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項目的背景及目的 作為特型機器人的一種，微操作機器人因其具有系統(tǒng)位移精度高，定位精密，操作精密等特性，將人們的工作空間從宏觀領域拓展到了細微空間領域。用于生物工程中的微操作機器人系統(tǒng)，可以代替人工完成生物實驗中常見的細胞級顯微操作（轉(zhuǎn)基因微注射，染色體切割，細胞分離，細胞融合等）。 技術原理與工藝流程 因為生物和醫(yī)學試驗中的顯微操作過程是對生物細微體，如生物細胞、染色體等活性物質(zhì)進行顯微操

交直流電源系統(tǒng)是水電站、火電廠和各級變電站等電力部門中的重要設備，它給一次、二次的各種開關、繼電保護以及照明設備提供不間斷的電源，以保證電力系統(tǒng)的安全、可靠運行本項目所研制的交直流電源及監(jiān)控系統(tǒng)采用高頻開關整流模塊，將交流供電電源轉(zhuǎn)換成直流電，對蓄電池組進行充電。當供電中斷時，由電池組共給負載電能，系統(tǒng)中的逆變器將直流電逆變?yōu)榻涣麟姡┙o需要交流電的負載。

XM-L65膝關節(jié)鏡檢查模型 ? 為了幫助臨床醫(yī)生熟悉和掌握關節(jié)的解剖結構、正確進行手術操作訓練和熟練使用手術器械而設計本產(chǎn)品，模型為成人右側(cè)膝關節(jié)，具有明顯體表標志，可供關節(jié)鏡檢查、手術時的正確定位和操作訓練。 ? 一、功能特點： ■ XM-L65膝關節(jié)鏡檢查操作訓練模型采用高分子材料制成，膚質(zhì)仿真度高。 ■ 模型為成年右側(cè)膝關節(jié)，包括皮膚、肌肉、股骨、脛骨、腓骨、髕骨、髕骨脂肪墊、脛、腓側(cè)副韌帶、前后交叉韌帶、內(nèi)外側(cè)半月板以及關節(jié)囊、關節(jié)腔等膝關節(jié)的解剖結構，具有明顯解剖體表標志，可供關節(jié)鏡檢查、手術時正確定位。 ■ 可從不同部位模擬手術入路穿刺入口，進行關節(jié)檢查和手術操作，支持多種關節(jié)鏡手術方式操作練習，可以在模型上練習三角操作技術。 ■ 可固定在桌面上。 ■ 模型可拆卸，還可用作為膝關節(jié)模型進行教學講解。 ? 二、標準配置： ■ 膝關節(jié)鏡檢查操作模型：1套 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張

XM-F51陰道后穹窿穿刺模型 ? XM-F51陰道后穹窿穿刺監(jiān)測考核指導操作模型由外皮、固定腹腔臟器、子宮、子宮直腸凹血囊、陰道、直腸水囊、支架組成，外皮套在整個模型的外部，固定腹腔臟器的裝置用于將各功能臟器固定在它們各自的位置上，子宮直腸陷凹水囊、直腸水囊、子宮、陰道四個部分鑲嵌在固定腹腔臟器裝置內(nèi)，支架用于托起整個模型，保持模型臀部抬高，便于操作，子宮直腸凹血囊，直腸水囊是一個囊性結構，其上連接了兩根引流管，用于往內(nèi)注入液體。 一、功能特點： ■ 模型采用高分子材料制成，解剖位置準確，皮膚柔軟有彈性，手感逼真，病變組織真實。 ■ 于子宮頸陰道粘膜交界下方1cm處的后穹窿正中、與宮頸管平行方向刺入（用7號穿刺針），將有淡紅色液體抽出，示穿刺術質(zhì)量達標。 ■ 操作者未按操作常規(guī)穿刺，如刺入直腸，將抽黃色液體，為操作失敗。 ■ 操作者未按操作常規(guī)進針，盲目地向兩側(cè)刺入，傷及周圍器官示穿刺術失敗。 ■ 可行雙合診、三合診檢查。 ■ 穿刺囊可更換。 ? 二、標準配置： ■ 陰道后穹窿穿刺操作模型：1臺 ■ 可更換穿刺囊：6個 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張

一種基于虛實力融合的遙操作機器人力覺臨場感實現(xiàn)方法可廣泛用于各類機器人的力控制，以及各種工程機械裝備的力控制。

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)外對非結構自然環(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，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、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，其柔型結構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）、非結構環(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，不斷深入對非結構環(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。 在非結構自然環(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，非結構自然環(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，結合約束規(guī)則與最優(yōu)化控制，探索一種變參手眼關系，實現(xiàn)機器人在非結構自然環(huán)境下的自適應操作。 二、前期研究基礎 研究團隊一直致力于機器人視覺反饋控制的研究。在基礎理論研究上，針對無標定視覺伺服控制方案與設計，均提出了一些新型方法，有扎實的理論基礎和知識積累，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(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)，在無結構環(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)絡權值學習; 并以疊層融合策略, 獲取初始多模特征的深層抽象表達, 兩種手段相結合旨在提高深度網(wǎng)絡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. 結果表明, 設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)關系描述。關節(jié)圖像雅克比矩陣定量描述了機械臂關節(jié)變化引起圖像特征變化，它是關節(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，我們設計了對關節(jié)圖像雅克比的在線實時估計算法。 構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)、技術服務、加工技術整合為一體的高新技術企業(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)品供應商和技術服務商。    

本發(fā)明提出了一種基于操作轉(zhuǎn)換的文本編輯實時協(xié)同方法，本發(fā)明首先通過產(chǎn)生的本地操作發(fā)送到 其他站點，然后通過因果接受找出與該操作具有并發(fā)關系的操作；對其進行轉(zhuǎn)換得到該操作在該站點的 執(zhí)行形式，并將該操作加入到執(zhí)行隊列，完成協(xié)同編輯；本發(fā)明能夠支持在網(wǎng)絡環(huán)境下多用戶實時對同 一文本進行協(xié)同編輯；本發(fā)明能夠支持實時協(xié)同編輯工作，即所有的用戶最終得到一致的結果的，并且 結果是用戶想要的；本發(fā)明應用到實時協(xié)同編輯中不需要全序控制；不僅能夠做到結果一致，而

1.痛點問題 協(xié)作機器人與人類共享工作空間，通過直接（即物理上）或間接地與人類交互共同開展操作任務。相比傳統(tǒng)工業(yè)機器人，協(xié)作機器人有更高的安全性和更易于編程的特點，能夠通過人類示教部署于各種不同的任務并靈活地與人類配合。隨著傳統(tǒng)工業(yè)機器人帶來的效率提升趨于飽和，能夠安全配合人類的協(xié)作機器人能夠進一步提高制造業(yè)的生產(chǎn)效率，帶來可觀的經(jīng)濟效益。然而，現(xiàn)有的協(xié)作機器人存在以下兩大痛點問題。 問題一：安全和效率之間的權衡一直是人機交互中未系統(tǒng)解決的開放性問題。當存在人機直接接觸時，為了保證人的安全，現(xiàn)有的協(xié)作機器人是通過中止正在進行的任務、順從人的干預以保證安全；然而，不論人是有意地干預（即工人直接抓取機械臂來引導其任務）還是無意地接觸機器人，都將造成機器人暫停手頭工作；直到人類停止干預，機器人才能繼續(xù)執(zhí)行它的任務。雖然這種人機協(xié)作方式能夠保證機器人與工人合作的安全，但因為機器人需要在不同的工作模式之間切換，其工作效率將會受到影響。 問題二：如何提高人的示教效率為協(xié)作機器人的另一大痛點問題。協(xié)同機器人多用于能夠靈活拆裝的生產(chǎn)線，以適應新的任務，因此新任務的編程效率很大程度上決定了工作效率。基于人類示教的編程方式具有自然、本能的優(yōu)勢，能夠直接傳遞人類的操作技巧與經(jīng)驗。其中，將示教軌跡參數(shù)化為可以編輯修改、適應不同任務的形式是提高效率的核心問題。該示教軌跡不光應該包含機器人末端的運動數(shù)據(jù)，而且應該包含同時調(diào)整的冗余關節(jié)運動數(shù)據(jù)，從而同時完成末端主任務與關節(jié)避障任務，以適應工作環(huán)境。現(xiàn)有的示教方式未能結合離線示教與在線介入，因此無法適用于需要同時記錄機器人末端和關節(jié)的示教任務。 2.解決方案 本項成果基于增強現(xiàn)實-觸覺感知技術，開發(fā)了混合交互接口與人機互補操作算法，以解決上述痛點問題。 ①對于問題一，本項成果提出了自適應視覺控制與零空間阻尼控制的協(xié)作框架：在有限視場、未校正相機、關節(jié)奇異的情況下，保證了機器人在整個工作空間內(nèi)的全局穩(wěn)定性；在不影響機器人末端任務的前提下，允許人類專家隨時、安全地介入以改變機器人關節(jié)姿態(tài)，以應對環(huán)境動態(tài)變化或突發(fā)事件，從而實現(xiàn)了安全與效率并重的人機協(xié)作方式。 ②對于問題二，本項成果構建了增強現(xiàn)實-觸覺感知的混合接口，讓人類專家可以在任務和冗余聯(lián)合空間進行雙手演示，同時記錄機器人末端與機器人關節(jié)的數(shù)據(jù)。示教軌跡基于DMP方法進行參數(shù)化，能夠根據(jù)不同任務所需的末端位置、關節(jié)角度、運動速度進行自適應調(diào)整，在保證末端任務精度的同時完成關節(jié)的避障任務。 技術核心： ①基于增強現(xiàn)實-觸覺感知的混合交互接口; ②用于雙手示教的機器人軌跡學習方法; ③自適應全局穩(wěn)定控制算法。 預期產(chǎn)品：用于人機互補協(xié)同操作的設備與軟件 3.合作需求 1)資金需求：本項成果開發(fā)的人機互補協(xié)作平臺，在硬件與軟件研發(fā)階段需要資金投入，需約250-500萬元人民幣； 2)孵化資源：公司研發(fā)所需辦公及研發(fā)場地、實驗室、分析與測試實驗室等； 3)團隊：協(xié)作平臺開發(fā)團隊、商務開發(fā)與合作團隊、財務、法務等支持團隊； 4)生產(chǎn)制造企業(yè)合作：提供人機協(xié)同操作的場景與需求，開展工廠真實環(huán)境的測試與部署； 5)基礎研究合作：與協(xié)作機器人、增強現(xiàn)實、觸覺感知方向的國內(nèi)外基礎研究團隊合作，開發(fā)新的交互設備與算法。

1、中控室操作員2、質(zhì)管部工藝員