目前国家电网共有线路160万公里，每公里每年需要投入6000元进行巡视、维护。尤其是春夏季，经常有农膜悬挂线路上，造成短路事故。线路也会有断股、瓷瓶碎裂等故障隐患，需要及时发现维修。 本产品可以代替人工进行线路的巡视、维护，并且比人工更细致、更有效率、24小时不间断地工作。产品克服了现有正在研发的机器人的缺点，具有如下优势： 1、飞行式上下线，不需停电即可作业。 2、感应式在线取电，不需要下线充电，可以在线路上长期工作。 3、可以跨越任何线路结构，做到长距离巡视 4、灵活的机械手可以清除农膜等杂物 5、结合物联网管理系统，可以及时获知机器人运行信息及巡视信息。

一、项目简介 随着科技进步和社会需求的发展，机器人手/臂除了工业生产，也越来越多用于服务人类的其它各个领域，这必然会使机器人承担比工业中更加多样的操作任务，面临更加多变的工作环境。因此，国内外对非结构自然环境下、具备自主操作能力的机器人的研究十分重视。当前，具备视觉感知能力的机器人已被公认为机器人发展的主流趋势，将视觉与机器人操作相融合，是对人类行为的模拟，由此产生的视觉伺服控制方法为机器人自主操作能力的实现带来了新的思路，代表了机器人的先进控制技术，也是促进机器人智能化发展的一个重要驱动。可以预见，未来的视觉系统将会成为机器人名副其实的眼睛，视觉伺服技术在机器人自主操作中将具有不可替代的作用。 视觉伺服利用视觉传感器提供的环境信息对机器人运动进行实时反馈控制，涉及机器人机械几何设计、运动学和动力学、自动控制理论、计算机视觉图像处理和摄像机标定等,是智能机器人领域中具有重要理论意义的研究课题之一。迄今为止，机器人手/臂的视觉伺服方法在太空遥操作、机器人手术、水果采摘、工业装配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越来越多的应用。然而，现阶段可实际应用的方案主要面向特定的标定环境、模型参数已知，机器人操作是编码定式的，不具备模型未知条件下的自主操作能力，特别是当面向未来的刚-柔-软体共融机器人时，其柔型结构造成的运动模型及参数的变化与不确定性，必然使现有确定模型的研究方法失效。因此，无模型（目标几何模型，手眼标定模型，机器人运动模型）、非结构环境下的自适应操作对机器人提出了新挑战，是机器人手臂(尤其柔型手臂)视觉伺服控制研究的难点与前沿问题，不断深入对非结构环境下、无模型的机器人手/臂视觉伺服控制的研究具有重要的理论和现实意义。 在非结构自然环境下使机器人像人一样协调自适应操作是当今机器人研究领域的一项尚未实现但又令人感兴趣的研究工作。从理论上看，非结构自然环境下实现机器人柔性操作，就当前研究依靠单一的控制器设计是困难的。因此，本项目借鉴人的手眼协调操作是自适应学习过程，涉及智能进化和行为优化，将随机动态规划理论，结合约束规则与最优化控制，探索一种变参手眼关系，实现机器人在非结构自然环境下的自适应操作。 二、前期研究基础 研究团队一直致力于机器人视觉反馈控制的研究。在基础理论研究上，针对无标定视觉伺服控制方案与设计，均提出了一些新型方法，有扎实的理论基础和知识积累，并不断跟踪和深入在无模型视觉伺服控制的方面研究和前沿问题。目前，已经着手在无模型视觉伺服的可靠性、稳定性控制方面做了充分的探索工作：针对机器人无标定全局稳定操作问题，研究了一种鲁棒卡尔曼滤波(RKF)合作Elman神经网络(ENN)的全局稳定视觉伺服控制方法；提出了一种基于网络辅助尔曼滤波状态估计的无标定视觉伺服方法，提高伺服系统的鲁棒性。同时，立足机器人发展前沿，建立了多模特征深度学习抓取系统，在无结构环境下实现了机器人智能抓取与定位。 已发表的与项目相关的主要论文有： [1] 仲训杲,徐敏,仲训昱,彭侠夫.基于多模特征深度学习的机器人抓取判别方法.自动化学报,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制, 控制与决策, 已在线发表, 2018. [11] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于图像的机器人非标定视觉反馈控制全局定位方法, 厦门大学学报(自然科学版), 已录用, 2018. 三、应用技术成果 （一）基于多模特征深度学习的机器人抓取判别 研究了多模特征深度学习及其在机器人智能抓取判别中的应用，该方法针对智能机器人抓取判别问题, 研究多模特征深度学习与融合方法. 该方法将测试特征分布偏离训练特征视为一类噪化, 引入带稀疏约束的降噪自动编码 (Denoising auto-encoding, DAE), 实现网络权值学习; 并以叠层融合策略, 获取初始多模特征的深层抽象表达, 两种手段相结合旨在提高深度网络的鲁棒性和抓取判别精确性. 实验采用深度摄像机与 6 自由度工业机器人组建测试平台, 对不同类别目标进行在线对比实验. 结果表明, 设计的多模特征深度学习依据人的抓取习惯, 实现最优抓取判别, 并且机器人成功实施抓取定位, 研究方法对新目标具备良好的抓取判别能力. （二）无标定视觉伺服解决方案及其机器人操作应用 研究了无标定视觉伺服方法及其在机械臂任务操作中的应用。首先提出视觉伺服目标：假设机器人或者摄像节的模型参数未知或者部分未知，视觉伺服的目标是使用摄像节作为传感器，引导机械臂运动，使当前图像特征收敛到期望图像特征，从而完成定位或者跟踪的任务。 手眼协调关系描述。关节图像雅克比矩阵定量描述了机械臂关节变化引起图像特征变化，它是关节-图像映射的局部线性化矩阵。 建立图像雅克比的在线估计器。将关节图像雅克比矩阵的每一个元素作为辅助系统的状态，建立辅助系统的状态方程；摄像机提取到的图像特征作为测量值，建立辅助系统的观测方程。根据Kalman滤波器理论，我们设计了对关节图像雅克比的在线实时估计算法。 构建基于图像矩的目标函数。为了避免传统的基于点特征的缺陷，例如点特征的标记、提取与匹配过程复杂且通用性较差问题。构建基于图像矩的图像特征向量完成视觉伺服任务，来提高视觉伺服系统的稳定性和可靠性。 四、合作企业 厦门万久科技股份有限公司是一家集销售、软件研发、技术服务、加工技术整合为一体的高新技术企业。目前公司的经营范围涉及CNC软件开发及数控系统销售、CNC控制零件销售及专业维修；工艺优化、机台升级与技术改造、工程配电与软件优化、专用机控制系统开发、多轴机的设计与开发、机台精度检测与校正优化服务等。公司是国际知名生产制造企业——富士康的产品供应商和技术服务商。    

本实用新型公开了一种变电站绝缘子带电水冲洗机械臂，包括基座、刚性主臂、绝缘臂、高压水喷 头，所述刚性主臂下端与基座通过第一销轴铰接，所述基座上设有与第一销轴相连的第一驱动装置，刚 性主臂顶部与绝缘臂底部通过第二销轴铰接相连，刚性主臂上设有与第二销轴相连的第二驱动装置，所 述高压水喷头与绝缘臂顶部通过第三销轴铰接，所述绝缘臂上设有主动皮带轮和驱动主动皮带轮的第三 驱动装置，第三销轴上设有固定相连的从

研制了网络化移动机器人群编队的分布式协调控制系统，系统地开展了关于多机器人编队寻迹控制方法、无线网络下多机器人通信环境的建模和协议设计两个方面的研究；研制了基于OPNET的多机器人编队控制仿真平台和具有非完整约束的多移动机器人实物演示系统。

主要技术要点（创新点） ： 该机属教室用设备，能替代人力完成考场中的各项考务工作。 考生入场时进行身份识别、金属探测、实现智能门禁。 考试过程中走位分发试卷、信号屏蔽、视频监控、音响播放、时间显示。 考试结束时准时回收试卷。 日常可变形为讲桌并用于考勤和收纳作业。利用电气控制实现了智能化、自动化。该成果来源于大学生机械创新设计大赛项目，荣获第六届全国大学生机械创新设计大赛国家一等奖，获权国家实用新型专利 1 项。其新颖创意引发社会强烈热议，中央、省、市电视台分别来校拍摄采访，中新社、新华社播发通稿宣传报道，中央电视台、广播电台、多省电视台、央视微博、新华日报、新西兰报等数百家国内外主流媒体纷纷报道宣传。尤其是得到了国务院副总理及教育部部长的关注和批示，并委派国家教育部考试中心领导来校考察指导，给我校师生带来极大鼓舞和支持。 

物业园艺协作机器人是集智能机器人、可见光和多源信息融合技术于一体的移动式社区智能工作设备。ATY在运行过程中，可对社区草坪、灌木等愿意设施进行自动修剪和维护。

物业园艺协作机器人是集智能机器人、可见光和多源信息融合技术于一体的移动式社区智能工作设备。ATY在运行过程中，可对社区草坪、灌木等愿意设施进行自动修剪和维护。

社区安保机器人是社区智能化建设的一项重要工程，通过在社区安放智能巡检机器人，对社区环境进行监控，能较大程度上减少社区保安人员的工作，并且避免了人为的工作懈怠以及巡检遗漏问题，对社区的安防建设有着重要的作用。安保机器人一般应具有运动功能、监控功能、身份识别功能、交互功能和安保功能，随应用场合的不同，其功能也略有区别。

社区安保机器人是社区智能化建设的一项重要工程，通过在社区安放智能巡检机器人，对社区环境进行监控，能较大程度上减少社区保安人员的工作，并且避免了人为的工作懈怠以及巡检遗漏问题，对社区的安防建设有着重要的作用。安保机器人一般应具有运动功能、监控功能、身份识别功能、交互功能和安保功能，随应用场合的不同，其功能也略有区别。

在手臂、腿上佩戴轻巧酷炫的传感器装备，在电子屏幕上就可以拥有最贴心的健身私教，做错动作时还会出现运动损伤预警。东北大学机械工程与自动化学院博士生龚佳乐及其团队研发的一款健身机器人，在家就可拥有健身私教，告别 " 肥宅 "。" 健身者佩戴上火柴盒大小的轻巧酷炫的传感器装备，交互式的电子屏幕上便出现一个虚拟机器人，不仅动作实时同步，还能测评运动时的身体姿态和运动数据动，做错动作时还会出现运损伤预警。一套动作做下来，人工智能便生成运动评测报表 "。龚佳乐介绍，这套动态体能评估系统可以做健身家教，不仅是健身好帮手，也可以矫正不良体态，用于专业体育训练。将人体动作分析智能化 用一年时间研发成功龚佳乐说决定研发动态体能评估系统，初衷是将人体动作分析智能化，也是偶然的机会了解到国内体育客户市场对这样的交互式人体运动分析系统有需求，而市场上并没有解决方案，通过大量的市场调查，让他们对这个项目有了更大的信心。于是，在 2019 年，龚佳乐团队巨顶在动作捕捉技术上寻找突破口，在技术领域加入了 5G 运用，纳入了全套人体的信息采集和方案分析，大大提高了动作捕捉系统的应用性和实用性。" 我们研发了人体运动分析系统，可通过收集人们走路的形态分析人体健康情况，定位误差仅为 3 毫米，角度误差为 0.5 度，为医学科研提供了技术支持。由此延伸出来的人体动态体能评估系统则通过捕捉穿戴者的动作行为，分析其动作的标准度和运动量，可以帮助健身教练评估运动者的体能，为健身提供科学合理建议 "。龚佳乐说，团队通过升级了一款全自动评估系统，实现了代替教练辅助人们自主训练。健身机器人已在东北和华东地区应用同时，龚佳乐还带领团队拓宽市场，将动作捕捉技术应用至科研、体育、医疗、影视、生产安全以及人工智能多个领域，与全国 30 多家企业和高校建立合作。现在，公司营业收入年增长率达 300%，核心团队成员也从 5 人增加到 15 人。而对于团队的未来，龚佳乐也有着清晰的规划。" 完成了产品的研发，今年我们将把重点转到市场领域，未来我们的技术目标是做综合性人体信息采集与分析系统，让更多人体验到科技带来的便利。我想利用这段线上办公的时间打好公司基础，摸清商业脉络，3 — 5 年内成立几家分公司，将我们的产品推广到千家万户。"