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上海禾赛科技有限公司
禾赛科技于2014年创立于中国上海,致力于做“机器人的眼睛”,是全球自动驾驶及高级辅助驾驶(ADAS)激光雷达的领军企业。禾赛在光学、机械、电子、软件等激光雷达核心领域有着卓越的研发能力和深厚的技术积累,在全球范围内拥有数百项专利,其自研芯片、功能安全、主动抗干扰等技术打破了行业多项记录。同时,禾赛具备强大的车规级规模化生产能力,年产能百万台的“麦克斯韦”超级智造中心将于2022年全面投产。禾赛的客户包括全球主流自动驾驶公司和顶级汽车厂商、一级供应商、机器人公司等,遍及全球40个国家、90多个城市。公司累计获得包括小米、美团、博世、百度、光速、高瓴、CPE、启明等机构超过5亿美元的融资。禾赛的愿景是通过高性能、高可靠性、低成本的三维传感器赋能机器人,让人类生活更高效舒适。
上海禾赛科技有限公司 2022-03-01
北京赛曙科技有限公司
北京赛曙科技有限公司 2022-11-01
苏州大学机电工程学院孙立宁教授团队研制磁液滴机器人相关成果发表在《Science Advances》期刊
近日,我校机电工程学院孙立宁教授、杨湛教授课题组,哈尔滨工业大学谢晖教授课题组以及德国马克斯普朗克智能系统研究所的Metin Sitti教授课题组,联合研制出能自由穿梭在极端变化环境中的尺度可调控磁液滴机器人SMFR。
苏州大学 2022-10-12
现代羽毛球专项竞赛体系与训练参赛机制
《现代羽毛球专项竞赛体系与训练参赛机制》从现代竞技体育的发展特点、世界运动竞赛体系及其演变、羽毛球专项竞赛发展特征,以及世界优秀运动员的参赛特征入手,比较全面的梳理了世界范围运动竞赛的整体发展状况与趋势,分析羽毛球专项竞赛的体系特征与发展特点,为更好的理清并把握世界运动竞赛发展特征,系统规划我国运动竞赛改革,有序推进竞赛、训练工作的科学发展提供参考依据。 该成果基于对世界运动竞赛体系的系统分析,结合羽毛球项目的奥运备战需求,与国家羽毛球队紧密合作,从世界羽毛球项目的竞赛体系特征、高层级比赛的年度安排、积分规则与排名情况、世界优秀运动员年度参赛数量与积分排名变化、年度训练时间与参赛时间安排、年度参赛的结构特征与训练的阶段性特点等几个方面进行系统梳理与数据分析,丰富了现代运动竞赛理论,更为国家羽毛球队科学规划奥运备战训练与参赛过程、提高训练参赛效益、如期完成奥运会备战与参赛任务并夺取金牌,提供了重要的技术支持,取得预期的科技效益,获得国家队以及相关管理部门的积极肯定。
北京体育大学 2021-02-01
东莞乐博士弹力小车益智竞赛教具JS001
产品详细介绍 JS001 弹力小车-实验竞赛套装  适用于积木教具使用的初学者实验,认识积木教具应用,适用于课外活动的学习、竞技、活动组织、活跃气氛;通过弹力小车的实验操作、比赛、学习“能量转换”“能量守恒”加速、变速、动力、阻力的应用,也培养孩子竞技前的思维方式。 模型图片如下:
广东乐博士教育装备有限公司 2021-08-23
汽车教学设备无人驾驶智能竞赛车汽车教具
北京智扬北方国际教育科技有限公司 2021-08-23
机器视觉解决方案 教学实验开发平台 图像处理软件
产品详细介绍机器视觉解决方案 教学实验开发平台 图像处理软件机器视觉教学实验开发平台MV-VS860机器视觉教学实验开发平台MV-VS800配套机器视觉图像处理软件、Microvision图像采集设备搭建机器视觉教学实验平台(MV -VS860),专门针对大学和研究机构开展机器视觉教学和研究,提供包括图像测量、检测、定位、跟踪识别等多个图像处理库函数,功能强大,可覆盖工业生产、机器视觉、智能交通、航空航天等众多图像处理应用领域。本机器视觉图像处理教学实验开发平台可利用其提供的大量图像处理和机器视觉算法进行二次开发,无需复杂编程,就可搭建自己的机器视觉检测系统,解决现代工业产品生产过程中涉及的各种各样视觉问题。实验平台结构开放,提供扩展接口,也可添加自己的图像处理优异算法。本机器视觉教学实验开发平台提供多种图像处理实验,如图象分割、图象融合、机器学习、模式识别、图象测量、图象处理、模式识别和人工智能、三维测量、双目立体视觉等实验,培养学生对机器视觉知识的深入理解和掌握,锻炼学生的研究能力,创新思维以及独立解决技术难题的能力。机器视觉教学实验开发平台还可提供大量机器视觉项目应用案例做为实验,为研究和学习提供了方便,通过实验操作,可学习到建立视觉应用系统所需的各种硬件、方法及图像处理技术,同时也对工业自动生产线的产品视觉检测、判定模拟过程有了深入的了解和掌握。机器视觉教学实验开发平台作为一套完整的机器视觉教学仪器,使用者可利用其配套的工业相机、LED光源、工业镜头、支架、算法软件等搭建自己的视觉处理系统原型,了解图像采集设备等配件的应用和选型,轻松设计、印证和评估自己的视觉系统,特别适合于大学和研究机构开展机器视觉教学和科研工作。机器视觉教学实验平台技术说明一、机器视觉教学实验开发平台实验装置硬件技术要求    1. 任意工件的图像动态采集;    2. USB动态图像采集接口,百万像素高分辨率;    3. 被采集物体图像大小、市场角、物距、焦距可调;    4. 强抗干扰白色环形前光源;    5. 高低速模拟圆形转盘可调;    6. 外触发定点图像采集。二、机器视觉教学实验开发平台实验装置软件性能要求    1. 具有脚本程序组态功能,提供200个库函数;    2. 具有视频显示、代码编辑、结果显示、参数设置四个组态界面窗口;    3. 具有工业检测虚拟仪器界面组态功能,包括画线、按钮、显示屏等;    4. 具有与VC++语言的接口功能;    5. 纸质和电子版机器视觉实验指导说明PPT。三、机器视觉教学实验开发平台开设的创新实验目录1. 机器视觉系统组态实验、 14. 多面积尺寸测量实验2. 多长度尺寸测量实验、 15. 多圆弧检测实验3. 焊点缺陷检测实验、 16. 喷码字符识别实验4. 零件分类识别实验、 17. 开关状态识别实验5. 血管造影处理实验、 18. 粒子识别统计实验6. 交通流动态跟踪实验、 19. 交叉阻挡跟踪实验7. 算法验证研究性实验、 20. 自命题图像采集实验8. 自命题零件检测实验、 21. 多光照图像融合实验9. 篮球目标跟踪实验、 22. 花瓶三维重构实验10. 耳环与齿轮识别实验、 23. 车牌号码识别实验11. 多聚焦图像融合实验、 24. 三维重构研究性实验12. 划痕检测实验、 25. 缺陷检测试验13. 自命题算法研究实验、 26. 视觉硬件组态实验
维视数字图像(北京)有限公司 2021-08-23
高速列车主动式被动保护及轨迹保持技术
列车碰撞事故造成的重大人员伤亡触目惊心,世界各国都在致力于研制耐冲击吸能列车来耗散冲击动能,由于受到列车载重、车钩及结构外形的限制,传统设计方法只能被动挨撞。本成果创新性地提出了列车主动式碰撞吸能保护体系,突破了车辆被动安全保护的技术局限,解决了与列车碰撞能量耗散及运行轨迹保持相关的三个关键技术问题。 1.列车碰撞主动式被动保护技术 研发列车碰撞主动式被动保护下,力流/能量流协同控制的能量耗散技术及主被动吸能装置,突破了车钩等装置对吸能结构的限制,拓展了吸能结构变形空间。克服列车碰撞时头车破坏严重的短板效应,挖掘列车的吸能潜力,在不改变车辆主体结构的情况下,仅地铁列车的安全碰撞速度可以达到36km/h,吸能能力比标准提升107%。重联动车组在36km/h碰撞速度下结构依然完整,吸能提升约100%。 2.列车碰撞轨迹自保持技术及装置 构建了碰撞防偏/爬—防脱轨—防掉线三重安全保护系统,包括被动凸凹嵌套动态自适应对心防偏/爬、多点约束防脱轨、结构剪切耗能防掉线三大关键技术,实现碰撞过程中车体自动对心,减少爬车事故的发生;突破了世界范围内没有防脱轨装置的局限,有效避免脱轨、倾覆造成的二次碰撞及列车掉线等后继事故,构建列车碰撞轨迹自保持技术体系。已应用于400km/h高速列车、城轨列车、自适应转向架的碰撞轨迹保持设计。 3.全行程渐进塑变技术及低峰值力吸能结构 针对吸能结构残余行程长、初始峰值力过高、撞击力波动剧烈等致使人员伤亡问题,研发了结构全行程线性渐进塑变吸能、初始撞击力抑制两大技术,发明了撞击力平滑、初始峰值力低、压缩率高的系列吸能结构,吸能结构压缩率和压缩力效率均达90%以上且变形有序,解决了有限空间内高能量耗散难题。
中南大学 2022-12-22
一种离散刀具轨迹的曲线拟合方法
本发明公开了一种离散刀具轨迹的曲线拟合方法,首先根据离 散刀具轨迹建立拟合曲线,其次通过采样点将所述拟合曲线划分为多 个采样区间,并通过计算多个采样区间内的最大弦高差,以及离散刀 具轨迹到拟合曲线的距离,从而判断所述拟合曲线的最大弦高差是否 超过加工系统的弦高差阈值,以及所述拟合曲线的光顺性是否满足加 工系统的要求,然后根据检测结果对拟合曲线进行调整,最终建立具 有满足加工系统误差以及光顺性要求的轨迹曲线。通过本发明,能高 效率地全面检测拟合曲线上超过加工系统的误差阈值的区间,从而使 得离散刀具轨迹
华中科技大学 2021-04-14
一种机器人力控示教模仿学习的装置及方法
本发明属于机器人智能控制相关技术领域,其公开了一种机器 人力控示教模仿学习的装置,其包括六自由度并联示教机器人、第一 六维力传感器、第二六维力传感器、六自由度操作机器人及力位采样 控制系统,所述第一六维力传感器设置在所述六自由度并联示教机器 人的末端执行器上,其用于感测所述六自由度并联示教机器人受到的·109·驱动力;所述第二六维力传感器设置在所述六自由度操作机器人的末 端执行器上,其用于感测所述六自由度操作机器人末端的接触力;所 述力位采样控制系统分别电性连接于所述六自
华中科技大学 2021-04-14
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