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本系列激光雷達具有更高精度、更小盲區、更大視野、更加小巧等特點，且實現了更復雜情況的檢測與適用性，如GD-B型支持地毯、電線、臺階、懸崖等的檢測，GD-C型實現的固態無需旋轉的360°避障，且支持多機不互擾等優點，具有行業先進水平，且在一定范圍內降低了成本，具有量好的市場經濟前景。

1.痛點問題 擬人化的智能體，在人類生活中開始起到越來越重要的輔助工作、提升生產力和情感交流等作用。具體形式包括實體化的機器人和虛擬的數字人形象兩種形式。 在實體化的機器人技術中，由于各行業場景范圍的多樣性，移動機器人的避障問題是阻礙機器人廣泛應用的一大痛點。 （1）基于視覺信息和深度強化學習來解決移動機器人避障問題，會因為仿真數據與真實數據的較大差別而導致泛化性能不足，使得真實場景下的避障的成功率下降。 （2）目前避障問題中的深度強化學習往往需要針對不同復雜程度的場景重新訓練或者再訓練模型，難以訓練出適用各種密度場景的通用模型。 （3）基于雷達的深度強化學習避障方法受限于成本、功耗和仿真的難度等，往往使用單線雷達。但單線雷達僅能對某個固定的平面進行檢測，如果移動機器人具有較高的高度，只對某個平面檢測無法實現完美的避障。 此外，隨著虛擬形象在金融、文旅、醫療、零售等領域的推廣與應用，數字虛擬形象產業應用路線逐漸清晰，但仍存在產業鏈相對割裂、產品與需求匹配度低、生產成本高效率低、虛擬形象交互能力弱的問題。 2.解決方案 針對現有技術存在的問題，本成果的解決方案從兩方面入手。首先，在移動機器人避障方面，本成果設計了一種同時結合單線雷達與單目相機的避障方法框架，并設計了新的更有效的深度強化學習模型。其次，本成果還提供一種虛擬形象說話視頻生成方法及系統，使用深度學習方法，基于訓練好的深度神經網絡語音模型,對預設音頻文件進行預測處理,通過在說話視頻生成過程中引入三維人臉信息,并結合神經網絡模型生成頭部姿勢自然轉動且具有個性化說話習慣的說話視頻。上述算法可搭載于通用硬件平臺，構建低成本高效的虛擬形象視頻生成系統。 基于以上科研成果，本項目將致力于國民經濟各主流行業的數字化轉型，在人工智能、機器學習、計算機視覺技術等領域持續積累智能場景應用創新技術，結合優秀的前沿技術整合與應用開發融合能力和深厚的市場推廣能力，全力打造智能巡檢/服務/協作機器人和虛擬人平臺等軟硬件一體化解決方案。以實體機器人并搭載虛擬說話人虛體，通過實體、虛體相結合的方式打造獨一無二、具有全新體驗的智能巡檢/服務/協作機器人，提高智能巡檢/服務/協作過程中交互的效率與質量。 合作需求 尋求在清潔能源、儲能、新能源等行業智能運維部門和相關企業合作，對相關技術進行推廣應用，在清潔能源、儲能、新能源等行業中部署巡檢/服務/協作機器人以及虛擬人服務平臺，打造無人值守范例，賦能智能化運維，共同推動行業進步。

無人機全稱“無人駕駛飛行器”，（Unmanned Aerial Vehicle）英文縮寫為“UAV”，是利用無線電遙控設備和自備的程序控制裝置操縱的不載人飛機。它涉及傳感器技術、通信技術、信息處理技術、智能控制技術以及航空動力推進技術等，是信息時代高技術含量的產物。無人機價值在于形成空中平臺，結合其他部件擴展應用，替代人類完成空中作業。隨著無人機研發技術逐漸成熟，制造成本大幅降低，無人機在各個領域得到了廣泛應用，除軍事用途外，還包括農業植保、電力巡檢、警用執法、地質勘探、環境監測、森林防火以及影視航拍等民用領域，且其適用領域還在迅速拓展。機載處理器是整個無人機系統的核心，處理各種傳感器信息進行定位與識別，是智能無人機的“大腦”。飛行控制器接收機載處理器發送來的位置，速度，加速度指令，經過控制器轉化成四個螺旋槳電機的轉速，控制飛機平衡姿態，完成任務，是智能無人機的“小腦”。

本實用新型涉及一種可自動避障的變電站巡檢機器人，包括車體平臺、控制模塊、循跡模塊、通信 模塊、故障檢測模塊和自動避障模塊。避障時，先掃描變電站巡檢機器人周邊障礙物信息，再判斷障礙 物類別。如果障礙物為人或動物，變電站巡檢機器人向人示意離開或是驅散動物，此時不需要躲避障礙 物。否則變電站巡檢機器人執行避障操作。本實用新型采用激光雷達掃描巡檢機器人周邊障礙物信息， 和超聲波傳感器和紅外傳感器等傳感器相比，不易受溫度和可見光干擾，距離和方位信息探測精度更高

本發明公開了一種基于多傳感器的助行機器人人機接口及其避障控制方法；人機接口包括壓力采集模塊、障礙物探測模塊和控制器；壓力采集模塊用于檢測操作者手部的作用力；障礙物探測模塊用于探測周邊障礙物；控制器用于根據壓力采集模塊采集的數據以及障礙物探測模塊探測的數據計算助行機器人的速度，并根據助行機器人的速度控制助行機器人實現助行和避障功能。障礙物探測模塊由激光傳感器和高速 USB 數據線組成，可以探測周邊障礙物；控制器與壓力采