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XM-L65膝關(guān)節(jié)鏡檢查模型 ? 為了幫助臨床醫(yī)生熟悉和掌握關(guān)節(jié)的解剖結(jié)構(gòu)、正確進行手術(shù)操作訓(xùn)練和熟練使用手術(shù)器械而設(shè)計本產(chǎn)品，模型為成人右側(cè)膝關(guān)節(jié)，具有明顯體表標志，可供關(guān)節(jié)鏡檢查、手術(shù)時的正確定位和操作訓(xùn)練。 ? 一、功能特點： ■ XM-L65膝關(guān)節(jié)鏡檢查操作訓(xùn)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(guān)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(guān)節(jié)囊、關(guān)節(jié)腔等膝關(guān)節(jié)的解剖結(jié)構(gòu)，具有明顯解剖體表標志，可供關(guān)節(jié)鏡檢查、手術(shù)時正確定位。 ■ 可從不同部位模擬手術(shù)入路穿刺入口，進行關(guān)節(jié)檢查和手術(shù)操作，支持多種關(guān)節(jié)鏡手術(shù)方式操作練習(xí)，可以在模型上練習(xí)三角操作技術(shù)。 ■ 可固定在桌面上。 ■ 模型可拆卸，還可用作為膝關(guān)節(jié)模型進行教學(xué)講解。 ? 二、標準配置： ■ 膝關(guān)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(dǎo)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(jié)構(gòu)，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(shù)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(shù)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(wù)人類的其它各個領(lǐng)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(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(shù)，也是促進機器人智能化發(fā)展的一個重要驅(qū)動。可以預(yù)見，未來的視覺系統(tǒng)將會成為機器人名副其實的眼睛，視覺伺服技術(shù)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(shè)計、運動學(xué)和動力學(xué)、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(lǐng)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(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(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)環(huán)境下的自適應(yīng)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(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)自然環(huán)境下使機器人像人一樣協(xié)調(diào)自適應(yīng)操作是當今機器人研究領(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)機器人柔性操作，就當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，涉及智能進化和行為優(yōu)化，將隨機動態(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) 研究團隊一直致力于機器人視覺反饋控制的研究。在基礎(chǔ)理論研究上，針對無標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(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(xué)習(xí)抓取系統(tǒng)，在無結(jié)構(gòu)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(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. 基于圖像的機器人非標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)的機器人抓取判別 研究了多模特征深度學(xué)習(xí)及其在機器人智能抓取判別中的應(yīng)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(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, 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(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(yīng)用 研究了無標定視覺伺服方法及其在機械臂任務(wù)操作中的應(yīng)用。首先提出視覺伺服目標：假設(shè)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(dǎo)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(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(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、機臺升級與技術(shù)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(shè)計與開發(fā)、機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(guān)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(luò)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(jié)果的，并且 結(jié)果是用戶想要的；本發(fā)明應(yīng)用到實時協(xié)同編輯中不需要全序控制；不僅能夠做到結(jié)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(wù)。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(wù)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(quán)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(wù)、順從人的干預(yù)以保證安全；然而，不論人是有意地干預(yù)（即工人直接抓取機械臂來引導(dǎo)其任務(wù)）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(yù)，機器人才能繼續(xù)執(zhí)行它的任務(wù)。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(yīng)新的任務(wù)，因此新任務(wù)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(yīng)不同任務(wù)的形式是提高效率的核心問題。該示教軌跡不光應(yīng)該包含機器人末端的運動數(shù)據(jù)，而且應(yīng)該包含同時調(diào)整的冗余關(guān)節(jié)運動數(shù)據(jù)，從而同時完成末端主任務(wù)與關(guān)節(jié)避障任務(wù)，以適應(yīng)工作環(huán)境。現(xiàn)有的示教方式未能結(jié)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(guān)節(jié)的示教任務(wù)。 2.解決方案 本項成果基于增強現(xiàn)實-觸覺感知技術(shù)，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(yīng)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(guān)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(wù)的前提下，允許人類專家隨時、安全地介入以改變機器人關(guān)節(jié)姿態(tài)，以應(yīng)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(gòu)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(wù)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(guān)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(wù)所需的末端位置、關(guān)節(jié)角度、運動速度進行自適應(yīng)調(diào)整，在保證末端任務(wù)精度的同時完成關(guān)節(jié)的避障任務(wù)。 技術(shù)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(xué)習(xí)方法; ③自適應(yīng)全局穩(wěn)定控制算法。 預(yù)期產(chǎn)品：用于人機互補協(xié)同操作的設(shè)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(wù)開發(fā)與合作團隊、財務(wù)、法務(wù)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(chǔ)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(chǔ)研究團隊合作，開發(fā)新的交互設(shè)備與算法。

1、中控室操作員2、質(zhì)管部工藝員

IECUBE-3833集成電路實景操作VR實訓(xùn)平臺可提供集成電路制造設(shè)備、工藝制造、封裝操作和器件測試4類VR實操實驗，與IECUBE-3831和IECUBE-3832平臺配合使用。

中標麒麟高級服務(wù)器操作系統(tǒng)軟件V7.0是在多年Linux研制經(jīng)驗基礎(chǔ)上，適應(yīng)虛擬化、云計算、大數(shù)據(jù)，滿足業(yè)務(wù)對性能、擴展性、安全等要求，依照CMMI5標準研發(fā)，針對關(guān)鍵業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)負載而構(gòu)建的功能豐富、安全、可靠、易管理、高性能的國產(chǎn)服務(wù)器操作系統(tǒng)；廣泛應(yīng)用于物理和虛擬化環(huán)境，公共云平臺、私有云環(huán)境和混合云環(huán)境。系統(tǒng)實現(xiàn)對龍芯、申威、兆芯、海光、鯤鵬等自主CPU及x86平臺的同源支持。 產(chǎn)品特點 統(tǒng)一的集群管理 提供中標麒麟綜合管理平臺實現(xiàn)對物理服務(wù)器集群運行狀態(tài)的監(jiān)控及預(yù)警、對虛擬化集群的配置及管控、對高可用集群的策略定制和資源調(diào)配等功能；為企業(yè)級數(shù)據(jù)中心用戶打造統(tǒng)一的混合集群監(jiān)管模式及一體化的IT基礎(chǔ)軟件平臺解決方案。 易用、穩(wěn)定、高效 提供全中文化的操作環(huán)境和常用的圖形管理工具，符合i18n（國際化）技術(shù)標準，支持最新國家標準字符集（GB18030-2005）；符合LSB規(guī)范和CGL5.0標準。 便捷升級和維護 集成中標麒麟產(chǎn)品升級中心，提供公網(wǎng)升級服務(wù)/支持用戶自建的內(nèi)網(wǎng)升級中心；利用圖形化的軟件包升級工具進行系統(tǒng)升級，保障操作系統(tǒng)的安全性與穩(wěn)定性。 良好的軟硬件兼容性 用戶可以在x86、龍芯、申威、Power和ARM64等異構(gòu)硬件平臺進行操作系統(tǒng)部署、升級，滿足用戶在不同底層CPU架構(gòu)上操作系統(tǒng)運行的高穩(wěn)定性要求。 中標麒麟高級服務(wù)器操作系統(tǒng)兼容國內(nèi)外主流的軟硬件產(chǎn)品，是國內(nèi)同時獲得Oracle、Vmware和Veritas等國際認證的操作系統(tǒng)廠商。 全方位的安全保障 支持國內(nèi)外主流的可信計算標準規(guī)范（TCM/TPCM和TPM2.0）；支持國密增強算法；支持IPtables、支持SELinux；支持多因子認證、數(shù)據(jù)加密存儲等，滿足關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的安全保障要求。 與國內(nèi)主流漏掃廠商（如綠盟科技、啟明星辰等）建立漏洞掃描及修復(fù)的持續(xù)合作機制，為客戶提供精確的漏掃報告，打造安全創(chuàng)新的基礎(chǔ)軟件平臺環(huán)境。