务与抓取姿态约束，针对人机协作装配任务，从人的操作示范中学习并预测人的动作。
东南大学
2021-04-11
自主巡检与故障监测机器人技术
(1) 长时间鲁棒定位与建图：未知室内外环境下激光雷达/视觉建图，基于深度学习的跨时段场景识别克服天气/季节/场景变化并修复运动对象干扰，分层路径规划实现高效率自主导航。 (2) 电力设备表计识别：基于图像识别算法研发形成移动终端侧的典型指针式表计自动读数技术。 (3) 电网设备图像部件级实例分割： ① RGB-T自动标注技术突破了制约设备样本获取难的共性瓶颈； ② 基于深度学习的实例分割技术攻克了背景复杂、目标占比小和多目标共现的电网设备部件级分割难题； ③ 弱/半监督学习技术提高了样本利用率，大大降低标注成本； ④ 模型压缩与加速技术使得基于深度学习的电力设备识别方法在低功耗移动终端侧应用成为可能。 (4) 设备图像故障监测：基于红外/紫外/可见光的电力设备过热、渗水、漏油、明火等典型故障检测与故障报警，具备自定义通信报文与远程推送功能。
东南大学
2021-04-11
自主式水下航行器（海洋机器人）
经过多年的努力，国内AUV研究已取得长足进展，然而仍存在可靠性差、智能水平低等问题，难以应对复杂海底环境，不能满足我们对高效率作业和长期自主性的迫切需求。为解决上述关键问题，中国海洋大学致力于研发面向长航程深海观测任务的具有数据驱动能力的新一代AUV系统。在结合自主导航系统精确定位与高性能的运动控制基础上，根据AUV调查任务需求，通过对海量高维观测数据的关键特征实行快速分析，赋予AUV系统对航行路径的智能决策能力，极大提升了海洋调查任务实施的质量与效率。
“旗鱼”系列AUV是具备高智能性、自主性、灵活性的自主式水下机器人，在海洋科学研究、资源调查、应急搜救等民用领域，以及情报侦测、探雷灭雷、战场支援等军事领域发挥着关键作用。旗鱼系列AUV具备如下优点：
（1）易操作，具有图形化的任务界面使得任务规划过程简单快捷；
（2）易布放和收回，三型AUV都配备专用布放回收吊钩，用户可以使用简易回收杆手动使潜器与母船吊放机构建立连接；
（3）大航程，可选高配置电池舱，续航力可增加50%；
（4）高航速，水动力学优化设计，航速最高可达5节；
（5）高可靠性，声学跟踪功能、AUV缠绕物切断与自主摆脱、冗余自救设计、硬件软件设计和测试等，确保系统高可靠性；
（6）模块化设计，系统包含基本配置与用户自定义配置，可根据任务要求更换模块化任务舱段。
中国海洋大学
2021-05-09
“神龙号” 深海水下机器人
水下机器人作为一种高新技术手段在海洋开发和利用领域的重要性不亚于宇宙火箭在探索宇宙空间中的作用。它可以代替人类完成复杂海洋环境，特别是深海异常环境（如地质活动频繁的热液区）的环境探测、资源调查和开发等任务，因而具有十分广阔的应用前景和科研价值。
“神龙号”深海水下机器人（AUV）是一种具有高精度水下自主导航能力和多种海洋要素观测能力的自主水下探测与运载平台，可以实现深海复杂环境下大范围、多尺度的精确自主导航以及大深度、大范围、多参数、实时观测，对解决深海大洋研究面临的重大科学挑战、支撑“透明海洋”工程建设具有重要的意义。
该机器人可以完成1500m以内的海底地形地貌测绘、自适应多AUV组网观测、多海洋环境参数综合观测、海底深海矿藏勘查、水下救援等，为突发海洋事件应急处理、深海大洋高机动性实时观测、水下目标探测及预警等提供了重要设备支撑。
中国海洋大学
2021-05-09
机器人电液关节驱动器
成果介绍机器人关节驱动方式主要有气动、电机驱动和液压驱动三种。其中，液压驱动具有功率密度高的特点。近年来，随着电液伺服技术的发展，电液驱动装置逐渐向着高压化、微型化方向发展，越来越多地 应用于机器人中，较为著名的有美国波士顿动力公司开发的机器人系列，但目前旋转电液驱动关节还没有实现商业化。技术创新点及参数以7075-T651系铝合金为主体材料，总质量约为1.5kg、容积约为62ml；额定压强为10MPa。在额定压强下，输出扭矩可达75N·m，工作带宽5.6Hz（能够满足一般足式机器人的步行要求）；密封良好，无外泄漏。采用该驱动关节研制了两足步行样机，实验结果表明，关节跟踪精度高、运动平稳，能够满足机器人关节驱动要求
东南大学
2021-04-11
智能巡检与捡垃圾机器人系统
智能巡检与捡垃圾机器人系统基于搭载的视觉、激光、IMU、编码器等传感器进行融合，实现机器人在居民小区、公园广场、街道、工业园区等典型环境下的高精度自主定位、建图与导航，同时基于建立的场景地图，采用深度学习对场景中的物体进行图像分割，识别出垃圾及其种类，获得垃圾的空间位姿信息，控制机器人完成捡垃圾任务，并进行垃圾的智能分类。智能巡检与捡垃圾机器人系统不仅具备常规巡视功能，执行巡检任务，还具有捡垃圾和智能分类功能。创新性强，技术水平先进，具有很高的经济和社会效益。
华中科技大学
2021-04-10