Turtle Bot 4 是一款低成本、完全可扩展、支持ROS 的移动机器人，旨在为机器人研究人员、开发人员和教育工作者提供研究参考平台。TurtleBot 4 有两种型号--TurtleBot 4 标准版和TurtleBot 4 Lite。 两者均基于 iRoboto Create3 教育机器人构建，TurtleBot 4 提供一个 OLED屏幕、 OAK-pro相机以及带有可访问用户电源和USB端口的安装板。

一、产品概述       本设备以工业机器人与机器视觉为核心，将机械、气动、运动控制、变频调速、编码器技术、PLC控制技术有机地进行整合，结构模块化，便于组合，实现对高速传输线上的不同物料进行快速的检测、组装。为了方便实训教学，系统进行了专门的设计，可以完成各类机器人单项训练和综合性项目训练，可完成各类机器人单项训练和综合性项目训练。可以进行六轴机器人示教、定位、抓取、装配等训练，        包含六自由度工业机器人、智能视觉检测系统、PLC控制系统及一套供料、输送、装配、仓储机构，可以实现对高速传输的工件进行分拣、检测、搬运、装配、存储等操作。该平台各组件均安装在型材桌面上，机械结构、电气控制回路、执行机构相对独立，采用工业标准件设计。通过此平台可以进行机械组装、电气线路设计与接线、PLC编程与调试、智能视觉流程编辑、工业机器人编程与调试应用等多方面训练，适合职业院校、技工学校自动化类相关专业《工业机器人与控制技术》、《自动化技术》等课程的实训教学，适合自动化技术人员进行工程训练及技能比赛。二、技术性能1、输入电源：单相三线～220V±10% 50Hz2、工作环境：温度-10℃～+40℃  相对湿度≤85%（25℃）  海拔＜4000m3、装置容量：＜1.5kVA4、实训平台尺寸：2200mm×1200mm×1500mm5、安全保护：具有漏电保护，安全符合国家标准三、设备结构与组成      该实训平台由ABB IRB120-3型六自由度工业机器人系统、海康智能视觉检测系统、可编程控制器（PLC）系统、四工位供料单元、环形输送单元、工件存储盒供料单元、工件组装单元、仓库单元、废品回收桶、各类工件、型材实训桌、型材电脑桌等组成。 1、工业机器人本体： ABB IBR120/3六自由度工业机器人本体；最大负载≥3 kg； 最大臂展半径≥580mm； 轴数：≥6轴；位置重复精度：≦0.01mm； 防护等级： ≥IP30； 轴运动范围： （1）1轴：≥±165°  （2）2轴：≥±110° （3）3轴：≥+70°至 -110° （4）4轴：≥±160° （5）5轴：≥±120° （6）6轴：≥±400° 机器人本体重量：≤25kg； 最大噪音：≤70dB(A)。 2、工业机器人控制器： （1）紧凑型工业机器人控制柜，与配套的工业机器人本体配套； （2）控制硬件：多处理器系统大容量闪存、 UPS 备份电源（≥20S）； （3）控制软件：软件出厂预装； （4）额定功率：≥3KVA(变压器容量)； （5）电源输入：200V/230V 50-60Hz （6）尺寸：710*449*442mm （7）重量：30kg （8）防护等级：IP20 3.FlexPendant示教器 （1）重量：1kg （2）支持：彩色触摸屏、操纵杆，紧急停、支持惯用左/右手切换，支持U盘、热插拔、恢复程序，支持USB储存器，带时间标记登录，支持远程服务。 4、海康智能视觉检测系统   主要是配合工业机器人做智能检测工件角度缺陷及自动对位等以及工业机器人视觉学习开发使用；工业相机，要求如下：像素：≥130W像素； 分辨率：≥1280×960； 像素尺寸：≥3.75μm× 3.75μm； 光谱：彩色； 支持自定义AOI，降低分辨率、f≥16mm F1.4：12毫米工业镜头，百万像素相机； 配套同轴光源，光源大小≥80mm×80mm；准环形光源，直径≥70mm，照射角度≥90度，带模拟控制器；配套同轴光源及光源控制器：发光窗口≥50mm*50mm含调光控制电源；机器视觉兼视觉开发环境。5、西门子可编程控制器单元     配备西门子S7-1200可编程控制器，自带以太网通讯模块、数字量扩展模块控制机器人、电机、气缸等执行机构动作，处理各单元检测信号，管理工作流程、数据传输等任务。   6、四工位供料单元     由移动井式料库、推料气缸、无杆气缸和光电传感器组成，安装在型材实训桌上，用于将工件库中的工件依次推出到环形输送线。提供不同颜色的标准工件，杂色叠加等不合格工件。多工位的供料设计，使得供料方式多样化，可以进行单一的上料，也可以进行不同颜色的组合上料，以及对上料速 度进行控制，实现上料形式的多样化。7、环形柔性输送单元      包含一套交流调速系统，由三菱D720变频器、三相交流电机、环形板链（传送带）、光纤传感器等组成，安装在型材实训桌上，用于传输工件。8、工件存储盒供料单元      包含一套步进电机推杆、DM556步进驱动、料盒存储槽等组成，安装在型材实训桌上，当一个工件存储盒被取走会自动退出下一个工件存储盒，用于工件存储盒自动供料。9、工件组装单元      由工件存储盒托盘及型材立柱组成，安装在型材实训桌上，用于装配工件。工件盒内设有4个工件槽用于放置工件，机器人可以根据不同配方按照上位机设定颜色进行放置工件。10、仓库单元      由工件存储盒托盘及型材立柱组成，安装在型材实训桌上，机器人用于放置装配完的组件进行堆垛，也可以通过机器人对装配完成的组件进行拆垛。11、废品回收桶      安装在型材实训桌左后侧，用于机器人自动放置被检测出来的无用工件或不合格品。 四、实训项目1. 机器视觉系统的原理、使用和调试2. 六轴工业机器人系统的原理、使用和调试3. 六轴工业机器人坐标系统和机器视觉坐标系统标定及相互转换4. 工业机器人与机器视觉系统综合应用的安装与调试5. 机器视觉系统模板设置、编程与调试6. 通过示教单元手动调试工业机器人7. 通过示教单元设置、修改各控制点坐标8. 通过示教单元编写、修改工业机器人程序9. 机器人追踪坐标整定10. 工业机器人系统的软件二次开发编程  11.智能视觉图像输入编辑与调试12.智能视觉结果给出编辑与调试13.智能视觉颜色比对测量14.智能视觉编号比对测量15.智能视觉尺寸比对测量16.智能视觉角度测量17.智能视觉系统与工业机器人综合应用18.PLC程序编程与调试19.智能视觉系统与工业机器人综合应用

该项目主要应用于车辆安全辅助驾驶领域，可以在车辆有危险趋势时及时向驾驶员提供警告信息，减少或避免可能发生的交通事故，也可以应用于车辆的辅助驾驶和智能自动导航领域。该项目利用灰度图像中道路边缘处存在的灰度特征、梯度特征作为识别道路的特征，运用群智能算法实现对道路边界的快速识别，最终得到车辆行驶道路信息。根据道路识别结果，利用前方车辆在图像中底部边缘存在灰度特征、方差特征和梯度特征，运用鱼群算法实现对前方多车的快速识别。项目采用转向动力学连续模型，车辆前轮转角和道路曲率作为系统输入，根据系统的采样频率将连续模型离散化，运用Kalman滤波理论设计状态观察器，实时观测前方车辆侧向速度和横摆角速度，从而获得车辆运动轨迹，为安全辅助驾驶系统提供准确信息。     该项目对车辆安全辅助驾驶系统提供信息的频率在5Hz之内。在复杂情况下通过使用本项目研究的系统进行车道识别，其准确率大于95%。该项技术于2009年初成功应用于新疆冰雪灾害防护系统的养护车辆智能辅助驾驶系统中，该系统由北京中交国通智能交通系统技术有限公司负责建设，采用该技术大大提高了复杂冰雪环境下道路识别和前方车辆识别的可靠性和实时性，同时增强了在不同光照等复杂环境下的适应性。该技术应用后，有利于避免和减少道路交通事故发生的可能性，保障车辆行驶安全，取得了良好的社会效益。

本设计根据将ZigBee无线技术应用在智能家居上，可实现一种可以监控家庭老人活动状态的无线传感器网络，并通过因特网甚至是手机远程监控来实现家庭医疗保健这一理念，为构建智能家居系统奠定基础，通过家庭网关将家庭内部无线网络和外部广域网沟通起来。 家庭网关是由家居内部无线网络ZigBee协调器和PC机两个部分组成，两者各司其职，前者主导家庭内部无线网络，后者通过因特网与外部网络通信。为实现远程监控功能提供了可能性。用户通过家庭网关达到监控家庭ZIGBEE节点的目的。 1、通过内置微型传感器，监测老人身体状态，包括站立、躺下、卧倒、慢跑、左侧卧倒，右侧卧倒，摔倒，紧急状态这八种状态； 2、通过ZigBee网络同时监测多位老人的身体状态； 3、老人在出现紧急情况时，可通过监测仪实现主动报警； 4、报警信息可通过GSM模块，以短信的形式发送给老人的监护人； 5、监控中心可以记录老人的状态信息，并可显示状态发生与持续的时间； 6、监控中心具有事件功能，可向监测仪发送时间提醒消息，提示老人吃药，添减衣物等； 7、低功耗设计，便于携带和使用。

本发明公开了一种基于多感知数据融合的人机自然交互系统，包括MEMS手臂跟踪装置、视觉跟踪装置，以及安装在操作者的手掌上的力反馈装置，上述各装置由PC终端控制，PC终端包括手臂运动解算模块、图像处理模块、力学解算模块和虚拟场景渲染模块；虚拟场景渲染模块根据手臂运动轨迹和手指运动轨迹生成虚拟手臂和手指，力学解算模块根据虚拟手指与虚拟物体的碰触信息，计算操作者当前状态下应得到的期望反馈力矢量；本发明可满足手臂大范围运动情况下的手臂运动轨迹的跟踪要求；其次，可通过图像信息测量操作者手指的运动轨迹，可精确测量手指上多个关节的角度；再者，可为操作者提供力反馈和虚拟场景的视觉反馈，增强系统的临场感、交互性。

配电低压台区泛在感知解决方案，创新提出“变-线-表”一体化拓扑辨识方法，可实现故障定位和主动推送、户内外停电责任研判、抢修痕迹化管理、分支线路阻抗监测等创新功能，完整实现中低压配电网一张图的解决方案。

本技术成果重点通过研究开放式数据交互技术，在基础数据支撑平台层面解决异构交通数据一致性描 述、跨平台交互等问题；通过研究城市路网多粒度运行状态分析技术，在交通状态感知与分析层面解决大 规模路网交通运行状态多粒度获取等问题；通过实施中心城市交通状态感知与分析集成系统开发与实证测 试，实现面向交通管理与出行的多目标多层级交通运行状态评价。

成果介绍物联网感知层测试实验与评估系统是在863主题项目—物联网安全感知关键技术及仿真验证平台的资助下完成。仿真平台为物联网感知节点部署后的性能提供一个仿真测试和性能评估的环境，其特点是：不需要部署真实的感知节点。通过对物理信道的建模、无线信号特征建模、电源建模和通信环境建模，能够最大限度模拟真实环境下的感知节点通信过程。仿真的结果是理论值，可以将感知层测试实验平台的数据作为系统的初始值，从而提高仿真的精度。其特点和指标：（1）针对实际应用环境配置参与通信的感知节点属性和参数，即节点建模；（2）建模感知节点的电源模型；（3）根据用户的需要选择节点部署的方式，并可以对节点位置、属性和参数进行手动调整；（4）能够加载待测的通信协议；（5）能够根据部署的拓扑图产生用户编程模板；（6）理论上，待测节点的数量不设置上限，但随着节点数量的增加，PC的处理时间将延长；（7）能够仿真无攻击或攻击情况下，网络的吞吐量、丢包率、延时、数据传输的平均路径长度、平均能耗和网络的扩展性等性能；（8）该平台不受具体应用的限制。技术创新点及参数技术原理：针对物联网感知层设备规模庞大，部署费时费力，以及部署前很难评估系统性能，部署后加载的协议一旦不符合要求，重新加载成本巨大的问题，研发了该平台。该成果的主要创新性体现在感知设备和环境等物理特征建模、测试内容和方法、仿真过程和结果的可视化显示等方面，使得开发的系统简单、易用，测试过程清晰、透明，测试结果可以分类比较。（1）在感知设备和环境等物理特征建模方面 该项目在感知设备部署环境方面，分别对室内环境和室外环境进行建模。针对室外环境，该团队主要考虑自由空间的情况下，根据设备部署在平坦区域和非平坦区域的不同进行建模；针对室内环境，该团队主要根据多径效应、视距是否阻挡以及不同建筑材料（包括：混凝土墙、混领土楼板、天花板管道、金属楼梯、厚玻璃、木门和隔墙等）对信号衰减的影响进行建模。在电源建模方面，主要是根据不同厂家的5号电池的放电曲线进行建模，由其放电电流、放电电压和持续时间来确定电源的剩余电量。在芯片建模方面，根据不同的芯片类型，建模发射功率、接收灵敏度、RSSI、发送速率、工作电流和最小工作电压等主要参数。（2）在感知层的测试内容和方法方面该平台主要针对感知层需要评价的性能，如：吞吐量、丢包率、延时、平均路径长度、能耗和连通度等，设计了其测试方法，新增待测性能可以通过组件的方式扩展。为了实现相关性能测试，首先需要选择设备类型和部署场景，如图1和图2所示。然后进行部署，部署完成后，系统会自动产生5类文件，即：.ned文件，定义了感知设备部署后的拓扑结构，如图3所示；.msg文件，定义了感知设备之间的通信规则，用户可以根据实际需要进行修改和自定义；.ini文件，设备一旦部署完成后，其id号和位置坐标将记录在该文件中，设备移动后，该文件对应的坐标值将自动更新；.h和.cc文件，即用户待测协议的源文件。一旦感知设备部署完成，平台自动产生这5类文件的初始框架，用户只需要写入待测协议的具体代码，经编译器编译后，即可进入测试环节。具体协议的代码可根据该项目组编写的编程指南开发，其开发环境与C语言的开发环境类似，方便易用。（3）在仿真过程和结果的可视化显示方面一旦待测协议编译完成，平台即可开始相关的测试，此时，用户可以根据需要动态选择不同的参数，进行测试。开始测试时，平台将同步显示协议的通信过程，如图5所示。根据仿真测试结果，不同的协议可以进行性能对比，如图4所示为不同协议的网络平均能耗对比。该平台可以在无攻击和无安全机制、无攻击和有安全机制、有攻击和无安全机制、有攻击和有安全机制等四种情况下，评估感知层网络的性能，并将它们的测试结果进行对比分析。国内外同类技术对比：国际上类似的仿真工具有十种左右，如：TOSSIM，OpenNet，NS2和OMNET等，都是针对传感器网络开发，不能仿真技术体制不同的感知设备，没有对设备、网络和环境等物理特征建模，而且无法接入实体设备，无法进行虚实结合的仿真测试。即使有些工具可以仿真感知层网路，如：TOSSIM，但是只提供TinyOS传感网络的仿真环境，无法仿真系统的安全性能，无法动态添加安全策略和安全模型。而NS2、OpenNet和OMNET虽然可以仿真安全协议，但使用复杂，不易掌握，无法进行多安全机制对比，无法接入实体设备。而且，它们仿真的物理层是理想状态，造成仿真结果与实际存在较大的差异。

1. 痛点问题 场景、目标对象的感知与语义理解在医疗健康、运动培训等领域具有广阔的应用前景，其核心是如何在像素级、对象级、场景级多层次、多尺度表示下实现语义、几何及空间关系的透彻感知。 现有计算机视觉方法或激光雷达等手段无法同时获取多个维度的高质量场景与目标信息，同时现有的深度估计、语义分割、位姿估计等相关技术，存在识别精度低、提取不到关键信息、应用场景单一等问题，无法满足大尺度场景应用的需求。 2. 解决方案 团队提出多模态采集、时空复用编码摄像方法，获取大景深、高时空分辨、丰富的精确场景视觉信息；提出一种基于物理空间推理和语义关联建模的动态场景深度估计方法，综合语义信息、几何结构信息以及时空间信息进行滤波，实现复杂动态场景的无先验深度估计，将观测目标与背景进行区分；提出一套从图像和视频中预测目标的位置和姿态的方法，包括迭代匹配的深度网络、基于物体三维坐标的旋转/平移解耦、自监督6D模型等，克服了遮挡、光照变化、视觉歧义与数据标注依赖等因素的影响，可以准确估计目标相对相机的 6D 位姿（3D平移量和3D旋转量）；构建了基于全卷积网络和兴趣区域的多目标实例检测与分割框架，有效的解决了复杂类别、场景遮挡情况下的多目标实例分割问题，能够实现同时对场景中多个目标检测与分析。 合作需求 寻求医疗健康服务、医疗器械等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推广本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。