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Yanshee 機器人采用Raspberry Pi + STM32 開放式的硬件平臺架構(gòu)，有豐富的開源資源支持。具有17 個自由度的高度擬人設(shè)計，并支持模塊化拆裝；支持AI 語音/ 視覺技術(shù)；支持多傳感器及通信模塊，并兼容多種開源傳感器包；提供自研工具軟件并適配專業(yè)開源軟件，支持Python、Java、C/C++、BLockly 等多種編程語言及多種AI 應(yīng)用的學(xué)習(xí)和開發(fā)。

　　這一套裝可以讓孩子們通過體驗社區(qū)中具有特定職能的人物，了解自己生活的世界。他們可以用樂高積木構(gòu)建不同角色、職業(yè)和文化的人物，進行角色扮演，還可以使用隨附的游戲卡片開展一些趣味游戲。

　　這一套裝通過21個取材于現(xiàn)實生活、虛擬世界和歷史的獨特樂高?人物，激發(fā)孩子們的想象力。在玩樂奇幻人仔套裝時，孩子們將會通過角色扮演，沉浸在激動人心、生動有趣的美妙世界中。在玩游戲和呈現(xiàn)故事的過程中，他們還能學(xué)會如何與他人協(xié)作。

隨著社會的發(fā)展和技術(shù)的進步，人們對于機械臂的需求也越來越廣，為了適應(yīng)任務(wù)的復(fù)雜性、智能性、柔順性要求，雙臂機器人應(yīng)運而生。雙臂機器人是基于睿爾曼超輕量仿人機械臂打造的一款智能化通用平臺。 平臺搭載2臺7軸機械臂，可以像人手臂一樣自由工作，具備單臂獨立操作和雙臂協(xié)同操作能力；底端配備移動機器人，具備運動、導(dǎo)航、避障能力。同時平臺集成了語音模塊和深度視覺，賦予雙臂機器人語音交互與視覺感知能力。

本發(fā)明公開了一種能擬合人體軀干形態(tài)的類人型機器人。本發(fā)明包括總支撐架、用于模擬臀、胸、腰截面環(huán)的多個單層擬合機構(gòu)和肩部擬合機構(gòu)，肩部擬合機構(gòu)安裝在總支撐架的頂部，多個結(jié)構(gòu)相同的單層擬合機構(gòu)依次安裝在肩部擬合機構(gòu)下方的總支撐架上。本發(fā)明由連桿機構(gòu)擬合肩部以下軀干的整體形狀框架，由斜坡式擬合機構(gòu)仿形肩部形狀，由穿著在機器人上的緊身衣，表征人體擬合結(jié)果，可用于服裝定制與服裝試穿中，由機器人替換真人試穿服裝

廣東順德宙思信息科技有限公司成立于2016年，是一家三維虛擬仿真交互軟件研發(fā)設(shè)計的國家高新技術(shù)企業(yè)，致力于為各行業(yè)提供數(shù)字孿生、XR虛擬仿真教育實訓(xùn)軟件、3D數(shù)字化營銷(3D動畫、3D虛擬展廳、3D產(chǎn)品展示、3D營銷小程序等)等系統(tǒng)開發(fā)綜合解決方案服務(wù)商。產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于數(shù)字化工廠、智慧城市、智慧園區(qū)、展覽展會、高職院校、工業(yè)培訓(xùn)、產(chǎn)學(xué)研究等眾多領(lǐng)域。 

多功能水下機器人 該系列ROV系統(tǒng)可集成豐富多樣的檢測傳感器和工具組件，滿足近岸調(diào)查、海事安防、科學(xué)研究、長距離隧洞檢測和海洋工程服務(wù)等行業(yè)項目應(yīng)用需要。 水下航行器（AUV） 水下航行器是一種可替代人類在大深度海洋環(huán)境進行水下作業(yè)的自主式機器人，擁有深水工作能力（0m-1500m）以及完全自主航行能力、能夠攜帶多種傳感器高效率完成水下探測、目標搜索、地形地貌勘測、科研考察、搜救打撈、海洋探測等任務(wù)，水下多功能AUV多用于水下拍攝、搜索、定位，橋梁檢測，船損檢測，輔助蛙人整體性能指標已達到世界一流先進水平。    

國內(nèi)首套基于PC+RTOS+總線架構(gòu)設(shè)計的工業(yè)機器人控制系統(tǒng)，支持X85/Arm多CPU架構(gòu)，支持VxWorks/Windows RTX/Linunux-Preempt/SylixOS多種實時操作系統(tǒng)，具體技術(shù)指標： (1) 支持六關(guān)節(jié)自由度機器人、SCARA機器人、五軸機器人、連桿碼垛機機器人、四軸多關(guān)節(jié)機器人、DELTA機器人、直角坐標機器人、多軸專用機器人等多種結(jié)構(gòu)機器人的控制。 (2) 支持多機協(xié)作、最多可實現(xiàn)1臺控制器控制器4臺機器人。每一臺機器人的參數(shù)、程序相互獨立，在運行及遠程模式下可以令所有機器人同步運行、停止；在支持一托多的同時也支持每一臺機器人搭配任意種類的外部軸，包括地軌、變位機、龍門架；同時支持雙機協(xié)作模式，可令兩臺機器人的啟停完全同步。 (3) 支持二次開發(fā)，提供開放的API接口，支持客戶基于C/C++/Python/Lua進行二次開發(fā)集成工藝。 (4) 包含多種工藝算法：上下料、碼垛、焊接、焊縫跟蹤、視覺、激光切割、傳送帶跟蹤、碰撞檢測、拖拽示教等多種通用工藝，并可根據(jù)用戶需求進行定制。

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)興起，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，傳統(tǒng)計算系統(tǒng)的算力難以滿足海量數(shù)據(jù)的計算需求。與此同時，摩爾定律逐漸放緩，單純依靠提高集成度、縮小晶體管尺寸來提升芯片及系統(tǒng)性能的路徑正面臨技術(shù)極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計算新范式、存算一體新架構(gòu)，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統(tǒng)，實現(xiàn)計算能力的飛躍。 目前被廣泛使用的經(jīng)典馮·諾依曼計算架構(gòu)下數(shù)據(jù)存儲與處理是分離的，存儲器與處理器之間通過數(shù)據(jù)總線進行數(shù)據(jù)傳輸，在面向大數(shù)據(jù)分析等應(yīng)用場景中，這種計算架構(gòu)已成為高性能低功耗計算系統(tǒng)的主要瓶頸之一：數(shù)據(jù)總線的有限帶寬嚴重制約了處理器的性能與效率，且存儲器與處理器之間存在嚴重性能不匹配問題。憶阻器存算一體系統(tǒng)把傳統(tǒng)以計算為中心的架構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為中心的架構(gòu)，其直接利用阻變器件進行數(shù)據(jù)存儲與處理，通過將器件組織成為交叉陣列形式，實現(xiàn)存算一體的矩陣向量乘計算。憶阻器存算一體系統(tǒng)可以避免數(shù)據(jù)在存儲和計算中反復(fù)搬移帶來的時間和能量開銷，消除了傳統(tǒng)計算系統(tǒng)中的“存儲墻”與“功耗墻”問題，可以高效、并行的完成基礎(chǔ)的矩陣向量乘計算，未來極有潛力成為支撐人工智能等新興應(yīng)用的核心技術(shù)。 清華大學(xué)吳華強教授團隊實現(xiàn)了材料與器件、電路設(shè)計、架構(gòu)和算法的軟硬件協(xié)同等多方面原始創(chuàng)新，解決了系統(tǒng)精度損失等被廣泛關(guān)注的難題： 材料與器件創(chuàng)新。科研團隊選擇了電學(xué)特性穩(wěn)定的二氧化鉿作為憶阻層核心材料，提出了通過插入少量氧化鋁層來固定離子分布、抑制晶粒間界形成的新理論，提出了引入熱增強層的新原理器件結(jié)構(gòu)，成功抑制了憶阻器非理想特性的產(chǎn)生。 電路設(shè)計創(chuàng)新。開發(fā)了一套憶阻器與晶體管的混合電路設(shè)計方法，提出“差分電阻”設(shè)計思想，采取源線電流鏡限流設(shè)計，抑制了憶阻器電路中可能產(chǎn)生的各種計算誤差。 算法創(chuàng)新。提出了混合訓(xùn)練算法，僅用小數(shù)據(jù)量訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并只更新最后一層網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，即可將存算一體硬件系統(tǒng)的計算精度達到與軟件理論值相同的水平。 “技術(shù)鏈”創(chuàng)新。從“單點技術(shù)突破”拓展到“技術(shù)鏈突破”，開發(fā)了針對憶阻器存算一體芯片的電子設(shè)計自動化（EDA）工具，打通了從電路模塊設(shè)計到系統(tǒng)綜合再到芯片驗證的設(shè)計全流程。 上述理論和方法發(fā)表于《自然》《自然·納米技術(shù)》《自然·通訊》等國際頂級期刊，以及被譽為“集成電路奧林匹克”的“國際固態(tài)電路大會”等頂級學(xué)術(shù)會議。研究成果被“國際半導(dǎo)體技術(shù)路線圖”和30多部綜述文章長篇幅引用。團隊已在該研究方向申請國內(nèi)外專利72項，其中30項已獲得授權(quán)，知識產(chǎn)權(quán)完全自主可控。 團隊已研制出全球首款憶阻器存算一體芯片和系統(tǒng)，集成了8個憶阻器陣列和完整的外圍控制電路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了計算設(shè)備的算力。全系統(tǒng)的計算能效比當前主流的人工智能計算平臺——圖形處理器（GPU）高兩個數(shù)量級。團隊還設(shè)計了一款基于130nm工藝研制的完整憶阻器存算一體芯片，在MNIST數(shù)據(jù)集上計算速度已超過市面上28nm工藝的四核CPU產(chǎn)品近20倍，能效有近千倍的優(yōu)勢。

項目成果/簡介:隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)興起，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，傳統(tǒng)計算系統(tǒng)的算力難以滿足海量數(shù)據(jù)的計算需求。與此同時，摩爾定律逐漸放緩，單純依靠提高集成度、縮小晶體管尺寸來提升芯片及系統(tǒng)性能的路徑正面臨技術(shù)極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計算新范式、存算一體新架構(gòu)，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統(tǒng)，實現(xiàn)計算能力的飛躍。