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串聯機器人基礎實訓工作站由六自由度串聯關節式工業機器人，智能視覺檢測系統，編程學習板，PLC控制系統以及一套供料，輸送、裝配、倉儲機構，可實現對工件進行分揀、檢測、搬運、裝配、存儲等操作。實訓站配套機器人編程軟件、PLC編程軟件、教學仿真軟件可進行仿真學習與程序編寫。 實訓臺采用工業標準件設計，各組件均安裝在高強度鋁合金刑材桌面上，機械結構，電氣控制，執行機構相對獨立，通過此平臺可進行串聯關節機器人結構，運動軌跡，算法分析與設計，控制原理，機器人視覺原理，PLC控制原理與編程，以及系統之間的通訊、檢測、交互控制理論、機器人編程與調試、1/O通訊、程序數據、PLC程序編寫、硬件連接、視覺系統調試、通訊方式設定等多方面操作學習，適合職業院校、本科院校相關專業等課程的實訓教學，適合自動化技術人員進行工程訓練及技能比賽。

并聯機器人基礎實訓站由六自由度并聯工業機器人，智能視覺系統，編程學習板，PLC控制系統以及一套實訓工作臺，供料機構、輸送流水線機構、檢測機構、料倉機構、可實現對高速傳輸的工件進行分揀、檢測、搬運、裝配、存儲等操作。實訓站配套機器人編程軟件、PLC編程軟件，教學仿真軟件可進行仿真學習與程序編寫。 實訓臺采用工業標準件設計，各組件均安裝在高強度鋁合金型材桌面上，機械結構，電氣控制，執行機構相對獨立。通過此平臺可進行并聯關節機器人結構、運動軌跡、算法分析與設計、控制原理、機器人視覺原理、PLC控制原理與編程、以及系統之間的通訊、檢測、交互控制理論、機器人編程與調試、I/O通訊、程序數據、PLC程序編寫、硬件連接、視黨系統調試、通訊方式設定等多方面操作學習，適合職業院校機器人基礎實訓操作和本科院校的二次開發和深度學習。

上海交通大學電子信息與電氣工程學院俞凱教授聯合蘇州思必馳信息科技有限公司開發了“疫情防控機器人”。依托語音識別、合成、理解和對話管理等人工智能（AI）技術，結合新研發的疫情排查對話邏輯和話術，機器人根據設定向社區居民主動宣教疫情防控知識，遇不適居民還會提醒就醫。 2020年1月27日起，“疫情防控機器人”供社區和有關部門免費使用，已為江蘇、山東、重慶、湖北、北京、浙江、四川、湖南、上海等多地提供服務，對話機器人自動接通10余萬戶，訪問結果直接生成數據報表供社區。

智能疫情防控機器人由上海交通大學電子信息與電氣工程學院俞凱教授聯合蘇州思必馳信息科技有限公司開發。依托語音識別、合成、理解和對話管理等人工智能（AI）技術，結合新研發的疫情排查對話邏輯和話術，機器人根據設定向社區居民主動宣教疫情防控知識，遇不適居民還會提醒就醫。 1月27日起，“疫情防控機器人”供社區和有關部門免費使用，已為江蘇、山東、重慶、湖北、北京、浙江、四川、湖南、上海等多地提供服務，對話機器人自動接通10余萬戶，訪問結果直接生成數據報表供社區。

研究領域1.嵌入式計算機測控系統。2.智能移動機器人系統。3.物聯網相關技術。                           科研成果及簡介1.嵌入式計算機測控系統：主要應用于便攜式儀器儀表、智能傳感器、嵌入式控制器等。2.智能移動機器人：包括輪式和履帶式驅動、智能控制移動機械手。主要應用于危險場合下的自主作業，可以完成移動機械手的三維虛擬樣機設計和仿真，加工調試，感知-決策-執行智能控制系統。3.ZIBGEE無線自組網傳感器和控制網絡、基于GPRS的遠程測控系統。                             獲獎與專利發明專利：1.基于全方位視覺的動態目標識別和定位方法      申請號：200910228580.9（已授權）     中國 2011.9.232.基于立方體投影對魚眼圖像畸變校正方法     授權號：ZL 2009 1 0228581.3（已授權）  中國 2011.5.11實用新型：3.基于ARM和DSP的圖像處理裝置             授權號： ZL 2009 2 0250346.1   中國 2010.08.114.基于智能體及無線組網的移動機械手             授權號：ZL 2010 2 0152775.8   中國2010.12.085.基于ARM和雙DSP的智能移動機器人控制裝置 授權號：ZL 2010 2 0152847.9 中國2010.12.086.一種履帶式全景視覺智能移動機器人平臺        授權號：ZL 2010 2 0152779.6  中國 2010.12.087.用于事故現場的工業級無線拋灑傳感節點       授權號：ZL 2010 2 0152794.0   中國  2011.04.088.基于自組網拋灑傳感器的泄露檢測裝置        授權號：ZL 2010 2 0152787.0    中國 2010.12.08                             可轉讓項目1.雙節履帶式移動機器人平臺。2.嵌入式計算機軟硬件平臺。3.具有遠程監控功能的無線自組網智能家居系統4.便攜式電供熱設備調溫計量控制箱。5.基于3G的遠程測控模塊。                  可承擔（合作開發）科研項目與技術合作機電液一體化成套設備、機器人及其相關技術開發。

在智能機器人領域迅速發展的背景下，移動型的機器人所展現出的智能化技術水平越來越高，這種機器人的應用范圍和功能作用也越來越多。技術人員在現有技術能力和水平的基礎上看到了智能機器人的巨大發展機遇和潛力，并開始潼憬和規劃未來的發展藍圖對技術研發和應用現狀也有了一個更為清醒的認識，并為將來智能化移動型機器人的發展不斷進行技術的創新和進步，也將展望未來人工智能的發展前景。 浙大團隊完成了傳感器的標定工作，并且提出了環視魚眼相機、輪速計陀螺儀融合方法，實現了基于環視相機和陀螺儀的融合估計；后完成了激光、相機、加速計和陀螺儀緊耦合的多傳感器融合的里程計框架，叫UC-Fusion;還完成了先驗激光地圖和相機、加速度計和陀螺儀所構成的定位系。

在信息時代，機器視覺在實現智能社會方面發揮著重要作用。視覺特征提取是機器視覺的一項關鍵技術，該技術可以提取圖像中具有鮮明特征的信息，諸如邊緣、角點、圓以及圖像形狀等特征，這些特征是標定機器視覺系統模型參數和運用機器視覺技術進行實際應用的前提和基礎。視覺特征提取技術廣泛應用于自主移動智能機器人、無人駕駛和無人機等場景，這些應用場景對視覺特征提取算法的魯棒性和幀率提出了巨大挑戰。 具體來說，視覺特征提取算法包括SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不變特征轉換算法）、SURF（Speeded-Up Robust Features，加速穩健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF，快速特征點提取描述）、HOG（Histogram of Oriented Gradient，方向梯度直方圖）、LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）等。在SURF、ORB、HOG、LBP這些經典的特征提取算法中，SURF的魯棒性相對較高，但是過于依賴主方向的選取，使得其方向變化魯棒性不足。SIFT算法可以從圖像中提取具有不變性的魯棒局部特征，對方向變化、光照變化、噪聲、雜物場景及遮擋影響等方面的魯棒性最強，滿足無人駕駛技術的需求。SIFT算法的運算量大從而導致的系統幀率低、功耗高的問題可以通過設計具有高并行度的專用硬件加速器芯片來解決。

1.痛點問題 傳統的介入手術需要在持續的X射線造影下進行，醫生需要穿著重達30kg的鉛衣在強烈的X射線下數小時、精準地操作導絲完成手術，對醫生的身體損傷極大；而人工手術也存在著不夠快速、效率較低的問題，接受手術的患者同樣需要長時間暴露在射線環境下。基于此，本項目團隊基于機器人技術和醫療方面的項目經驗，設計完成了一款可以方便醫生、方便患者、提高介入手術效率和安全性的介入手術機器人。 2.解決方案 本項成果設計了一套完全符合醫生傳統介入手術操作方式的、軟硬件兼備的介入手術機器人。針對醫生長時間穿沉重鉛衣的痛點問題，介入手術機器人采用了遠程無延時遙控的方式，醫生可以在安全位置進行手術操作。針對介入手術機器人的可靠性問題，開發了基于電機控制的力反饋系統和圖像導引系統，可以給醫生真實的手術反饋體驗，減少失誤率。針對介入手術長時間暴露在射線環境下的問題，開發了基于深度學習和圖像識別的導絲導引模塊，可以幫助醫生更快速地完成手術，提高醫療效率。 本項成果的預期產品和服務包括：介入手術機器人設備（包括軟硬件）以及每次手術需要更換的耗材部分。 合作需求 開展型式檢驗和臨床試驗所需的資金支持以及人力和團隊支持。

基于事件驅動方式的仿生視覺圖像傳感器，用于高速場景的拍攝 一、項目分類 關鍵核心技術突破、顯著效益成果轉化 二、成果簡介 隨著虛擬現實（VR）、增強現實（AR）和混合虛擬增強現實（MR）技術、自動駕駛、物聯網以及機器視覺等領域的飛速發展，對圖像傳感器的采集速度提出了更高的要求。傳統基于“幀”掃描形式的CMOS 或 CCD 圖像傳感器較難滿足高速運動物體的拍攝需求，若提高相機的圖像采集幀率，則需要采用高性能且結構復雜的模數轉換器，大量的圖像會帶來較大的數據冗余，此外，也會面臨功耗高的問題。 相比于傳統的光電和圖像傳感器，生物視網膜具有許多不可比擬的優勢。視網膜中的光感受器可根據外界光強的變化自適應調節增益，能夠感知超過 180dB 的光強范圍。另外，視網膜基于事件驅動式的采集方式，僅輸出場景中光強發生變化的信息，因而，能夠濾除低頻信息帶來的冗余。在信號處理和傳輸上，采用異步通信的方式，通過神經節細胞將光強信息轉換為時空脈沖信號，實現低功耗。 受到生物視網膜的啟發，研究人員提出了基于事件驅動方式的仿生視覺圖像傳感器，用于高速場景的拍攝。該類傳感器多采用對數像素電路作為光強探測單元，因其動態響應范圍寬，可隨機讀取。然而，對數電路在弱光環境下靈敏度低，幾乎沒有光響應，即仍然無法模仿視網膜弱光下的高靈敏度，除此之外，其輸出受到 (Fixed Pattern Noise，FPN)的影響，降低了圖像質量。 我們提出了一種兼容 CMOS 工藝的光敏二極管體偏置場效應晶體管器件(PD- body biased MOSFET，簡稱 PD-MOS)，其結構圖和等效電路如圖 1所示。 利用 PD 的感光特性以及 MOSFET 的正向襯底偏置效應實現集成光強探測及信號放大于一體的光電器件。該器件可解決對數電路在弱光下靈敏度低的問題，并且提出了一種明暗傳感器的方案以降低噪聲。設計成像測試方案并搭建靜態圖像采集測試系統，實現靜態顯示，通過 MTALAB 進行圖像恢復從而實現動態圖像顯示功能。   圖 1 (a) PD-MOS 器件結構及其 (b) 等效電路圖 經過商用 180nm CMOS 工藝流程制備后的器件概貌如圖 2 所示，圖 (a) 為三種不同像素設計的芯片實物圖，從上至下分別為環形結構、條形結構及對數像素電路，將其中的環形結構在顯微鏡下放大觀察可看到圖 (b) 所示的形貌，圖 (c) 為4個像素的顯微圖。   圖 2 (a) PD-MOS 成像陣列芯片的實物圖，(b) 環形結構芯片在顯微鏡下的放大圖以及 (c) 環形結構像素放大圖 上位機實時顯示效果如圖3所示，可以明顯看出兩根頭發相交。子圖 (a) 為暗態時的 100 幀平均灰度圖，子圖 (b) 為暗態時的曲面圖，子圖 (c) (e) (g) (i) 為光態下的圖，子圖 (d) (f) (h) (j) 為光態下的圖像數據減去暗態下圖像數據的降噪圖，可以發現在30nw/cm2 輻照度下已經出現頭發的輪廓，當輻照度繼續增加，頭發的輪廓越來越清晰，當輻照度達到 3mw/cm2，仍然可以看到頭發的輪廓。   圖 3 陣列芯片采集的圖像 不同于傳統計算機視覺系統的圖像采集方式，生物視覺系統的成像由視野場景中發生的事件觸發，且生物視網膜具有寬動態響應范圍、超低功耗以及異步傳輸等特點，這為仿生視覺系統的研究提供了全新的思路。隨著物聯網、自動駕駛以及安防等領域的快速發展，它們對高速動態圖像傳感器的需求也日益提升。近些年，針對這些需求，研究人員提出了一種用于采集高速動態信息的類視網膜相機，成為了一大熱點研究方向。類視網膜相機的工作原理模擬了生物視網膜事件驅動型的采集方式及異步型的傳輸模式，為動態視覺成像提供了硬件基礎。綜上，該類傳感器的研究具有十分重要的科研意義和深遠的經濟價值。

產品詳細介紹超薄尺寸  作為內置型結構，實現了超薄設計和裝配允許工作溫度范圍  -55℃~+155℃防護等級高  耐震動和沖擊高旋轉速度  最高可以達到60000 RPM高可靠性 由于采用了和馬達相似的結構，但是由于轉子無繞線， 因此具有很高的可靠性低成本  通過減少元件數目大幅度的降低了旋變的成本可滿足不同外形尺寸的設計  可提供不同的保護等級（IP）器應用范圍：廣泛應用于混合動力汽車，純電動汽車系統。