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本發(fā)明公開了一種移動開閉式光電復(fù)合水下濕插拔連接器，包括插頭部分和與之配合使用的插座部分；插頭部分的主體為插頭內(nèi)腔，插頭內(nèi)腔的后部設(shè)置后端腹板并形成插頭尾腔；插頭內(nèi)腔和插頭尾腔中間貫穿設(shè)置插頭光電插芯；插頭內(nèi)腔內(nèi)充滿絕緣油；插頭內(nèi)腔內(nèi)部設(shè)置楔形的第一推桿，插頭內(nèi)腔前部設(shè)置前端腹板和中間支撐板，前端腹板和中間支撐板之間形成的空間設(shè)置第一上下移動件，中間開有通孔，通過移動件的運(yùn)動來開啟和閉合插芯連接的通路；插座部分與插頭部分采用類似的結(jié)構(gòu)形成接插通路；同時，插頭部分和插座部分均設(shè)置壓力平衡裝置；本發(fā)明集成了光信號和電力傳輸，充分考慮了內(nèi)外壓力平衡，能夠保證深水環(huán)境的可靠連接。

本實用新型提供一種水下鋼結(jié)構(gòu)表面海生物清理機(jī)器人，包括：轉(zhuǎn)向軸承座、轉(zhuǎn)向軸、支撐架、轉(zhuǎn)向驅(qū)動機(jī)構(gòu)、第一驅(qū)動輪組、第一支架、空化水射流清洗模塊、連接軸、軸套、第二支架、第二驅(qū)動輪組、第一水下攝像頭及第二水下攝像頭；本實用新型采用輪式四驅(qū)的方式，運(yùn)動更加靈活；連接軸可以相對軸套自由轉(zhuǎn)動，使得本實用新型的水下鋼結(jié)構(gòu)表面海生物清理機(jī)器人在不平整表面運(yùn)動時四個磁輪都與鋼結(jié)構(gòu)表面接觸，保證了相對穩(wěn)定的吸附力和一定的越障能力；采用空化水射流清理方式，具有比傳統(tǒng)機(jī)械清理更高的清洗效率，同時比高壓水射流更加節(jié)能；通過第一水下攝像頭和第二水下攝像頭能夠?qū)崟r得到機(jī)器人前方、后方和清理一側(cè)的圖像，控制方式簡單直觀。

成果簡介：對于自然光照明的水下場景，不同距離上目標(biāo)場景的偏振信息不 同。當(dāng)采用線/圓偏振光照明時，目標(biāo)場景的退偏度一般均大于水體散射光 的退偏度，利用該特性來濾除傳輸路徑上的水體后向散射光。本成果研究了自然光在水下傳輸?shù)钠褡兓?guī)律，提出一種利用目標(biāo)和背景偏振差異進(jìn)行 水下低對比度圖像復(fù)原的方法，利用偏振成像及其圖像處理技術(shù)，研制水下 考察勘探成像觀察儀(照相機(jī)或攝像機(jī))，實現(xiàn)在日光照明或全色主動照明條 件下對海洋、湖泊、水庫等的水下觀察、勘探和救

本發(fā)明公開了一種六自由度水下機(jī)器人，包括殼體，殼體上設(shè) 置有主姿態(tài)調(diào)整推進(jìn)組、主動力推進(jìn)組和輔助姿態(tài)調(diào)整組，三者均包 括姿態(tài)調(diào)整裝置，所述姿態(tài)調(diào)整裝置包括導(dǎo)流罩、電機(jī)座、電機(jī)和螺 旋槳；主姿態(tài)調(diào)整推進(jìn)組的三個導(dǎo)流罩呈等腰三角形布置且三者的中 心線均平行于 Z 軸，并且其中的兩個導(dǎo)流罩的中心線所形成的平面平 行于 Y 軸，而另一個導(dǎo)流罩到這兩個導(dǎo)流罩的距離相等；主動力推進(jìn) 組的兩個導(dǎo)流罩的中心線均平行于 X 軸，且這兩個導(dǎo)流罩的中心線所 形成的平面平行于 Y 軸；輔助姿態(tài)調(diào)整組的導(dǎo)流罩的中心線平行于

本發(fā)明公開了一種水下平臺控制的半實物仿真測試系統(tǒng)，包括水上控制系統(tǒng)、水下控制系統(tǒng)和半實物仿真系統(tǒng)，所述半實物仿真系統(tǒng)分別連接水上控制系統(tǒng)和水下控制系統(tǒng)。通過半實物仿真測試系統(tǒng)，對水上控制系統(tǒng)、水下控制系統(tǒng)和半實物仿真系統(tǒng)開展聯(lián)合試驗，以驗證平臺控制系統(tǒng)的接口、控制算法和控制邏輯，降低研發(fā)成本，縮短了開發(fā)周期；系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和仿真的實時性得到了極大的提高。

本發(fā)明公開了一種基于可變區(qū)域熱量積分的水下熱源檢測方法。包括：建立水下熱源的熱擴(kuò)散模型；根據(jù)水下熱源的熱擴(kuò)散模型，由水下熱源的潛深 h 確定能量積分區(qū)域的大小；獲取包含水下熱源輻射到水平面的熱擴(kuò)散區(qū)域的紅外圖像，根據(jù)能量積分區(qū)域的大小對紅外圖像進(jìn)行多尺度劃分，以多尺度劃分的區(qū)域為單位進(jìn)行能量積分；根據(jù)多尺度劃分的區(qū)域的積分能量，得到每個尺度劃分的疑似目標(biāo)區(qū)域，合并每個尺度劃分的疑似目標(biāo)區(qū)域的重疊區(qū)域，得到最終的疑似目

一、項目簡介 隨著科技進(jìn)步和社會需求的發(fā)展，機(jī)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(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(jī)器人的研究十分重視。當(dāng)前，具備視覺感知能力的機(jī)器人已被公認(rèn)為機(jī)器人發(fā)展的主流趨勢，將視覺與機(jī)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(jī)器人自主操作能力的實現(xiàn)帶來了新的思路，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)展的一個重要驅(qū)動。可以預(yù)見，未來的視覺系統(tǒng)將會成為機(jī)器人名副其實的眼睛，視覺伺服技術(shù)在機(jī)器人自主操作中將具有不可替代的作用。 視覺伺服利用視覺傳感器提供的環(huán)境信息對機(jī)器人運(yùn)動進(jìn)行實時反饋控制，涉及機(jī)器人機(jī)械幾何設(shè)計、運(yùn)動學(xué)和動力學(xué)、自動控制理論、計算機(jī)視覺圖像處理和攝像機(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(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)面向未來的剛-柔-軟體共融機(jī)器人時，其柔型結(jié)構(gòu)造成的運(yùn)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(jī)器人運(yùn)動模型）、非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的自適應(yīng)操作對機(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(jī)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(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(jī)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(jī)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(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)隊一直致力于機(jī)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(jī)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(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)，在無結(jié)構(gòu)環(huán)境下實現(xiàn)了機(jī)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(jī)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(jī)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(jī)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(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，該方法針對智能機(jī)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(jī)與 6 自由度工業(yè)機(jī)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(jī)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(jī)器人操作應(yīng)用 研究了無標(biāo)定視覺伺服方法及其在機(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，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(jī)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(jī)臺升級與技術(shù)改造、工程配電與軟件優(yōu)化、專用機(jī)控制系統(tǒng)開發(fā)、多軸機(jī)的設(shè)計與開發(fā)、機(jī)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。    

本實用新型公開了一種變電站絕緣子帶電水沖洗機(jī)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(jī)械臂的控制，簡單易學(xué)，能夠快速入門學(xué)習(xí)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(kuò)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(xùn)平臺、機(jī)器人學(xué)科搭建、機(jī)器人實驗室或個人學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)二維和三維世界之間的投影關(guān)系，圖像特征點帶你學(xué)習(xí)圖像分割、保存圖片特征，深度學(xué)習(xí)yolov5算法，讓你了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 6種適配機(jī)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(biāo)定，并進(jìn)行自動抓取。 顏色及圖像識別：應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法，用戶可以利用機(jī)械臂完成定位抓取和自動分揀。   聯(lián)系我們：深圳市大象機(jī)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(qiáng)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

本發(fā)明公開了一種光電復(fù)合式水下濕插拔連接器，插座部分以及與之配合的插頭部分；插頭部分包括插頭外殼，插頭外殼里面設(shè)置有插頭內(nèi)腔，所述插頭內(nèi)腔中設(shè)置有貫穿其中并伸出所述插頭內(nèi)腔的電插針，電插針中段布置有與插座部分內(nèi)部上下移動件配合的斜坡，電插針的后端中心貫穿設(shè)置插頭光纖，電插針前端頭部呈凸球狀；插座部分包括能伸入所述插頭外殼中的插座外殼，所述插座外殼里面設(shè)置有插座內(nèi)腔，插座內(nèi)腔里面設(shè)置有電連接部分和插座光纖部分；插座外殼和所述插頭外殼上分別設(shè)置有穿通其的第一進(jìn)水槽和第二進(jìn)水槽，所述插頭內(nèi)腔和所述插座內(nèi)腔中都充滿絕緣油。本發(fā)明能夠保證深水環(huán)境的可靠連接。