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自從20世紀(jì)初發(fā)明三相交流輸電以來，采用高壓和超高壓架空輸電線是長距離輸配電能的主要方式，定期巡檢是高壓架空輸電線路安全穩(wěn)定的運行的重要保證。鑒于高壓輸電線路檢測工作的重要性和艱苦性，開發(fā)一種可以替代或部分替代巡線工人進(jìn)行巡檢作業(yè)的新型設(shè)備一直是國內(nèi)外相關(guān)研究領(lǐng)域的研究熱點之一。 基于長臂猿仿生結(jié)構(gòu)的三臂式高壓輸電線路巡檢作業(yè)機器人，在自主工作和地面控制平臺遠(yuǎn)程操作兩種工作模式下，能夠沿110kV-500kV輸電線路相線行駛，可以基本取代傳統(tǒng)的線路巡檢方式，完成部分或全部巡檢的任務(wù)。機器人能夠以不小于1.2km/h的平均速度自動行駛并跨越直線段上的防震錘、間隔棒等線路設(shè)備，在地面控制平臺的操控下，具備跨越耐張桿塔功能。 巡檢過程中，機器人可記錄和保存相對線路的GPS信息，所得圖像與數(shù)據(jù)可存儲于機器人本體內(nèi)并與地面控制平臺之間進(jìn)行無線通信傳輸。機器人本體搭載不同的巡檢設(shè)備，采用模塊化接口，可方便更換如紅外成像儀、可見光云臺、激光測距儀等巡檢設(shè)備。在行駛過程中，機器人可實時監(jiān)測能耗和動態(tài)規(guī)劃巡檢任務(wù)，同時具備在線取電裝置和充電模塊，滿足長距離的巡檢需求。 機器人主要功能及技術(shù)參數(shù) 三臂式高壓輸電線路巡檢作業(yè)機器人平臺系統(tǒng)具有搭載各種作業(yè)工具，自動跨越架空線路各種障礙，并能完成相應(yīng)作業(yè)的功能。具體技術(shù)參數(shù)為： 1、能夠在 110kV-500kV 架空輸電線路環(huán)境下穩(wěn)定、可靠行走，自動跨越防震錘、懸垂線夾、間隔棒、接續(xù)管等障礙物。 ① 自動行駛時，行走速度不低于1.2km/h； ② 采用50AH鋰電池供電，持續(xù)工作時間≥3.5小時； ③ 機器人本體重量≤40kg，最小尺寸（長×寬×高）1300×530×850mm； ④ 機器人可跨越線路各種障礙，進(jìn)行帶電作業(yè)； ⑤ 能夠爬坡度不低于 40°的線路，并且滿足超高壓輸電線路安全規(guī)程要求。 2、移動作業(yè)機器人平臺在無線遠(yuǎn)程監(jiān)控下，沿架空線路行走與越障。遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)檢測距離≥500米。機器人能夠?qū)⒆鳂I(yè)信息、路線監(jiān)測信息（紅外錄像）、電池監(jiān)控信息等下傳到地面基站。 創(chuàng)新點 本項目研究以雙ARM為控制核心、基于仿生結(jié)構(gòu)特征的架空線路移動作業(yè)機器人平臺。該機器人平臺能夠在自身攜帶的控制系統(tǒng)下穩(wěn)定可靠的在線路上運行，并能自主跨越線路中的各種障礙（線錘、線夾、跳線等），可以完全取代原有的線路作業(yè)方式，完成部分或全部線路作業(yè)任務(wù)。該項目與國內(nèi)外類似研究相比較具有以下特色和創(chuàng)新點： 1）基于仿生學(xué)理論與方法，結(jié)合長臂猿骨骼結(jié)構(gòu)的特征與長臂組成及比例參數(shù)，提出了一種具有長臂猿骨骼特征的架空線路移動作業(yè)機器人懸掛臂結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了機器人平臺掛線穩(wěn)定行走與越障功能。 2）開發(fā)研制了一種三臂式全驅(qū)動架空線路移動作業(yè)機器人平臺，該平臺爬坡角度大于50°，能夠在控制系統(tǒng)的配合下自主協(xié)調(diào)跨越線路中的防震錘、間隔棒、線夾等障礙，在人工輔助下，能夠穩(wěn)定跨越引流線和絕緣子等跳線障礙。 3）機器人平臺控制系統(tǒng)采用雙ARM為控制核心，提出了一種雙ARM主副熱備份互容錯啟動控制技術(shù)。集成了多傳感器信息融合容錯技術(shù)、雙備份容錯技術(shù)和電磁干擾容錯技術(shù)等多重容錯技術(shù)，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性與可靠性。 4）建立了傳感器的信息融合規(guī)則和狀態(tài)檢測比對策略，研制了基于規(guī)則庫的多傳感器信息融合專家控制系統(tǒng)，從而提高了控制系統(tǒng)的響應(yīng)效率和容錯可靠性。 5）開發(fā)設(shè)計了機器人平臺智能型在線取電與不間斷電源管理系統(tǒng)，實現(xiàn)了機器人平臺移動作業(yè)的智能充電與自主管理功能。 成果社會效益及應(yīng)用： 該項目研究以雙ARM為控制核心、基于仿生結(jié)構(gòu)特征的架空線路移動作業(yè)機器人平臺。該機器人平臺能夠在自身攜帶的控制系統(tǒng)下穩(wěn)定可靠地在線路上運行，并能自主跨越線路中的各種障礙（線錘、線夾、跳線等），可以完全取代原有的線路作業(yè)方式，完成部分或全部線路作業(yè)任務(wù)。 該機器人平臺能夠?qū)崿F(xiàn)跨越安裝于導(dǎo)線上的防震錘、間隔棒、懸垂線夾、修補管等線路設(shè)備，具備跨越耐張桿塔功能；控制采用雙ARM為控制核心，提出了一種雙ARM主副熱備份互啟動容錯控制技術(shù)；集成了多傳感器信息融合容錯技術(shù)、雙備份容錯技術(shù)和電磁干擾容錯技術(shù)等多重容錯技術(shù)，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性與可靠性；建立了傳感器的信息融合規(guī)則和狀態(tài)檢測比對策略，研制了基于規(guī)則庫的多傳感器信息融合專家控制系統(tǒng)，從而提高了控制系統(tǒng)的響應(yīng)效率和容錯可靠性；開發(fā)設(shè)計了機器人平臺智能型在線取電與不間斷電源管理系統(tǒng)，實現(xiàn)了機器人平臺移動作業(yè)的智能充電與自主管理功能。因此具有很好的推廣應(yīng)用價值。 該成果通過在山東眾域電氣科技有限公司實施，產(chǎn)生了良好的效果，為其他企業(yè)提供了可靠的技術(shù)平臺和經(jīng)驗。本成果將進(jìn)一步擴大其使用范圍，在架空線路檢測與維護(hù)作業(yè)中發(fā)揮更有效的作用。 

XM-149手臂骨、肩胛骨和鎖骨模型 ? XM-149手臂骨、肩胛骨和鎖骨模型由肩胛骨、鎖骨、肱骨、尺骨、橈骨及手骨（由8塊腕骨、5根掌骨和14個指骨組成）按生理位置連接，串制而成一個上肢整體，顯示人體上肢的形態(tài)和結(jié)構(gòu)。 尺寸：自然大 材質(zhì)：PVC材料

簡單介紹： 數(shù)顯腦力體定位儀又稱腦固定裝置，它是利用顱骨外面的標(biāo)志或其它參考點所規(guī)定的三度坐標(biāo)系統(tǒng)，來確定皮層下某些神經(jīng)結(jié)構(gòu)的位置，以便在非直視暴露下對其進(jìn)行定向的刺激、破壞、引導(dǎo)電位等研究。是神經(jīng)解剖、神經(jīng)生理、神經(jīng)藥理和神經(jīng)外科等領(lǐng)域內(nèi)的重要研究設(shè)備，用于對神經(jīng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行定向的注射、刺激、破壞、引導(dǎo)電位等操作，可用于帕金森氏病動物模型建立，癲癇動物模型建立，腦內(nèi)腫瘤模型建立，學(xué)習(xí)記憶，腦內(nèi)神經(jīng)干細(xì)胞移植，腦缺血等研究 詳情介紹： 技術(shù)參數(shù)：1、材質(zhì)：合金材料,單臂臂模式（可定制加高）2、 尺寸：350×250×540mm3、 操作臂360度回轉(zhuǎn)，擺動幅度180度4、 計數(shù)精度：±0.01mm5、 三維推進(jìn)器精度：±0.01mm6、 三維推進(jìn)行程：80mm7、顯示：LCD顯示屏（X、Y、Z三軸)8、 刻度激光雕刻9、 重量：6.0kg10、附大小鼠腦圖譜1套

XM-149手臂骨、肩胛骨和鎖骨模型 ? XM-149手臂骨、肩胛骨和鎖骨模型由肩胛骨、鎖骨、肱骨、尺骨、橈骨及手骨（由8塊腕骨、5根掌骨和14個指骨組成）按生理位置連接，串制而成一個上肢整體，顯示人體上肢的形態(tài)和結(jié)構(gòu)。 尺寸：自然大 材質(zhì)：PVC材料

產(chǎn)品詳細(xì)介紹設(shè)備參數(shù)：    1. 吸氣臂種類選型：壁掛式    2. 直徑：  160mm     3. 長度：  3m    4. 支架材質(zhì)：  碳鋼     5. 罩口選型：  喇叭    6. 軟管顏色：  黑色 產(chǎn)品介紹：罩口形式: 錐型吸口、馬蹄型吸口、禮帽型吸口，喇叭型吸口罩口配風(fēng)量調(diào)節(jié)閥.設(shè)備長度:  3m。設(shè)備管徑:  Φ160mm（其他規(guī)格需定制）。外管材料:  進(jìn)口優(yōu)質(zhì)PVC與玻纖復(fù)合螺紋鋼絲管，耐高溫-70——+250攝氏度(瞬間溫度+300)、耐腐蝕。技術(shù)特點：（1）萬向柔性臂的外臂管為進(jìn)口優(yōu)質(zhì)PVC與玻纖復(fù)合螺紋鋼絲管，具有耐高溫-70——+250攝氏度(瞬間溫度+300)、耐腐蝕、臂薄質(zhì)輕、彈性適中等特點；（2）管內(nèi)全支承架為一組自平衡式連桿機構(gòu)，具備全方位懸停的特點，拉動罩口上的手柄，便可輕易的將吸氣罩口拉伸到其臂長所能達(dá)到的任意位置(臂長可根據(jù)用戶需求制造不同的長度)，并懸停在理想位置狀態(tài)進(jìn)行煙塵的吸收，不需任何輔助支承設(shè)施。（3）吸氣罩口可以隨吸氣臂360度旋轉(zhuǎn)，使用更加的方便靈活。無論操作者位于吸氣臂的任何方位，都能將吸氣罩放置到最佳的吸收位置。（4）柔性吸氣臂與固定式管路系統(tǒng)比較，柔性吸氣臂具有無可比擬的性能優(yōu)勢，能適應(yīng)各類無法安裝吸氣管路的復(fù)雜工況。應(yīng)用范圍可用在機械、制藥、汽車、船塢、食品、化工、等所有產(chǎn)生焊接、煙塵、煙霧、粉塵、油霧等產(chǎn)生廢氣的源頭部位，進(jìn)行收集與凈化。

一、項目簡介 隨著科技進(jìn)步和社會需求的發(fā)展，機器人手/臂除了工業(yè)生產(chǎn)，也越來越多用于服務(wù)人類的其它各個領(lǐng)域，這必然會使機器人承擔(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，國內(nèi)外對非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下、具備自主操作能力的機器人的研究十分重視。當(dāng)前，具備視覺感知能力的機器人已被公認(rèn)為機器人發(fā)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(chǎn)生的視覺伺服控制方法為機器人自主操作能力的實現(xiàn)帶來了新的思路，代表了機器人的先進(jìn)控制技術(shù)，也是促進(jìn)機器人智能化發(fā)展的一個重要驅(qū)動。可以預(yù)見，未來的視覺系統(tǒng)將會成為機器人名副其實的眼睛，視覺伺服技術(shù)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(huán)境信息對機器人運動進(jìn)行實時反饋控制，涉及機器人機械幾何設(shè)計、運動學(xué)和動力學(xué)、自動控制理論、計算機視覺圖像處理和攝像機標(biāo)定等,是智能機器人領(lǐng)域中具有重要理論意義的研究課題之一。迄今為止，機器人手/臂的視覺伺服方法在太空遙操作、機器人手術(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越多的應(yīng)用。然而，現(xiàn)階段可實際應(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)面向未來的剛-柔-軟體共融機器人時，其柔型結(jié)構(gòu)造成的運動模型及參數(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，無模型（目標(biāo)幾何模型，手眼標(biāo)定模型，機器人運動模型）、非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的自適應(yīng)操作對機器人提出了新挑戰(zhàn)，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(jié)構(gòu)環(huán)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(xiàn)實意義。 在非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下使機器人像人一樣協(xié)調(diào)自適應(yīng)操作是當(dāng)今機器人研究領(lǐng)域的一項尚未實現(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)境下實現(xiàn)機器人柔性操作，就當(dāng)前研究依靠單一的控制器設(shè)計是困難的。因此，本項目借鑒人的手眼協(xié)調(diào)操作是自適應(yīng)學(xué)習(xí)過程，涉及智能進(jìn)化和行為優(yōu)化，將隨機動態(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，實現(xiàn)機器人在非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下的自適應(yīng)操作。 二、前期研究基礎(chǔ) 研究團隊一直致力于機器人視覺反饋控制的研究。在基礎(chǔ)理論研究上，針對無標(biāo)定視覺伺服控制方案與設(shè)計，均提出了一些新型方法，有扎實的理論基礎(chǔ)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(jīng)著手在無模型視覺伺服的可靠性、穩(wěn)定性控制方面做了充分的探索工作：針對機器人無標(biāo)定全局穩(wěn)定操作問題，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)估計的無標(biāo)定視覺伺服方法，提高伺服系統(tǒng)的魯棒性。同時，立足機器人發(fā)展前沿，建立了多模特征深度學(xué)習(xí)抓取系統(tǒng)，在無結(jié)構(gòu)環(huán)境下實現(xiàn)了機器人智能抓取與定位。 已發(fā)表的與項目相關(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)的機器人抓取判別方法.自動化學(xué)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(xùn)杲,徐敏, 仲訓(xùn)昱, 彭俠夫. 基于雅可比預(yù)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(fā)表, 2018. [11] 仲訓(xùn)杲,徐敏, 仲訓(xùn)昱, 彭俠夫. 基于圖像的機器人非標(biāo)定視覺反饋控制全局定位方法, 廈門大學(xué)學(xué)報(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)的機器人抓取判別 研究了多模特征深度學(xué)習(xí)及其在機器人智能抓取判別中的應(yīng)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(xué)習(xí)與融合方法. 該方法將測試特征分布偏離訓(xùn)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(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. 實驗采用深度攝像機與 6 自由度工業(yè)機器人組建測試平臺, 對不同類別目標(biāo)進(jìn)行在線對比實驗. 結(jié)果表明, 設(shè)計的多模特征深度學(xué)習(xí)依據(jù)人的抓取習(xí)慣, 實現(xiàn)最優(yōu)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(biāo)具備良好的抓取判別能力. （二）無標(biāo)定視覺伺服解決方案及其機器人操作應(yīng)用 研究了無標(biāo)定視覺伺服方法及其在機械臂任務(wù)操作中的應(yīng)用。首先提出視覺伺服目標(biāo)：假設(shè)機器人或者攝像節(jié)的模型參數(shù)未知或者部分未知，視覺伺服的目標(biāo)是使用攝像節(jié)作為傳感器，引導(dǎo)機械臂運動，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)-圖像映射的局部線性化矩陣。 建立圖像雅克比的在線估計器。將關(guān)節(jié)圖像雅克比矩陣的每一個元素作為輔助系統(tǒng)的狀態(tài)，建立輔助系統(tǒng)的狀態(tài)方程；攝像機提取到的圖像特征作為測量值，建立輔助系統(tǒng)的觀測方程。根據(jù)Kalman濾波器理論，我們設(shè)計了對關(guān)節(jié)圖像雅克比的在線實時估計算法。 構(gòu)建基于圖像矩的目標(biāo)函數(shù)。為了避免傳統(tǒng)的基于點特征的缺陷，例如點特征的標(biāo)記、提取與匹配過程復(fù)雜且通用性較差問題。構(gòu)建基于圖像矩的圖像特征向量完成視覺伺服任務(wù)，來提高視覺伺服系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。 四、合作企業(yè) 廈門萬久科技股份有限公司是一家集銷售、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)營范圍涉及CNC軟件開發(fā)及數(shù)控系統(tǒng)銷售、CNC控制零件銷售及專業(yè)維修；工藝優(yōu)化、機臺升級與技術(shù)改造、工程配電與軟件優(yōu)化、專用機控制系統(tǒng)開發(fā)、多軸機的設(shè)計與開發(fā)、機臺精度檢測與校正優(yōu)化服務(wù)等。公司是國際知名生產(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。