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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志或其它參考點所規(guī)定的三度坐標系統(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行定向的刺激、破壞、引導電位等研究。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)進行定向的注射、刺激、破壞、引導電位等操作，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，學習記憶，腦內(nèi)神經(jīng)干細胞移植，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、 三維推進器精度：±0.01mm6、 三維推進行程：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:  進口優(yōu)質(zhì)PVC與玻纖復合螺紋鋼絲管，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口優(yōu)質(zhì)PVC與玻纖復合螺紋鋼絲管，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，能適應各類無法安裝吸氣管路的復雜工況。應用范圍可用在機械、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，進行收集與凈化。

一、項目簡介 隨著科技進步和社會需求的發(fā)展，機器人手/臂除了工業(yè)生產(chǎn)，也越來越多用于服務人類的其它各個領(lǐng)域，這必然會使機器人承擔比工業(yè)中更加多樣的操作任務，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。當前，具備視覺感知能力的機器人已被公認為機器人發(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控制技術(shù)，也是促進機器人智能化發(fā)展的一個重要驅(qū)動。可以預見，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行實時反饋控制，涉及機器人機械幾何設(shè)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(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用。然而，現(xiàn)階段可實際應用的方案主要面向特定的標定環(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（目標幾何模型，手眼標定模型，機器人運動模型）、非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的自適應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)自適應操作是當今機器人研究領(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)操作是自適應學習過程，涉及智能進化和行為優(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習抓取系統(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(fā)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(shù)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(xiàn)網(wǎng)絡(luò)權(quán)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(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, 對不同類別目標進行在線對比實驗. 結(jié)果表明, 設(shè)計的多模特征深度學習依據(jù)人的抓取習慣, 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(shè)機器人或者攝像節(jié)的模型參數(shù)未知或者部分未知，視覺伺服的目標是使用攝像節(jié)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(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，例如點特征的標記、提取與匹配過程復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，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、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)品供應商和技術(shù)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(shè)有與第一銷軸相連的第一驅(qū)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(shè)有與第二銷軸相連的第二驅(qū)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(shè)有主動皮帶輪和驅(qū)動主動皮帶輪的第三 驅(qū)動裝置，第三銷軸上設(shè)有固定相連的從

    myCobot人工智能套裝是集視覺、定位抓取、自動分揀模塊為一體的入門級人工智能套裝。基于Linux系統(tǒng)，在ROS搭建1：1仿真模型，可通過開發(fā)軟件實現(xiàn)機械臂的控制，簡單易學，能夠快速入門學習人工智能基礎(chǔ)知識，啟發(fā)創(chuàng)新思維，領(lǐng)悟開源創(chuàng)意文化。本套裝擴展性好，開放性高，可以被用于多種用途。可易用專科院校的實訓平臺、機器人學科搭建、機器人實驗室或個人學習與使用。 產(chǎn)品特性 大視覺識別算法 四種顏色木塊、不同形狀卡片任意選擇，4種ID二維碼識別學習二維和三維世界之間的投影關(guān)系，圖像特征點帶你學習圖像分割、保存圖片特征，深度學習yolov5算法，讓你了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 6種適配機械臂 支持 myCobot、mechArm、myPalletizer 的M5Stack和樹莓派版本。 aruco碼的檢測、跟蹤：攝像頭精確定位與標定，并進行自動抓取。 顏色及圖像識別：應用深度學習算法，用戶可以利用機械臂完成定位抓取和自動分揀。   聯(lián)系我們：深圳市大象機器人科技有限公司 官網(wǎng)：https://www.elephantrobotics.com淘寶官方旗艦店：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7PY8UhV電話：+86 (0755) 8696 8565/+86 181 2384 1923地址：深圳市福田區(qū)華強北電子科技大廈D座智方舟國際智能硬件創(chuàng)新中心D403 D504 D505

本實用新型公開了一種單軸支撐四輪分列平衡擺臂式驅(qū)動橋及行駛車輛，包括主驅(qū)動橋，主驅(qū)動橋的兩端分別連接有擺動臂，擺動臂的中部與主驅(qū)動橋鉸接，擺動臂的兩端連接有驅(qū)動輪，擺動臂內(nèi)設(shè)有減速裝置，減速裝置的主動輪與主驅(qū)動橋的半軸連接，兩個從動輪分別設(shè)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(qū)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(qū)動力大、對復雜地面適應能力強。可適用于各種林用作業(yè)車輛、農(nóng)用輪式拖拉機、工程用裝載機、越野汽車等。

項目成果/簡介:本實用新型公開了一種單軸支撐四輪分列平衡擺臂式驅(qū)動橋及行駛車輛，包括主驅(qū)動橋，主驅(qū)動橋的兩端分別連接有擺動臂，擺動臂的中部與主驅(qū)動橋鉸接，擺動臂的兩端連接有驅(qū)動輪，擺動臂內(nèi)設(shè)有減速裝置，減速裝置的主動輪與主驅(qū)動橋的半軸連接，兩個從動輪分別設(shè)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(qū)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(qū)動力大、對復雜地面適應能力強。可適用于各種林用作業(yè)車輛、農(nóng)用輪式拖拉機、工程用裝載機、越野汽車等。

將汽車底盤常用的單擺臂懸架與驅(qū)動電機和定軸式機械減速器進行一體化結(jié)構(gòu)集 成，構(gòu)成如圖１所示新型的雙后輪減速式輪邊獨立電驅(qū)動橋，具有等效簧下質(zhì)量輕、驅(qū) ／傳動效率高、底盤可控性好、制造成本較低的突出優(yōu)點。相關(guān)技術(shù)方案研究成果已申 請3項發(fā)明專利（其中，授權(quán)1項）和1項實用新型。圖2為其應用于后拖臂－扭桿梁式半 獨立懸架時一體化獨立電驅(qū)動橋結(jié)構(gòu)。