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本發(fā)明公開了一種磁浮平面電機位置初始定位方法，該方法包 括以下步驟：在磁浮平面電機動子不同位置放置 4 個霍爾傳感器，通 過測量電機靜止時各個傳感器所在位置的磁通密度，選取磁通密度最 低的 3 個測量值作為觀測值，結(jié)合磁鋼陣列上磁通密度分布模型，通 過特定的數(shù)學(xué)模型來計算磁浮平面電機幾何中心所處的磁場相位，實 現(xiàn)平面電機動子幾何中心初始磁場相位定位及旋轉(zhuǎn)角度定位。該方法 通過增加冗余傳感器及對傳感器合理排布避免傳感器在磁場峰值進行 數(shù)據(jù)采集，提升了定位精度。 

本實用新型公開了一種基于共面波導(dǎo)饋電的超寬帶圓形單極子天線，其特征包括：圓形輻射貼片、饋線、接地板以及介質(zhì)板；在介質(zhì)板的表面設(shè)置有圓形輻射貼片、饋線和接地板；圓形輻射貼片與饋線的上端相連接；饋線的下端設(shè)置有與外部連接的接口；在饋線的兩側(cè)對稱設(shè)置有接地板；且接地板與饋線之間形成有縫隙。本實用新型能增加天線的帶寬，從而滿足雷達使用需求。

本發(fā)明公開了一種面向物聯(lián)網(wǎng)的硅基固支梁可重構(gòu)SIW帶通濾波器，包括SIW帶通濾波器、轉(zhuǎn)接結(jié)構(gòu)(3)和MEMS固支梁結(jié)構(gòu)。SIW帶通濾波器包括相互級聯(lián)的SIW諧振腔(9)，相鄰的SIW諧振腔之間存在耦合窗口(14)，MEMS固支梁結(jié)構(gòu)設(shè)置于耦合窗口中。在一些特定的需要控制無源濾波器通帶中心頻率頻繁切換的電路中，本發(fā)明通過MEMS固支梁結(jié)構(gòu)很好的避免了需要依靠增加濾波器數(shù)量去控制電路的問題，并且MEMS固支梁結(jié)構(gòu)的閉合所需要的電壓較小也基本不會影響電路的正常工作，能夠有效地降低電路控制的功耗。MEMS固支梁(6)可以實現(xiàn)快速的DOWN態(tài)和UP態(tài)的轉(zhuǎn)換，可以有效地實現(xiàn)微波電路中對濾波器濾波范圍的控制。

本發(fā)明為一種具有多生長因子次第釋放特性的組織工程支架，屬于藥物劑型改變及制備方法技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明中，結(jié)合微球緩釋系統(tǒng)和支架的特點，采用復(fù)乳法分別制備BMP-2、VEGF和bFGF等生長因子的PLLA/PEG緩釋微球，再利用超臨界二氧化碳發(fā)泡技術(shù)將微球載入PLGA多孔支架中，構(gòu)建具有可控次第釋放特性的組織工程支架。本方法藥物活性保持度高，有機溶劑殘留量低，操作簡單。所制備微球粒度分布窄，具有良好的緩釋效果。復(fù)合支架孔徑分布在150~300μm，連通性好，孔隙率為76.84%，抗壓強度為5.11MPa，21天累計釋放量為60.6%。本發(fā)明制備的支架在組織工程修復(fù)體中具有應(yīng)用前景。

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(dān)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(dāng)前，具備視覺感知能力的機器人已被公認(rèn)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(biāo)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(biāo)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(dāng)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(biāo)幾何模型，手眼標(biāo)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(dāng)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(dāng)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(biāo)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(biāo)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(biāo)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(biāo)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(biāo)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(biāo)具備良好的抓取判別能力. （二）無標(biāo)定視覺伺服解決方案及其機器人操作應(yīng)用 研究了無標(biāo)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(biāo)：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(biāo)是使用攝像節(jié)作為傳感器，引導(dǎo)機械臂運動，使當(dāng)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(biāo)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(biāo)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。    

    myCobot人工智能套裝是集視覺、定位抓取、自動分揀模塊為一體的入門級人工智能套裝。基于Linux系統(tǒng)，在ROS搭建1：1仿真模型，可通過開發(fā)軟件實現(xiàn)機械臂的控制，簡單易學(xué)，能夠快速入門學(xué)習(xí)人工智能基礎(chǔ)知識，啟發(fā)創(chuàng)新思維，領(lǐng)悟開源創(chuàng)意文化。本套裝擴展性好，開放性高，可以被用于多種用途?？梢子脤？圃盒５膶嵱?xùn)平臺、機器人學(xué)科搭建、機器人實驗室或個人學(xué)習(xí)與使用。 產(chǎn)品特性 大視覺識別算法 四種顏色木塊、不同形狀卡片任意選擇，4種ID二維碼識別學(xué)習(xí)二維和三維世界之間的投影關(guān)系，圖像特征點帶你學(xué)習(xí)圖像分割、保存圖片特征，深度學(xué)習(xí)yolov5算法，讓你了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 6種適配機械臂 支持 myCobot、mechArm、myPalletizer 的M5Stack和樹莓派版本。 aruco碼的檢測、跟蹤：攝像頭精確定位與標(biāo)定，并進行自動抓取。 顏色及圖像識別：應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法，用戶可以利用機械臂完成定位抓取和自動分揀。   聯(lián)系我們：深圳市大象機器人科技有限公司 官網(wǎng)：https://www.elephantrobotics.com淘寶官方旗艦店：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7PY8UhV電話：+86 (0755) 8696 8565/+86 181 2384 1923地址：深圳市福田區(qū)華強北電子科技大廈D座智方舟國際智能硬件創(chuàng)新中心D403 D504 D505

本發(fā)明屬于通信抗干擾技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技術(shù)、限幅技術(shù)(clipping)、部分傳輸序列技術(shù)(Partial Transmit Sequence,PTS)、相移鍵控(Phase Shifting Keying，PSK)調(diào)制技術(shù)及其相關(guān)的OFDM技術(shù)?；谙薹肼暫妥虞d波干擾消除的PTS?OFDM方法，在有CFO的系統(tǒng)中，將限幅噪聲與頻率偏移綜合考慮，在PTS中找出一個最優(yōu)相位。本發(fā)明通過綜合考慮限幅噪聲與CFO引進的ICI，從PTS中選擇一個最優(yōu)相位，使系統(tǒng)的BER性能得到顯著的提高。

本實用新型公開了一種多功能懸式絕緣子在線監(jiān)測系統(tǒng)，包括：泄漏電流采集裝置，用來實時監(jiān)測 懸式絕緣子的泄露電流數(shù)據(jù)；Sensor-應(yīng)力監(jiān)測裝置，用來實時監(jiān)測懸式絕緣子的應(yīng)力數(shù)據(jù)；污穢檢測裝 置，用來實時監(jiān)測懸式絕緣子的污穢數(shù)據(jù)；導(dǎo)線風(fēng)偏檢測裝置，用來實時監(jiān)測懸式絕緣子的導(dǎo)線風(fēng)偏數(shù) 據(jù)；控制器通過信號線與泄漏電流采集裝置、Sensor-應(yīng)力監(jiān)測裝置、污穢檢測裝置和導(dǎo)線風(fēng)偏檢測裝置 均相連；控制器用來收集數(shù)據(jù)，并將收集的數(shù)據(jù)通過發(fā)射天線發(fā)送出去，信號接收器通過接收天線接收 數(shù)據(jù)，并將接收的數(shù)據(jù)信號發(fā)送給終端機；太陽能電池用來供電。本實用新型設(shè)計精簡，成本低廉，可 很大程度保證懸式絕緣子的正常運行，從而預(yù)防事故發(fā)生，確保輸電線路的安全和穩(wěn)定運行。

本發(fā)明公開了一種真核啟動子及其制備方法和應(yīng)用，該啟動子包括14種具有不同轉(zhuǎn)錄活性的突變CMV啟動子中的任意一種，由人野生型CMV啟動子中的NF?κB結(jié)合位點以不同的組合方式替換人工堿基序列獲得。本發(fā)明制備得到一系列新的哺乳動物啟動子，其中三種啟動子(T1P2、T1和P2)具有比人野生型CMV更強的轉(zhuǎn)錄活性，這三種啟動子高轉(zhuǎn)錄活性啟動子在這些生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域具有潛在的重要應(yīng)用價值。此外，還產(chǎn)生了一系列具有各種轉(zhuǎn)錄活性的工程化哺乳動物啟動子，可以用于靈活控制合成生物學(xué)中的基因表達輸出量。本發(fā)明真核啟動子的制

已有樣品/nTMATP一體化快速檢測拭子，采用專利的吸管式水樣采集器和棉拭子，以及液態(tài)穩(wěn)定酶和配方，與市面上的手持式ATP生物發(fā)光檢測儀聯(lián)用，能在10幾秒內(nèi)實現(xiàn)ATP的高靈敏檢測，具有超級便捷、出眾的靈活性、卓越的準(zhǔn)確性和重復(fù)性等優(yōu)點，2-8°保存條件下能保證1年之內(nèi)穩(wěn)定。室溫（20-25°C）可保存30天。尋求國內(nèi)外產(chǎn)品銷售代理商和為ATP檢測儀器提供配套試劑。由于三磷酸腺苷（ATP）是所有生物（包括細(xì)菌，細(xì)胞等）中的能量分子，因此ATP是完美的表面和水潔凈程度指示分子，廣泛用于食品制造、醫(yī)院環(huán)境