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(1) 長時間魯棒定位與建圖：未知室內外環境下激光雷達/視覺建圖，基于深度學習的跨時段場景識別克服天氣/季節/場景變化并修復運動對象干擾，分層路徑規劃實現高效率自主導航。 (2) 電力設備表計識別：基于圖像識別算法研發形成移動終端側的典型指針式表計自動讀數技術。 (3) 電網設備圖像部件級實例分割： ①　RGB-T自動標注技術突破了制約設備樣本獲取難的共性瓶頸； ②　基于深度學習的實例分割技術攻克了背景復雜、目標占比小和多目標共現的電網設備部件級分割難題； ③　弱/半監督學習技術提高了樣本利用率，大大降低標注成本； ④　模型壓縮與加速技術使得基于深度學習的電力設備識別方法在低功耗移動終端側應用成為可能。 (4) 設備圖像故障監測：基于紅外/紫外/可見光的電力設備過熱、滲水、漏油、明火等典型故障檢測與故障報警，具備自定義通信報文與遠程推送功能。

經過多年的努力，國內AUV研究已取得長足進展，然而仍存在可靠性差、智能水平低等問題，難以應對復雜海底環境，不能滿足我們對高效率作業和長期自主性的迫切需求。為解決上述關鍵問題，中國海洋大學致力于研發面向長航程深海觀測任務的具有數據驅動能力的新一代AUV系統。在結合自主導航系統精確定位與高性能的運動控制基礎上，根據AUV調查任務需求，通過對海量高維觀測數據的關鍵特征實行快速分析，賦予AUV系統對航行路徑的智能決策能力，極大提升了海洋調查任務實施的質量與效率。 “旗魚”系列AUV是具備高智能性、自主性、靈活性的自主式水下機器人，在海洋科學研究、資源調查、應急搜救等民用領域，以及情報偵測、探雷滅雷、戰場支援等軍事領域發揮著關鍵作用。旗魚系列AUV具備如下優點： （1）易操作，具有圖形化的任務界面使得任務規劃過程簡單快捷； （2）易布放和收回，三型AUV都配備專用布放回收吊鉤，用戶可以使用簡易回收桿手動使潛器與母船吊放機構建立連接； （3）大航程，可選高配置電池艙，續航力可增加50%； （4）高航速，水動力學優化設計，航速最高可達5節； （5）高可靠性，聲學跟蹤功能、AUV纏繞物切斷與自主擺脫、冗余自救設計、硬件軟件設計和測試等，確保系統高可靠性； （6）模塊化設計，系統包含基本配置與用戶自定義配置，可根據任務要求更換模塊化任務艙段。

水下機器人作為一種高新技術手段在海洋開發和利用領域的重要性不亞于宇宙火箭在探索宇宙空間中的作用。它可以代替人類完成復雜海洋環境，特別是深海異常環境（如地質活動頻繁的熱液區）的環境探測、資源調查和開發等任務，因而具有十分廣闊的應用前景和科研價值。 “神龍號”深海水下機器人（AUV）是一種具有高精度水下自主導航能力和多種海洋要素觀測能力的自主水下探測與運載平臺，可以實現深海復雜環境下大范圍、多尺度的精確自主導航以及大深度、大范圍、多參數、實時觀測，對解決深海大洋研究面臨的重大科學挑戰、支撐“透明海洋”工程建設具有重要的意義。 該機器人可以完成1500m以內的海底地形地貌測繪、自適應多AUV組網觀測、多海洋環境參數綜合觀測、海底深海礦藏勘查、水下救援等，為突發海洋事件應急處理、深海大洋高機動性實時觀測、水下目標探測及預警等提供了重要設備支撐。

1.理論層面。提出了傳統架構與人類思維指令有機融合的新型混合計算架構；構建了邏輯和時序的類人思維指令集，以及指令集擴展方式的規則；便捷開發流程架構和層次分工。2、成果層面。該成果研發了支持組合與時序邏輯關系的固件，并與2個系列CPU結合成為具備一定認知智能的人工智能芯片；研發了包括人機交互、組態監控、仿真調試、人類思維解釋器等核心軟件，為產業智能提升提供基礎性開發平臺；提出了一種新的不同于當前人工智能實現技術路線的低資源需求的認知智能實現方法，并經過實踐驗證。3、應用領域。新型的人工智能芯片（上游），芯片應用形成的產業鏈；新的開發工具，傳統行業升級形成的產業鏈；工業互聯網、醫養、智慧建造等，新應用形成的產業鏈。

成果介紹機器人關節驅動方式主要有氣動、電機驅動和液壓驅動三種。其中，液壓驅動具有功率密度高的特點。近年來，隨著電液伺服技術的發展，電液驅動裝置逐漸向著高壓化、微型化方向發展，越來越多地 應用于機器人中，較為著名的有美國波士頓動力公司開發的機器人系列，但目前旋轉電液驅動關節還沒有實現商業化。技術創新點及參數以7075-T651系鋁合金為主體材料，總質量約為1.5kg、容積約為62ml；額定壓強為10MPa。在額定壓強下，輸出扭矩可達75N·m，工作帶寬5.6Hz（能夠滿足一般足式機器人的步行要求）；密封良好，無外泄漏。采用該驅動關節研制了兩足步行樣機，實驗結果表明，關節跟蹤精度高、運動平穩，能夠滿足機器人關節驅動要求

智能巡檢與撿垃圾機器人系統基于搭載的視覺、激光、IMU、編碼器等傳感器進行融合，實現機器人在居民小區、公園廣場、街道、工業園區等典型環境下的高精度自主定位、建圖與導航，同時基于建立的場景地圖，采用深度學習對場景中的物體進行圖像分割，識別出垃圾及其種類，獲得垃圾的空間位姿信息，控制機器人完成撿垃圾任務，并進行垃圾的智能分類。智能巡檢與撿垃圾機器人系統不僅具備常規巡視功能，執行巡檢任務，還具有撿垃圾和智能分類功能。創新性強，技術水平先進，具有很高的經濟和社會效益。

成果是由能在煤礦井下巷道自主行走的輪式運載車加六履帶四擺臂的探測機器人組成的兩級煤礦救援機器人系統。井下發生事故后，運載車（第一級機器人）載著探測機器人（第二級機器人）利用其自身的自主導航功能沿井下巷道運行到所能到達的距事故地點最近處，且在行走過程中能夠隨機布放通信中繼，快速搭建應急救援無線通信網絡。當運載車被障礙物阻止或巷道地面受到嚴重破壞，不能繼續前移時，運載車打開倉門，在安全區域的救援人員利用應急無線通信網絡遙控探測機器人離開運載車，在一定范圍內進行探測。兩級機器人上均裝有 CCD 攝像頭、超聲測距儀和瓦斯、一氧化碳、氧氣、溫度、濕度測試儀等傳感器，能夠隨時檢測周圍的環境信息，并進行記錄和處理。

本發明公開了一種下肢多訓練模式康復機器人，包括踏板轉動機構、膝髖關節運動機構和腳踝關節運動機構。踏板轉動機構中踏板軸一端與踏板連接，另一端與腿膝髖關節運動機構和腳踝關節運動機構連接。膝髖關節運動機構中連桿與中軸的端部固定連接，減速傳動裝置的輸入端與制動器和驅動源連接，輸出端與中軸連接。腳踝關節運動機構的左、右套筒由傳動方向相反的傳動機構傳動，輸入傳動機構與驅動源連接，輸出傳動機構與踏板軸連接。本裝置實現了繞同一個中心線的膝髖和腳踝關節運動的傳動，采用制動器和兩個驅動源的實時控制，實現了患者下肢六個關

針對點焊（弧焊）機器人和重載搬運機器人的應用，開展機器人控制器核心技術相關研究，研究開發自主知識產權的高性能低成本的工業機器人控制器，實現工程應用。研究工業機器人控制器核心技術，完成控制器的研究與開發并實現工程化，實現示范應用及產業化目標。可達技術指標序號名稱規格1插補周期4ms2重復定位精度20um3直線度40um4聯動軸數六軸5伺服驅動接口脈沖6插補方式關節，直線，圓弧，曲線7上位機（示教器）LINUX+QT8下位機（控制器）UCOSII9加減速功能直線型和S型10語言標準安川 inform II指令系統11PLC功能內部軟PLC，標準支持32輸入/32輸出點，可擴展128輸入/128輸出。128個定時器，128個計數器12現場總線接口RS485，RS232，CAN 一、系統關鍵技術 1.工業機器人控制系統的軟硬件體系結構： (1) 基于領域建模的開發方法 研究面向機器人控制器開發的領域建模方法, 通過對機器人控制系統共性的提取和功能及非功能屬性的抽象, 借助形式化描述及工具集成實現機器人控制系統在模型層的仿真和驗證, 并研究可重用實時組件設計方法，使得開發的重點從底層代碼轉向機器人領域應用。 (2) 基于組件的開放式控制器的軟件結構 根據機器人控制的特點和開放性的要求，研究機器人組件模型，組件劃分方法，組件間的通信機制，連接配置方法以及系統的調度模型，并研究開放式機器人控制器的一般開發流程，開放式平臺下多傳感器機器人的控制方法。 (3) 開放式控制器模塊化硬件結構 根據開放性的要求，研究硬件模塊的劃分方法，便于系統添加或更換各種接口、傳感器等；采用基于標準總線的結構；研究多CPU系統的設計方法；研究基于FPGA的接口設計方法。 (4) 機器人操作系統 根據機器人應用需求，在開源操作系統的基礎上增加機器人應用層接口、機器人算法，中間件，增強實時性能的任務調度算法。 2.高速、高精度工業機器人輪廓控制技術和柔性加減速技術： (1) 速度前瞻控制和拐角控制技術 前瞻處理的主要任務是獲取路徑信息，并根據速度、加速度和加加速度等機器人運動約束條件和選定的加減速規律進行速度規劃。 (2) 柔性加減速技術 加減速控制算法可以避免機器人的沖擊、振動，并在不增加系統運算量的情況下使得插補過程能夠平滑快速的執行研究直線型加減速、S 型加減速、平滑 S 型加減速、力矩加減速提高系統的精度和速度。 (3) 最優軌跡規劃算法 軌跡規劃的任務是根據給定的路徑點規劃處通過這些點并滿足邊界約束條件的光滑的最優運動軌跡，研究時間最小的軌跡規劃算法、能耗最小的軌跡規劃算法、加速度最小的優化算法，使機器人的作業效率、能耗達到最優，同時確保運動的平穩性。 3.工業機器人編程語言規范： (1)編程語言規范 根據機器人不同應用領域的特點及具體要求，研究通用的機器人編程語言結構，定義詞法及語法規則；充分考慮機器人控制系統的運動控制、運算-決策、通訊、工具指令以及傳感器數據處理等基本功能，規劃完善的指令集和內部函數集；定義機器人物理環境模型，確定編程語言指令與目標指令內在的邏輯關系。 (2) 編程環境設計 機器人編程環境具有以下特征：面向應用的數據結構、擴展的通用算法和數據結構。研究機器人語言程序的詞法、語法和語義的分析，以及語法錯誤檢查和系統邏輯錯誤檢查技術；設計機器人語言程序解釋器，實現機器人語言到系統內部指令的轉化，并根據應用需求優化系統內部指令序列。 4.故障診斷、測試與可靠性技術： (1) 智能故障診斷系統 研究基于規則的專家系統，基于實例的專家系統，規則和實例混合的專家系統，基于規則控制的實例診斷系統。 (2) 可靠性技術 a.可靠性分析：對控制系統可靠性數據、故障模式、影響及危害度分析，以便發現設計、生產中的薄弱環節，為提高控制系統可靠性提供依據。 b.可靠性設計技術：采用簡化設計、降額設計、冗余設計、EMC 設計、熱設計、環境防護設計提高系統的可靠性。 c.可靠性試驗技術：在研制階段采用可靠性增長試驗提高系統可靠性，通過可靠性鑒定試驗確定系統定型，通過可靠性驗收試驗確定系統的可靠性是否達到要求，采用應力篩選試驗提高產品的使用可靠性。通過加速壽命試驗評估MTBF值是否達到。 d.軟件可靠性試驗技術：采用軟件可靠性設計、可靠性增長測試、軟件可靠性測試和軟件可靠性驗證測試提高軟件可靠性、通過建立控制系統軟件可靠性仿真測試平臺提高軟件可靠性測試水平。 5.面向重載機器人的先進控制算法： (1) 基于系統動力學模型的控制 針對重載機器人慣量變化大，固有頻率低，高度非線性耦合的特點。研究基于機器人真實參數的動力學模型及實時求解。根據動力學模型，研究運動規劃、柔性加減速以及模態控制等方面的技術，減少由于軌跡規劃引起的機器人振動。 (2) 負載自動識別 針對機器人不同應用及負載變化，研究機器人在線自動識別負載的方法。 (3) 機器人空腔計算及處理 實現了機器人所能到達的所有位置范圍計算，能提前提示用戶示教的位置是否合法, 是否在機器人能到的位置。 (4) 立方干涉處理 實現了最多六個干涉區的設置，在多機器人相互配合運行工作時，通過干涉區避免了碰撞的危險性。二、對國家產業結構影響 我國汽車工業的工業機器人市場遠未飽和。僅我國汽車工業就存在一個龐大的工業機器人市場，如果考慮到我國整個制造業的需要，工業機器人市場則更加龐大。 隨著我國經濟的快速發展和勞動力成本的不斷提高，發展高科技產業，提高制造業生產自動化水平，由勞動密集型向技術密集型轉變已經成為經濟發展模式和制造產業結構調整的必由之路。隨著計算機科學技術的不斷發展，工業機器人應用領域也隨之不斷擴展和深化。工業機器人技術的發展，可以看做工業自動化的一場革命，南通作為科技重鎮、制造重鎮，把握機遇，迎接挑戰，大力發展工業機器人制造業，應是一個戰略性的決策。 應用范圍： 伴隨我國經濟的高速增長，以汽車等行業需求為牽引，我國對工業機器人需求量急劇增加，國際工業機器人知名企業如ABB、FANUC 等紛紛在中國建廠，目前，我國工業機器人新裝機量近90% 仍依賴進口。因此，對于工業機器人制造業，擺脫依賴關系，拒絕跟隨式發展，成為目前國內基礎制造業的重中之重。 工業機器人制造是一個嶄新而又創新的產業，由于工業機器人應用極為廣泛，其前景非常看好。本項目對工業機器人控制系統有其獨到之處加之雄厚的制造業基礎，兩者相結合將為國內制造業開創一個新的主流產業。該產業的逐步形成既符合國家新興高端制造業的產業發展規劃，又為國家的經濟騰飛打下堅實的基礎。