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目前國家電網共有線路160萬公里，每公里每年需要投入6000元進行巡視、維護。尤其是春夏季，經常有農膜懸掛線路上，造成短路事故。線路也會有斷股、瓷瓶碎裂等故障隱患，需要及時發現維修。 本產品可以代替人工進行線路的巡視、維護，并且比人工更細致、更有效率、24小時不間斷地工作。產品克服了現有正在研發的機器人的缺點，具有如下優勢： 1、飛行式上下線，不需停電即可作業。 2、感應式在線取電，不需要下線充電，可以在線路上長期工作。 3、可以跨越任何線路結構，做到長距離巡視 4、靈活的機械手可以清除農膜等雜物 5、結合物聯網管理系統，可以及時獲知機器人運行信息及巡視信息。

25㎜彎曲防火板貼面臺面，鋼質烤漆骨架，玻璃鋼面板坐椅。

供八人使用的長方形桌子。

一、項目簡介 隨著科技進步和社會需求的發展，機器人手/臂除了工業生產，也越來越多用于服務人類的其它各個領域，這必然會使機器人承擔比工業中更加多樣的操作任務，面臨更加多變的工作環境。因此，國內外對非結構自然環境下、具備自主操作能力的機器人的研究十分重視。當前，具備視覺感知能力的機器人已被公認為機器人發展的主流趨勢，將視覺與機器人操作相融合，是對人類行為的模擬，由此產生的視覺伺服控制方法為機器人自主操作能力的實現帶來了新的思路，代表了機器人的先進控制技術，也是促進機器人智能化發展的一個重要驅動。可以預見，未來的視覺系統將會成為機器人名副其實的眼睛，視覺伺服技術在機器人自主操作中將具有不可替代的作用。 視覺伺服利用視覺傳感器提供的環境信息對機器人運動進行實時反饋控制，涉及機器人機械幾何設計、運動學和動力學、自動控制理論、計算機視覺圖像處理和攝像機標定等,是智能機器人領域中具有重要理論意義的研究課題之一。迄今為止，機器人手/臂的視覺伺服方法在太空遙操作、機器人手術、水果采摘、工業裝配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越來越多的應用。然而，現階段可實際應用的方案主要面向特定的標定環境、模型參數已知，機器人操作是編碼定式的，不具備模型未知條件下的自主操作能力，特別是當面向未來的剛-柔-軟體共融機器人時，其柔型結構造成的運動模型及參數的變化與不確定性，必然使現有確定模型的研究方法失效。因此，無模型（目標幾何模型，手眼標定模型，機器人運動模型）、非結構環境下的自適應操作對機器人提出了新挑戰，是機器人手臂(尤其柔型手臂)視覺伺服控制研究的難點與前沿問題，不斷深入對非結構環境下、無模型的機器人手/臂視覺伺服控制的研究具有重要的理論和現實意義。 在非結構自然環境下使機器人像人一樣協調自適應操作是當今機器人研究領域的一項尚未實現但又令人感興趣的研究工作。從理論上看，非結構自然環境下實現機器人柔性操作，就當前研究依靠單一的控制器設計是困難的。因此，本項目借鑒人的手眼協調操作是自適應學習過程，涉及智能進化和行為優化，將隨機動態規劃理論，結合約束規則與最優化控制，探索一種變參手眼關系，實現機器人在非結構自然環境下的自適應操作。 二、前期研究基礎 研究團隊一直致力于機器人視覺反饋控制的研究。在基礎理論研究上，針對無標定視覺伺服控制方案與設計，均提出了一些新型方法，有扎實的理論基礎和知識積累，并不斷跟蹤和深入在無模型視覺伺服控制的方面研究和前沿問題。目前，已經著手在無模型視覺伺服的可靠性、穩定性控制方面做了充分的探索工作：針對機器人無標定全局穩定操作問題，研究了一種魯棒卡爾曼濾波(RKF)合作Elman神經網絡(ENN)的全局穩定視覺伺服控制方法；提出了一種基于網絡輔助爾曼濾波狀態估計的無標定視覺伺服方法，提高伺服系統的魯棒性。同時，立足機器人發展前沿，建立了多模特征深度學習抓取系統，在無結構環境下實現了機器人智能抓取與定位。 已發表的與項目相關的主要論文有： [1] 仲訓杲,徐敏,仲訓昱,彭俠夫.基于多模特征深度學習的機器人抓取判別方法.自動化學報,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] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于雅可比預測的機器人無模型視覺伺服定位控制, 控制與決策, 已在線發表, 2018. [11] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于圖像的機器人非標定視覺反饋控制全局定位方法, 廈門大學學報(自然科學版), 已錄用, 2018. 三、應用技術成果 （一）基于多模特征深度學習的機器人抓取判別 研究了多模特征深度學習及其在機器人智能抓取判別中的應用，該方法針對智能機器人抓取判別問題, 研究多模特征深度學習與融合方法. 該方法將測試特征分布偏離訓練特征視為一類噪化, 引入帶稀疏約束的降噪自動編碼 (Denoising auto-encoding, DAE), 實現網絡權值學習; 并以疊層融合策略, 獲取初始多模特征的深層抽象表達, 兩種手段相結合旨在提高深度網絡的魯棒性和抓取判別精確性. 實驗采用深度攝像機與 6 自由度工業機器人組建測試平臺, 對不同類別目標進行在線對比實驗. 結果表明, 設計的多模特征深度學習依據人的抓取習慣, 實現最優抓取判別, 并且機器人成功實施抓取定位, 研究方法對新目標具備良好的抓取判別能力. （二）無標定視覺伺服解決方案及其機器人操作應用 研究了無標定視覺伺服方法及其在機械臂任務操作中的應用。首先提出視覺伺服目標：假設機器人或者攝像節的模型參數未知或者部分未知，視覺伺服的目標是使用攝像節作為傳感器，引導機械臂運動，使當前圖像特征收斂到期望圖像特征，從而完成定位或者跟蹤的任務。 手眼協調關系描述。關節圖像雅克比矩陣定量描述了機械臂關節變化引起圖像特征變化，它是關節-圖像映射的局部線性化矩陣。 建立圖像雅克比的在線估計器。將關節圖像雅克比矩陣的每一個元素作為輔助系統的狀態，建立輔助系統的狀態方程；攝像機提取到的圖像特征作為測量值，建立輔助系統的觀測方程。根據Kalman濾波器理論，我們設計了對關節圖像雅克比的在線實時估計算法。 構建基于圖像矩的目標函數。為了避免傳統的基于點特征的缺陷，例如點特征的標記、提取與匹配過程復雜且通用性較差問題。構建基于圖像矩的圖像特征向量完成視覺伺服任務，來提高視覺伺服系統的穩定性和可靠性。 四、合作企業 廈門萬久科技股份有限公司是一家集銷售、軟件研發、技術服務、加工技術整合為一體的高新技術企業。目前公司的經營范圍涉及CNC軟件開發及數控系統銷售、CNC控制零件銷售及專業維修；工藝優化、機臺升級與技術改造、工程配電與軟件優化、專用機控制系統開發、多軸機的設計與開發、機臺精度檢測與校正優化服務等。公司是國際知名生產制造企業——富士康的產品供應商和技術服務商。    

本實用新型公開了一種變電站絕緣子帶電水沖洗機械臂，包括基座、剛性主臂、絕緣臂、高壓水噴 頭，所述剛性主臂下端與基座通過第一銷軸鉸接，所述基座上設有與第一銷軸相連的第一驅動裝置，剛 性主臂頂部與絕緣臂底部通過第二銷軸鉸接相連，剛性主臂上設有與第二銷軸相連的第二驅動裝置，所 述高壓水噴頭與絕緣臂頂部通過第三銷軸鉸接，所述絕緣臂上設有主動皮帶輪和驅動主動皮帶輪的第三 驅動裝置，第三銷軸上設有固定相連的從

YUKI是一款具有人工智能的高仿人機器人。她集語音識別技術、語音合 成技術、自然語音處理技術、人臉識別技術，情緒識別技術、及機器人控制 技術于一體。機器人能夠精準地識別出非特定人的語音，理解語義，作出智 能地回答，情緒多變的與人進行流暢地聊天。同時，互動者還可以向機器人 查詢天氣，了解天氣狀況，讓機器人播報音樂，盡情享受；以及咨詢各種 百科問題，解決疑惑。此外，機器人具備人臉識別和情緒識別的功能，能根 據你的言語夠認識出你并且了解你的心情。目前，智能高仿人聊天機器人實物 樣機1套，申報國家發明專利4項，撰寫高水平論文1篇（SCI檢索）。 市場及經濟效益分析： 隨著客服機器人的快速普及，聊天機器人的技術轉化應用也激發了巨大的 市場潛力。英國Juniper Research發布的一份最新調研報告表示，聊天機器 人將會重新定義客戶服務行業，預計醫療保健業和銀行業將受益最大。該報 告預計，到2022年，聊天機器人每年可幫助企業節省超過80億美元的成本,相比今年的數據（預計為2, 000萬美元），成本節省額將會有大幅提升。機器 人技術將會幫助醫療保健與銀行服務提供商縮短客戶服務解決時間，降低解決 成本，進而實現巨大的成本節省。團隊介紹： 重慶大學智慧工程研究院在機器人控制領域有著深厚的理論基礎和實踐 經驗，團隊主要研究方向為機器人控制、容錯控制。團隊創始人宋永端教授 現在為重慶大學自動化學院院長，有多年的項目研發、設計經驗。團隊創始 人在96年成為美國空軍飛行器飛行控制領域的研究員，相繼任職美國國家宇 航局研究員，負責美國國防部空軍科研辦公室負責人、美國宇航局項目研發 負責人；研發團隊成員由6名教授、4名副授、14名博士研究生組成。團隊 在控制器設計方面具有深厚的理論基礎，已在TAC、TNNLS和Automatica等 國際頂級期刊發表了一系列成果。

微型飛行器小體積、輕質量、高機動，能夠在狹小空間執行拍照、探測和運輸等特種任務，在國民經濟領域擁有廣泛應用前景。然而，此類飛行器普遍存在飛行時間短的痛點問題，尤其當重量小于10克時，其飛行時間一般不超過10分鐘。這是因為目前微型飛行器的發動機驅動部件一般采用傳統的電磁電機，而電磁電機在微型化后轉速高、發熱大，能量轉化效率急劇下降，甚至降到10%以下。微型電磁電機效率下降后，如果采用供電方便的自然太陽光作為能量來源，受限于太陽能電池的面積，很難滿足飛行需求。 為了解決上述難題，北航科研團隊從微型發動機的原理方面尋求突破，提出一種新的靜電驅動方案，研制出了在微小尺寸下轉速低、發熱小、效率高的微型靜電電機，并首次實現了微型飛行器在純自然光供能下的起飛和持續飛行，在微型飛行器的發展進程中具有里程碑意義。 該飛行器主要由靜電發動機和超輕質高壓電源組成，具備低功耗（0.568瓦）和高升力（30.7克每瓦）優勢，首次實現了微型飛行器在純自然光供能下的起飛和持續飛行。 靜電發動機的核心是靜電電機，它是一種依靠靜子和轉子間的庫侖力來產生連續旋轉運動的新型微型電機，具備結構簡單和無需繞組的優勢，其高電壓（千伏級）、低電流（微安級）的工作特性也使其在工作過程中發熱少且無明顯紅外特征。相比傳統電磁電機，靜電電機表現出了顛覆式的效率和功耗特性，在小質量（5克以內）情況下，其能量轉化效率可達傳統電磁電機的10倍以上，產生相同升力所需功耗僅為電磁電機的1/10以內，因此即便采用小尺寸太陽能電池，也可以為微型飛行器提供飛行所需功率。 電機雖然效率高、功耗低，但仍需要千伏級高壓電流來驅動，然而傳統高壓電源由于體積和重量過大，無法搭載在微型飛行器上。因此團隊還針對飛行應用場景，研制了千伏級超輕質高壓電源，主要包括太陽能電池和升壓電路兩部分，其中升壓電路可以在1.21克的重量下，將太陽能（或鋰電池）輸入的低壓直流電，轉換為4 - 9千伏的高壓直流電，相比美國斯坦福大學研發的同類技術升壓比提高了92%。 在微型靜電電機和超輕質高壓電源的助力下，本項目研發出的飛行器整機僅有巴掌大小（翼展20厘米），重量比一張A4紙還輕（4.21克），尺寸和重量分別是此前世界最小、最輕太陽能飛行器的1/10和1/600。更進一步，團隊還提出一款翼展8毫米，質量9毫克的超微型靜電飛行器，飛行功耗不到1毫瓦，展示了靜電電機在飛行器進一步微型化中的巨大潛力。

產品詳細介紹產品介紹:該ZH/122A產品是集國外同類產品之長處及公司科技人員的共同努力最新開發研制的高級型全功能護理人。護理人模型是由塑膠材料，經模具澆模工藝制成，注射、穿刺、內臟器官及生殖器等由進口熱塑彈性塑膠制成。具有形象逼真、操作真實、拆裝方便、結構合理、經久耐用等特點。模型具有整體護理的全部功能也可以拆裝分部件進行教學訓練。是目前國內較先進、功能齊全、材料講究的全部高級護理訓練模型。產品主要功能：■ 清洗梳理頭發、洗臉■ 眼耳清洗滴藥■ 口腔護理、假牙護理■ 口鼻氣管插管■ 氣管切開護理■ 吸痰法■ 氧氣吸入法■ 口鼻飼食法■ 洗胃法■ 胸腔解剖重要器官結構■ 手臂靜脈穿刺、注射、輸液（血）■ 三角肌皮下注射■ 股外側肌注射■ 胸腔、腹腔、肝腔、骨髓、腰椎穿刺■ 灌腸法■ 女性導尿術■ 男性導尿術■ 女性膀胱沖洗■ 男性膀胱沖洗■ 造瘺引流術■ 臀部肌肉注射■ 腹腔重要器官結構■ 整體護理：擦洗、穿換衣服■ 四肢關節左右彎曲、旋轉、上下活動■ 創傷評估與護理：消毒、清洗、換藥、止血、包扎   · 大腿皮膚裂傷護理   · 大腿感染性潰瘍護理   · 足壞疽、第1、2、3足趾和足跟壓瘡護理   · 上臂截肢傷口護理   · 小腿截肢傷口護理 相關產品:全功能護理人模型(帶血壓測量)護理模擬人高級全功能組合式訓練模型高級全功能組合護理訓練模擬人高級組合式護理人(男女互換任選)新型多功能護理人模型嬰兒護理人模型高級創傷護理人模型高級新型基礎護理實習操作模型基礎護理模型(新型實習操作)友情提示： 您只要致電：021-64049756 021-64049758 021-64049751 我們可以幫您推薦符合您要求的高級全功能組合式護理人模型ZH/122A相關產品。

本實用新型公開了一種單軸支撐四輪分列平衡擺臂式驅動橋及行駛車輛，包括主驅動橋，主驅動橋的兩端分別連接有擺動臂，擺動臂的中部與主驅動橋鉸接，擺動臂的兩端連接有驅動輪，擺動臂內設有減速裝置，減速裝置的主動輪與主驅動橋的半軸連接，兩個從動輪分別設于擺動臂兩端，主動輪與從動輪之間通過鏈條傳動，并通過輪邊減速器將動力傳遞給驅動輪。可以使車輛在通過復雜路面時保持車橋有較小的重心變化，驅動力大、對復雜地面適應能力強。可適用于各種林用作業車輛、農用輪式拖拉機、工程用裝載機、越野汽車等。