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一種基于虛實(shí)力融合的遙操作機(jī)器人力覺(jué)臨場(chǎng)感實(shí)現(xiàn)方法可廣泛用于各類(lèi)機(jī)器人的力控制，以及各種工程機(jī)械裝備的力控制。

一、項(xiàng)目簡(jiǎn)介 隨著科技進(jìn)步和社會(huì)需求的發(fā)展，機(jī)器人手/臂除了工業(yè)生產(chǎn)，也越來(lái)越多用于服務(wù)人類(lèi)的其它各個(gè)領(lǐng)域，這必然會(huì)使機(jī)器人承擔(dān)比工業(yè)中更加多樣的操作任務(wù)，面臨更加多變的工作環(huán)境。因此，國(guó)內(nèi)外對(duì)非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下、具備自主操作能力的機(jī)器人的研究十分重視。當(dāng)前，具備視覺(jué)感知能力的機(jī)器人已被公認(rèn)為機(jī)器人發(fā)展的主流趨勢(shì)，將視覺(jué)與機(jī)器人操作相融合，是對(duì)人類(lèi)行為的模擬，由此產(chǎn)生的視覺(jué)伺服控制方法為機(jī)器人自主操作能力的實(shí)現(xiàn)帶來(lái)了新的思路，代表了機(jī)器人的先進(jìn)控制技術(shù)，也是促進(jìn)機(jī)器人智能化發(fā)展的一個(gè)重要驅(qū)動(dòng)。可以預(yù)見(jiàn)，未來(lái)的視覺(jué)系統(tǒng)將會(huì)成為機(jī)器人名副其實(shí)的眼睛，視覺(jué)伺服技術(shù)在機(jī)器人自主操作中將具有不可替代的作用。 視覺(jué)伺服利用視覺(jué)傳感器提供的環(huán)境信息對(duì)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋控制，涉及機(jī)器人機(jī)械幾何設(shè)計(jì)、運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)、自動(dòng)控制理論、計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理和攝像機(jī)標(biāo)定等,是智能機(jī)器人領(lǐng)域中具有重要理論意義的研究課題之一。迄今為止，機(jī)器人手/臂的視覺(jué)伺服方法在太空遙操作、機(jī)器人手術(shù)、水果采摘、工業(yè)裝配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越來(lái)越多的應(yīng)用。然而，現(xiàn)階段可實(shí)際應(yīng)用的方案主要面向特定的標(biāo)定環(huán)境、模型參數(shù)已知，機(jī)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(dāng)面向未來(lái)的剛-柔-軟體共融機(jī)器人時(shí)，其柔型結(jié)構(gòu)造成的運(yùn)動(dòng)模型及參數(shù)的變化與不確定性，必然使現(xiàn)有確定模型的研究方法失效。因此，無(wú)模型（目標(biāo)幾何模型，手眼標(biāo)定模型，機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型）、非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的自適應(yīng)操作對(duì)機(jī)器人提出了新挑戰(zhàn)，是機(jī)器人手臂(尤其柔型手臂)視覺(jué)伺服控制研究的難點(diǎn)與前沿問(wèn)題，不斷深入對(duì)非結(jié)構(gòu)環(huán)境下、無(wú)模型的機(jī)器人手/臂視覺(jué)伺服控制的研究具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。 在非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下使機(jī)器人像人一樣協(xié)調(diào)自適應(yīng)操作是當(dāng)今機(jī)器人研究領(lǐng)域的一項(xiàng)尚未實(shí)現(xiàn)但又令人感興趣的研究工作。從理論上看，非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下實(shí)現(xiàn)機(jī)器人柔性操作，就當(dāng)前研究依靠單一的控制器設(shè)計(jì)是困難的。因此，本項(xiàng)目借鑒人的手眼協(xié)調(diào)操作是自適應(yīng)學(xué)習(xí)過(guò)程，涉及智能進(jìn)化和行為優(yōu)化，將隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃理論，結(jié)合約束規(guī)則與最優(yōu)化控制，探索一種變參手眼關(guān)系，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人在非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下的自適應(yīng)操作。 二、前期研究基礎(chǔ) 研究團(tuán)隊(duì)一直致力于機(jī)器人視覺(jué)反饋控制的研究。在基礎(chǔ)理論研究上，針對(duì)無(wú)標(biāo)定視覺(jué)伺服控制方案與設(shè)計(jì)，均提出了一些新型方法，有扎實(shí)的理論基礎(chǔ)和知識(shí)積累，并不斷跟蹤和深入在無(wú)模型視覺(jué)伺服控制的方面研究和前沿問(wèn)題。目前，已經(jīng)著手在無(wú)模型視覺(jué)伺服的可靠性、穩(wěn)定性控制方面做了充分的探索工作：針對(duì)機(jī)器人無(wú)標(biāo)定全局穩(wěn)定操作問(wèn)題，研究了一種魯棒卡爾曼濾波(RKF)合作Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ENN)的全局穩(wěn)定視覺(jué)伺服控制方法；提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)輔助爾曼濾波狀態(tài)估計(jì)的無(wú)標(biāo)定視覺(jué)伺服方法，提高伺服系統(tǒng)的魯棒性。同時(shí)，立足機(jī)器人發(fā)展前沿，建立了多模特征深度學(xué)習(xí)抓取系統(tǒng)，在無(wú)結(jié)構(gòu)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人智能抓取與定位。 已發(fā)表的與項(xiàng)目相關(guān)的主要論文有： [1] 仲訓(xùn)杲,徐敏,仲訓(xùn)昱,彭俠夫.基于多模特征深度學(xué)習(xí)的機(jī)器人抓取判別方法.自動(dòng)化學(xué)報(bào),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(xùn)杲,徐敏, 仲訓(xùn)昱, 彭俠夫. 基于雅可比預(yù)測(cè)的機(jī)器人無(wú)模型視覺(jué)伺服定位控制, 控制與決策, 已在線(xiàn)發(fā)表, 2018. [11] 仲訓(xùn)杲,徐敏, 仲訓(xùn)昱, 彭俠夫. 基于圖像的機(jī)器人非標(biāo)定視覺(jué)反饋控制全局定位方法, 廈門(mén)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 已錄用, 2018. 三、應(yīng)用技術(shù)成果 （一）基于多模特征深度學(xué)習(xí)的機(jī)器人抓取判別 研究了多模特征深度學(xué)習(xí)及其在機(jī)器人智能抓取判別中的應(yīng)用，該方法針對(duì)智能機(jī)器人抓取判別問(wèn)題, 研究多模特征深度學(xué)習(xí)與融合方法. 該方法將測(cè)試特征分布偏離訓(xùn)練特征視為一類(lèi)噪化, 引入帶稀疏約束的降噪自動(dòng)編碼 (Denoising auto-encoding, DAE), 實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值學(xué)習(xí); 并以疊層融合策略, 獲取初始多模特征的深層抽象表達(dá), 兩種手段相結(jié)合旨在提高深度網(wǎng)絡(luò)的魯棒性和抓取判別精確性. 實(shí)驗(yàn)采用深度攝像機(jī)與 6 自由度工業(yè)機(jī)器人組建測(cè)試平臺(tái), 對(duì)不同類(lèi)別目標(biāo)進(jìn)行在線(xiàn)對(duì)比實(shí)驗(yàn). 結(jié)果表明, 設(shè)計(jì)的多模特征深度學(xué)習(xí)依據(jù)人的抓取習(xí)慣, 實(shí)現(xiàn)最優(yōu)抓取判別, 并且機(jī)器人成功實(shí)施抓取定位, 研究方法對(duì)新目標(biāo)具備良好的抓取判別能力. （二）無(wú)標(biāo)定視覺(jué)伺服解決方案及其機(jī)器人操作應(yīng)用 研究了無(wú)標(biāo)定視覺(jué)伺服方法及其在機(jī)械臂任務(wù)操作中的應(yīng)用。首先提出視覺(jué)伺服目標(biāo)：假設(shè)機(jī)器人或者攝像節(jié)的模型參數(shù)未知或者部分未知，視覺(jué)伺服的目標(biāo)是使用攝像節(jié)作為傳感器，引導(dǎo)機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)，使當(dāng)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(wù)。 手眼協(xié)調(diào)關(guān)系描述。關(guān)節(jié)圖像雅克比矩陣定量描述了機(jī)械臂關(guān)節(jié)變化引起圖像特征變化，它是關(guān)節(jié)-圖像映射的局部線(xiàn)性化矩陣。 建立圖像雅克比的在線(xiàn)估計(jì)器。將關(guān)節(jié)圖像雅克比矩陣的每一個(gè)元素作為輔助系統(tǒng)的狀態(tài)，建立輔助系統(tǒng)的狀態(tài)方程；攝像機(jī)提取到的圖像特征作為測(cè)量值，建立輔助系統(tǒng)的觀(guān)測(cè)方程。根據(jù)Kalman濾波器理論，我們?cè)O(shè)計(jì)了對(duì)關(guān)節(jié)圖像雅克比的在線(xiàn)實(shí)時(shí)估計(jì)算法。 構(gòu)建基于圖像矩的目標(biāo)函數(shù)。為了避免傳統(tǒng)的基于點(diǎn)特征的缺陷，例如點(diǎn)特征的標(biāo)記、提取與匹配過(guò)程復(fù)雜且通用性較差問(wèn)題。構(gòu)建基于圖像矩的圖像特征向量完成視覺(jué)伺服任務(wù)，來(lái)提高視覺(jué)伺服系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。 四、合作企業(yè) 廈門(mén)萬(wàn)久科技股份有限公司是一家集銷(xiāo)售、軟件研發(fā)、技術(shù)服務(wù)、加工技術(shù)整合為一體的高新技術(shù)企業(yè)。目前公司的經(jīng)營(yíng)范圍涉及CNC軟件開(kāi)發(fā)及數(shù)控系統(tǒng)銷(xiāo)售、CNC控制零件銷(xiāo)售及專(zhuān)業(yè)維修；工藝優(yōu)化、機(jī)臺(tái)升級(jí)與技術(shù)改造、工程配電與軟件優(yōu)化、專(zhuān)用機(jī)控制系統(tǒng)開(kāi)發(fā)、多軸機(jī)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)、機(jī)臺(tái)精度檢測(cè)與校正優(yōu)化服務(wù)等。公司是國(guó)際知名生產(chǎn)制造企業(yè)——富士康的產(chǎn)品供應(yīng)商和技術(shù)服務(wù)商。    

本發(fā)明提出了一種基于操作轉(zhuǎn)換的文本編輯實(shí)時(shí)協(xié)同方法，本發(fā)明首先通過(guò)產(chǎn)生的本地操作發(fā)送到 其他站點(diǎn)，然后通過(guò)因果接受找出與該操作具有并發(fā)關(guān)系的操作；對(duì)其進(jìn)行轉(zhuǎn)換得到該操作在該站點(diǎn)的 執(zhí)行形式，并將該操作加入到執(zhí)行隊(duì)列，完成協(xié)同編輯；本發(fā)明能夠支持在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下多用戶(hù)實(shí)時(shí)對(duì)同 一文本進(jìn)行協(xié)同編輯；本發(fā)明能夠支持實(shí)時(shí)協(xié)同編輯工作，即所有的用戶(hù)最終得到一致的結(jié)果的，并且 結(jié)果是用戶(hù)想要的；本發(fā)明應(yīng)用到實(shí)時(shí)協(xié)同編輯中不需要全序控制；不僅能夠做到結(jié)果一致，而

1.痛點(diǎn)問(wèn)題 協(xié)作機(jī)器人與人類(lèi)共享工作空間，通過(guò)直接（即物理上）或間接地與人類(lèi)交互共同開(kāi)展操作任務(wù)。相比傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人，協(xié)作機(jī)器人有更高的安全性和更易于編程的特點(diǎn)，能夠通過(guò)人類(lèi)示教部署于各種不同的任務(wù)并靈活地與人類(lèi)配合。隨著傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人帶來(lái)的效率提升趨于飽和，能夠安全配合人類(lèi)的協(xié)作機(jī)器人能夠進(jìn)一步提高制造業(yè)的生產(chǎn)效率，帶來(lái)可觀(guān)的經(jīng)濟(jì)效益。然而，現(xiàn)有的協(xié)作機(jī)器人存在以下兩大痛點(diǎn)問(wèn)題。 問(wèn)題一：安全和效率之間的權(quán)衡一直是人機(jī)交互中未系統(tǒng)解決的開(kāi)放性問(wèn)題。當(dāng)存在人機(jī)直接接觸時(shí)，為了保證人的安全，現(xiàn)有的協(xié)作機(jī)器人是通過(guò)中止正在進(jìn)行的任務(wù)、順從人的干預(yù)以保證安全；然而，不論人是有意地干預(yù)（即工人直接抓取機(jī)械臂來(lái)引導(dǎo)其任務(wù)）還是無(wú)意地接觸機(jī)器人，都將造成機(jī)器人暫停手頭工作；直到人類(lèi)停止干預(yù)，機(jī)器人才能繼續(xù)執(zhí)行它的任務(wù)。雖然這種人機(jī)協(xié)作方式能夠保證機(jī)器人與工人合作的安全，但因?yàn)闄C(jī)器人需要在不同的工作模式之間切換，其工作效率將會(huì)受到影響。 問(wèn)題二：如何提高人的示教效率為協(xié)作機(jī)器人的另一大痛點(diǎn)問(wèn)題。協(xié)同機(jī)器人多用于能夠靈活拆裝的生產(chǎn)線(xiàn)，以適應(yīng)新的任務(wù)，因此新任務(wù)的編程效率很大程度上決定了工作效率。基于人類(lèi)示教的編程方式具有自然、本能的優(yōu)勢(shì)，能夠直接傳遞人類(lèi)的操作技巧與經(jīng)驗(yàn)。其中，將示教軌跡參數(shù)化為可以編輯修改、適應(yīng)不同任務(wù)的形式是提高效率的核心問(wèn)題。該示教軌跡不光應(yīng)該包含機(jī)器人末端的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，而且應(yīng)該包含同時(shí)調(diào)整的冗余關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，從而同時(shí)完成末端主任務(wù)與關(guān)節(jié)避障任務(wù)，以適應(yīng)工作環(huán)境。現(xiàn)有的示教方式未能結(jié)合離線(xiàn)示教與在線(xiàn)介入，因此無(wú)法適用于需要同時(shí)記錄機(jī)器人末端和關(guān)節(jié)的示教任務(wù)。 2.解決方案 本項(xiàng)成果基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)-觸覺(jué)感知技術(shù)，開(kāi)發(fā)了混合交互接口與人機(jī)互補(bǔ)操作算法，以解決上述痛點(diǎn)問(wèn)題。 ①對(duì)于問(wèn)題一，本項(xiàng)成果提出了自適應(yīng)視覺(jué)控制與零空間阻尼控制的協(xié)作框架：在有限視場(chǎng)、未校正相機(jī)、關(guān)節(jié)奇異的情況下，保證了機(jī)器人在整個(gè)工作空間內(nèi)的全局穩(wěn)定性；在不影響機(jī)器人末端任務(wù)的前提下，允許人類(lèi)專(zhuān)家隨時(shí)、安全地介入以改變機(jī)器人關(guān)節(jié)姿態(tài)，以應(yīng)對(duì)環(huán)境動(dòng)態(tài)變化或突發(fā)事件，從而實(shí)現(xiàn)了安全與效率并重的人機(jī)協(xié)作方式。 ②對(duì)于問(wèn)題二，本項(xiàng)成果構(gòu)建了增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)-觸覺(jué)感知的混合接口，讓人類(lèi)專(zhuān)家可以在任務(wù)和冗余聯(lián)合空間進(jìn)行雙手演示，同時(shí)記錄機(jī)器人末端與機(jī)器人關(guān)節(jié)的數(shù)據(jù)。示教軌跡基于DMP方法進(jìn)行參數(shù)化，能夠根據(jù)不同任務(wù)所需的末端位置、關(guān)節(jié)角度、運(yùn)動(dòng)速度進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，在保證末端任務(wù)精度的同時(shí)完成關(guān)節(jié)的避障任務(wù)。 技術(shù)核心： ①基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)-觸覺(jué)感知的混合交互接口; ②用于雙手示教的機(jī)器人軌跡學(xué)習(xí)方法; ③自適應(yīng)全局穩(wěn)定控制算法。 預(yù)期產(chǎn)品：用于人機(jī)互補(bǔ)協(xié)同操作的設(shè)備與軟件 3.合作需求 1)資金需求：本項(xiàng)成果開(kāi)發(fā)的人機(jī)互補(bǔ)協(xié)作平臺(tái)，在硬件與軟件研發(fā)階段需要資金投入，需約250-500萬(wàn)元人民幣； 2)孵化資源：公司研發(fā)所需辦公及研發(fā)場(chǎng)地、實(shí)驗(yàn)室、分析與測(cè)試實(shí)驗(yàn)室等； 3)團(tuán)隊(duì)：協(xié)作平臺(tái)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)、商務(wù)開(kāi)發(fā)與合作團(tuán)隊(duì)、財(cái)務(wù)、法務(wù)等支持團(tuán)隊(duì)； 4)生產(chǎn)制造企業(yè)合作：提供人機(jī)協(xié)同操作的場(chǎng)景與需求，開(kāi)展工廠(chǎng)真實(shí)環(huán)境的測(cè)試與部署； 5)基礎(chǔ)研究合作：與協(xié)作機(jī)器人、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、觸覺(jué)感知方向的國(guó)內(nèi)外基礎(chǔ)研究團(tuán)隊(duì)合作，開(kāi)發(fā)新的交互設(shè)備與算法。

1、中控室操作員2、質(zhì)管部工藝員

IECUBE-3833集成電路實(shí)景操作VR實(shí)訓(xùn)平臺(tái)可提供集成電路制造設(shè)備、工藝制造、封裝操作和器件測(cè)試4類(lèi)VR實(shí)操實(shí)驗(yàn)，與IECUBE-3831和IECUBE-3832平臺(tái)配合使用。

中標(biāo)麒麟高級(jí)服務(wù)器操作系統(tǒng)軟件V7.0是在多年Linux研制經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上，適應(yīng)虛擬化、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)，滿(mǎn)足業(yè)務(wù)對(duì)性能、擴(kuò)展性、安全等要求，依照CMMI5標(biāo)準(zhǔn)研發(fā)，針對(duì)關(guān)鍵業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)負(fù)載而構(gòu)建的功能豐富、安全、可靠、易管理、高性能的國(guó)產(chǎn)服務(wù)器操作系統(tǒng)；廣泛應(yīng)用于物理和虛擬化環(huán)境，公共云平臺(tái)、私有云環(huán)境和混合云環(huán)境。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)龍芯、申威、兆芯、海光、鯤鵬等自主CPU及x86平臺(tái)的同源支持。 產(chǎn)品特點(diǎn) 統(tǒng)一的集群管理 提供中標(biāo)麒麟綜合管理平臺(tái)實(shí)現(xiàn)對(duì)物理服務(wù)器集群運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)控及預(yù)警、對(duì)虛擬化集群的配置及管控、對(duì)高可用集群的策略定制和資源調(diào)配等功能；為企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中心用戶(hù)打造統(tǒng)一的混合集群監(jiān)管模式及一體化的IT基礎(chǔ)軟件平臺(tái)解決方案。 易用、穩(wěn)定、高效 提供全中文化的操作環(huán)境和常用的圖形管理工具，符合i18n（國(guó)際化）技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，支持最新國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)字符集（GB18030-2005）；符合LSB規(guī)范和CGL5.0標(biāo)準(zhǔn)。 便捷升級(jí)和維護(hù) 集成中標(biāo)麒麟產(chǎn)品升級(jí)中心，提供公網(wǎng)升級(jí)服務(wù)/支持用戶(hù)自建的內(nèi)網(wǎng)升級(jí)中心；利用圖形化的軟件包升級(jí)工具進(jìn)行系統(tǒng)升級(jí)，保障操作系統(tǒng)的安全性與穩(wěn)定性。 良好的軟硬件兼容性 用戶(hù)可以在x86、龍芯、申威、Power和ARM64等異構(gòu)硬件平臺(tái)進(jìn)行操作系統(tǒng)部署、升級(jí)，滿(mǎn)足用戶(hù)在不同底層CPU架構(gòu)上操作系統(tǒng)運(yùn)行的高穩(wěn)定性要求。 中標(biāo)麒麟高級(jí)服務(wù)器操作系統(tǒng)兼容國(guó)內(nèi)外主流的軟硬件產(chǎn)品，是國(guó)內(nèi)同時(shí)獲得Oracle、Vmware和Veritas等國(guó)際認(rèn)證的操作系統(tǒng)廠(chǎng)商。 全方位的安全保障 支持國(guó)內(nèi)外主流的可信計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范（TCM/TPCM和TPM2.0）；支持國(guó)密增強(qiáng)算法；支持IPtables、支持SELinux；支持多因子認(rèn)證、數(shù)據(jù)加密存儲(chǔ)等，滿(mǎn)足關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的安全保障要求。 與國(guó)內(nèi)主流漏掃廠(chǎng)商（如綠盟科技、啟明星辰等）建立漏洞掃描及修復(fù)的持續(xù)合作機(jī)制，為客戶(hù)提供精確的漏掃報(bào)告，打造安全創(chuàng)新的基礎(chǔ)軟件平臺(tái)環(huán)境。

本發(fā)明公開(kāi)了一種翼緣摩擦型形狀記憶合金桿自復(fù)位鋼框架梁?中柱節(jié)點(diǎn)，包括中柱、兩根分別位于中柱兩側(cè)的梁、橫穿過(guò)中柱的形狀記憶合金桿、位于梁翼緣內(nèi)側(cè)的Ｌ型支架、位于梁腹板中間位置的剪切板、位于梁翼緣外側(cè)的摩擦耗能器；摩擦耗能器包括梁翼緣外側(cè)的鋼板、填充于鋼板和梁翼緣之間的耗能摩擦片、穿過(guò)梁翼緣將鋼板、耗能摩擦片、Ｌ型支架連接在一起的高強(qiáng)螺栓。本發(fā)明通過(guò)引入摩擦耗能器，以顯著提升節(jié)點(diǎn)的穩(wěn)定耗能能力；同時(shí)利用形狀記憶合金的超彈性，以實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的自復(fù)位性能；通過(guò)合理設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)構(gòu)造，以提高節(jié)點(diǎn)處樓板布置的便利性和構(gòu)件的可更換性，并加強(qiáng)梁翼緣抵抗局部屈曲變形的能力。

本發(fā)明公開(kāi)了一種腹板摩擦型形狀記憶合金桿自復(fù)位鋼框架梁?邊柱節(jié)點(diǎn)，包括鋼柱、位于鋼柱一側(cè)的鋼梁、橫穿過(guò)鋼柱的形狀記憶合金桿、位于鋼梁翼緣內(nèi)側(cè)的Ｌ型支架、位于鋼梁腹板中間位置的摩擦耗能器；摩擦耗能器包括連接鋼柱翼緣和鋼梁腹板的槽鋼、填充于槽鋼和鋼梁腹板之間的耗能摩擦片、以及穿過(guò)鋼梁腹板并將槽鋼、耗能摩擦片和鋼梁腹板連接在一起的高強(qiáng)螺栓。本發(fā)明可以提高節(jié)點(diǎn)處樓板布置的便利性，加強(qiáng)鋼梁翼緣抵抗局部變形能力的同時(shí)，增強(qiáng)形狀記憶合金桿與鋼梁端的錨固作用；有效提高節(jié)點(diǎn)的自復(fù)位性能和滯回耗能能力的同時(shí)，提高構(gòu)件的可更換性。