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項(xiàng)目的背景及目的 作為特型機(jī)器人的一種，微操作機(jī)器人因其具有系統(tǒng)位移精度高，定位精密，操作精密等特性，將人們的工作空間從宏觀領(lǐng)域拓展到了細(xì)微空間領(lǐng)域。用于生物工程中的微操作機(jī)器人系統(tǒng)，可以代替人工完成生物實(shí)驗(yàn)中常見(jiàn)的細(xì)胞級(jí)顯微操作（轉(zhuǎn)基因微注射，染色體切割，細(xì)胞分離，細(xì)胞融合等）。 技術(shù)原理與工藝流程 因?yàn)樯锖歪t(yī)學(xué)試驗(yàn)中的顯微操作過(guò)程是對(duì)生物細(xì)微體，如生物細(xì)胞、染色體等活性物質(zhì)進(jìn)行顯微操

交直流電源系統(tǒng)是水電站、火電廠和各級(jí)變電站等電力部門(mén)中的重要設(shè)備，它給一次、二次的各種開(kāi)關(guān)、繼電保護(hù)以及照明設(shè)備提供不間斷的電源，以保證電力系統(tǒng)的安全、可靠運(yùn)行本項(xiàng)目所研制的交直流電源及監(jiān)控系統(tǒng)采用高頻開(kāi)關(guān)整流模塊，將交流供電電源轉(zhuǎn)換成直流電，對(duì)蓄電池組進(jìn)行充電。當(dāng)供電中斷時(shí)，由電池組共給負(fù)載電能，系統(tǒng)中的逆變器將直流電逆變?yōu)榻涣麟?，供給需要交流電的負(fù)載。

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(jìn)行手術(shù)操作訓(xùn)練和熟練使用手術(shù)器械而設(shè)計(jì)本產(chǎn)品，模型為成人右側(cè)膝關(guān)節(jié)，具有明顯體表標(biāo)志，可供關(guān)節(jié)鏡檢查、手術(shù)時(shí)的正確定位和操作訓(xùn)練。 ? 一、功能特點(diǎn)： ■ 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(biāo)志，可供關(guān)節(jié)鏡檢查、手術(shù)時(shí)正確定位。 ■ 可從不同部位模擬手術(shù)入路穿刺入口，進(jìn)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(jìn)行教學(xué)講解。 ? 二、標(biāo)準(zhǔn)配置： ■ 膝關(guān)節(jié)鏡檢查操作模型：1套 ■ 說(shuō)明書(shū)：1冊(cè) ■ 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(cè)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(gè)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(gè)部分鑲嵌在固定腹腔臟器裝置內(nèi)，支架用于托起整個(gè)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(gè)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(diǎn)： ■ 模型采用高分子材料制成，解剖位置準(zhǔn)確，皮膚柔軟有彈性，手感逼真，病變組織真實(shí)。 ■ 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(hào)穿刺針），將有淡紅色液體抽出，示穿刺術(shù)質(zhì)量達(dá)標(biāo)。 ■ 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(jìn)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(biāo)準(zhǔn)配置： ■ 陰道后穹窿穿刺操作模型：1臺(tái) ■ 可更換穿刺囊：6個(gè) ■ 說(shuō)明書(shū)：1冊(cè) ■ 保修卡合格證：1張

此次南海實(shí)驗(yàn)，是世界范圍內(nèi)采用仿生結(jié)構(gòu)驅(qū)動(dòng)的潛水器在2000米深度的首次成功嘗試，也標(biāo)志著“西谷I號(hào)”成為目前深度最大，且真正具有深海作業(yè)能力的新一代仿生型潛水器樣機(jī)。

一種基于虛實(shí)力融合的遙操作機(jī)器人力覺(jué)臨場(chǎng)感實(shí)現(xiàn)方法可廣泛用于各類機(jī)器人的力控制，以及各種工程機(jī)械裝備的力控制。

一、項(xiàng)目簡(jiǎn)介 隨著科技進(jìn)步和社會(huì)需求的發(fā)展，機(jī)器人手/臂除了工業(yè)生產(chǎn)，也越來(lái)越多用于服務(wù)人類的其它各個(gè)領(lǐng)域，這必然會(huì)使機(jī)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(guó)內(nèi)外對(duì)非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下、具備自主操作能力的機(jī)器人的研究十分重視。當(dāng)前，具備視覺(jué)感知能力的機(jī)器人已被公認(rèn)為機(jī)器人發(fā)展的主流趨勢(shì)，將視覺(jué)與機(jī)器人操作相融合，是對(duì)人類行為的模擬，由此產(chǎn)生的視覺(jué)伺服控制方法為機(jī)器人自主操作能力的實(shí)現(xiàn)帶來(lái)了新的思路，代表了機(jī)器人的先進(jìn)控制技術(shù)，也是促進(jìn)機(jī)器人智能化發(fā)展的一個(gè)重要驅(qū)動(dòng)。可以預(yù)見(jiàn)，未來(lái)的視覺(jué)系統(tǒng)將會(huì)成為機(jī)器人名副其實(shí)的眼睛，視覺(jué)伺服技術(shù)在機(jī)器人自主操作中將具有不可替代的作用。 視覺(jué)伺服利用視覺(jué)傳感器提供的環(huán)境信息對(duì)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋控制，涉及機(jī)器人機(jī)械幾何設(shè)計(jì)、運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)、自動(dòng)控制理論、計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像處理和攝像機(jī)標(biāo)定等,是智能機(jī)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(jī)器人手/臂的視覺(jué)伺服方法在太空遙操作、機(jī)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(lái)越多的應(yīng)用。然而，現(xiàn)階段可實(shí)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(jī)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(lái)的剛-柔-軟體共融機(jī)器人時(shí)，其柔型結(jié)構(gòu)造成的運(yùn)動(dòng)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(wú)模型（目標(biāo)幾何模型，手眼標(biāo)定模型，機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型）、非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的自適應(yīng)操作對(duì)機(jī)器人提出了新挑戰(zhàn)，是機(jī)器人手臂(尤其柔型手臂)視覺(jué)伺服控制研究的難點(diǎn)與前沿問(wèn)題，不斷深入對(duì)非結(jié)構(gòu)環(huán)境下、無(wú)模型的機(jī)器人手/臂視覺(jué)伺服控制的研究具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。 在非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下使機(jī)器人像人一樣協(xié)調(diào)自適應(yīng)操作是當(dāng)今機(jī)器人研究領(lǐng)域的一項(xiàng)尚未實(shí)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(shí)現(xiàn)機(jī)器人柔性操作，就當(dāng)前研究依靠單一的控制器設(shè)計(jì)是困難的。因此，本項(xiàng)目借鑒人的手眼協(xié)調(diào)操作是自適應(yīng)學(xué)習(xí)過(guò)程，涉及智能進(jìn)化和行為優(yōu)化，將隨機(jī)動(dòng)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(shí)現(xiàn)機(jī)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(tuán)隊(duì)一直致力于機(jī)器人視覺(jué)反饋控制的研究。在基礎(chǔ)理論研究上，針對(duì)無(wú)標(biāo)定視覺(jué)伺服控制方案與設(shè)計(jì)，均提出了一些新型方法，有扎實(shí)的理論基礎(chǔ)和知識(shí)積累，并不斷跟蹤和深入在無(wú)模型視覺(jué)伺服控制的方面研究和前沿問(wèn)題。目前，已經(jīng)著手在無(wú)模型視覺(jué)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(duì)機(jī)器人無(wú)標(biāo)定全局穩(wěn)定操作問(wèn)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(jué)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(jì)的無(wú)標(biāo)定視覺(jué)伺服方法，提高伺服系統(tǒng)的魯棒性。同時(shí)，立足機(jī)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(wú)結(jié)構(gòu)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人智能抓取與定位。 已發(fā)表的與項(xiàng)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(jī)器人抓取判別方法.自動(dòng)化學(xué)報(bào),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(cè)的機(jī)器人無(wú)模型視覺(jué)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(jī)器人非標(biāo)定視覺(jué)反饋控制全局定位方法, 廈門(mén)大學(xué)學(xué)報(bào)(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(jī)器人抓取判別 研究了多模特征深度學(xué)習(xí)及其在機(jī)器人智能抓取判別中的應(yīng)用，該方法針對(duì)智能機(jī)器人抓取判別問(wèn)題, 研究多模特征深度學(xué)習(xí)與融合方法. 該方法將測(cè)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(dòng)編碼 (Denoising auto-encoding, DAE), 實(shí)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(dá), 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(shí)驗(yàn)采用深度攝像機(jī)與 6 自由度工業(yè)機(jī)器人組建測(cè)試平臺(tái), 對(duì)不同類別目標(biāo)進(jìn)行在線對(duì)比實(shí)驗(yàn). 結(jié)果表明, 設(shè)計(jì)的多模特征深度學(xué)習(xí)依據(jù)人的抓取習(xí)慣, 實(shí)現(xiàn)最優(yōu)抓取判別, 并且機(jī)器人成功實(shí)施抓取定位, 研究方法對(duì)新目標(biāo)具備良好的抓取判別能力. （二）無(wú)標(biāo)定視覺(jué)伺服解決方案及其機(jī)器人操作應(yīng)用 研究了無(wú)標(biāo)定視覺(jué)伺服方法及其在機(jī)械臂任務(wù)操作中的應(yīng)用。首先提出視覺(jué)伺服目標(biāo)：假設(shè)機(jī)器人或者攝像節(jié)的模型參數(shù)未知或者部分未知，視覺(jué)伺服的目標(biāo)是使用攝像節(jié)作為傳感器，引導(dǎo)機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)，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(jī)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(jì)器。將關(guān)節(jié)圖像雅克比矩陣的每一個(gè)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(jī)提取到的圖像特征作為測(cè)量值，建立輔助系統(tǒng)的觀測(cè)方程。根據(jù)Kalman濾波器理論，我們?cè)O(shè)計(jì)了對(duì)關(guān)節(jié)圖像雅克比的在線實(shí)時(shí)估計(jì)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(diǎn)特征的缺陷，例如點(diǎn)特征的標(biāo)記、提取與匹配過(guò)程復(fù)雜且通用性較差問(wèn)題。構(gòu)建基于圖像矩的圖像特征向量完成視覺(jué)伺服任務(wù)，來(lái)提高視覺(jué)伺服系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。 四、合作企業(yè) 廈門(mén)萬(wàn)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(yíng)范圍涉及CNC軟件開(kāi)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(jī)臺(tái)升級(jí)與技術(shù)改造、工程配電與軟件優(yōu)化、專用機(jī)控制系統(tǒng)開(kāi)發(fā)、多軸機(jī)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)、機(jī)臺(tái)精度檢測(cè)與校正優(yōu)化服務(wù)等。公司是國(guó)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(shí)時(shí)協(xié)同方法，本發(fā)明首先通過(guò)產(chǎn)生的本地操作發(fā)送到 其他站點(diǎn)，然后通過(guò)因果接受找出與該操作具有并發(fā)關(guān)系的操作；對(duì)其進(jìn)行轉(zhuǎn)換得到該操作在該站點(diǎn)的 執(zhí)行形式，并將該操作加入到執(zhí)行隊(duì)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(shí)時(shí)對(duì)同 一文本進(jìn)行協(xié)同編輯；本發(fā)明能夠支持實(shí)時(shí)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(shí)時(shí)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(diǎn)問(wèn)題 協(xié)作機(jī)器人與人類共享工作空間，通過(guò)直接（即物理上）或間接地與人類交互共同開(kāi)展操作任務(wù)。相比傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人，協(xié)作機(jī)器人有更高的安全性和更易于編程的特點(diǎn)，能夠通過(guò)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(jī)器人帶來(lái)的效率提升趨于飽和，能夠安全配合人類的協(xié)作機(jī)器人能夠進(jìn)一步提高制造業(yè)的生產(chǎn)效率，帶來(lái)可觀的經(jīng)濟(jì)效益。然而，現(xiàn)有的協(xié)作機(jī)器人存在以下兩大痛點(diǎn)問(wèn)題。 問(wèn)題一：安全和效率之間的權(quán)衡一直是人機(jī)交互中未系統(tǒng)解決的開(kāi)放性問(wèn)題。當(dāng)存在人機(jī)直接接觸時(shí)，為了保證人的安全，現(xiàn)有的協(xié)作機(jī)器人是通過(guò)中止正在進(jìn)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(jī)械臂來(lái)引導(dǎo)其任務(wù)）還是無(wú)意地接觸機(jī)器人，都將造成機(jī)器人暫停手頭工作；直到人類停止干預(yù)，機(jī)器人才能繼續(xù)執(zhí)行它的任務(wù)。雖然這種人機(jī)協(xié)作方式能夠保證機(jī)器人與工人合作的安全，但因?yàn)闄C(jī)器人需要在不同的工作模式之間切換，其工作效率將會(huì)受到影響。 問(wèn)題二：如何提高人的示教效率為協(xié)作機(jī)器人的另一大痛點(diǎn)問(wèn)題。協(xié)同機(jī)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?；谌祟愂窘痰木幊谭绞骄哂凶匀弧⒈灸艿膬?yōu)勢(shì)，能夠直接傳遞人類的操作技巧與經(jīng)驗(yàn)。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(wèn)題。該示教軌跡不光應(yīng)該包含機(jī)器人末端的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，而且應(yīng)該包含同時(shí)調(diào)整的冗余關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，從而同時(shí)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?，F(xiàn)有的示教方式未能結(jié)合離線示教與在線介入，因此無(wú)法適用于需要同時(shí)記錄機(jī)器人末端和關(guān)節(jié)的示教任務(wù)。 2.解決方案 本項(xiàng)成果基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)-觸覺(jué)感知技術(shù)，開(kāi)發(fā)了混合交互接口與人機(jī)互補(bǔ)操作算法，以解決上述痛點(diǎn)問(wèn)題。 ①對(duì)于問(wèn)題一，本項(xiàng)成果提出了自適應(yīng)視覺(jué)控制與零空間阻尼控制的協(xié)作框架：在有限視場(chǎng)、未校正相機(jī)、關(guān)節(jié)奇異的情況下，保證了機(jī)器人在整個(gè)工作空間內(nèi)的全局穩(wěn)定性；在不影響機(jī)器人末端任務(wù)的前提下，允許人類專家隨時(shí)、安全地介入以改變機(jī)器人關(guān)節(jié)姿態(tài)，以應(yīng)對(duì)環(huán)境動(dòng)態(tài)變化或突發(fā)事件，從而實(shí)現(xiàn)了安全與效率并重的人機(jī)協(xié)作方式。 ②對(duì)于問(wèn)題二，本項(xiàng)成果構(gòu)建了增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)-觸覺(jué)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(jìn)行雙手演示，同時(shí)記錄機(jī)器人末端與機(jī)器人關(guān)節(jié)的數(shù)據(jù)。示教軌跡基于DMP方法進(jìn)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(yùn)動(dòng)速度進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，在保證末端任務(wù)精度的同時(shí)完成關(guān)節(jié)的避障任務(wù)。 技術(shù)核心： ①基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)-觸覺(jué)感知的混合交互接口; ②用于雙手示教的機(jī)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(jī)互補(bǔ)協(xié)同操作的設(shè)備與軟件 3.合作需求 1)資金需求：本項(xiàng)成果開(kāi)發(fā)的人機(jī)互補(bǔ)協(xié)作平臺(tái)，在硬件與軟件研發(fā)階段需要資金投入，需約250-500萬(wàn)元人民幣； 2)孵化資源：公司研發(fā)所需辦公及研發(fā)場(chǎng)地、實(shí)驗(yàn)室、分析與測(cè)試實(shí)驗(yàn)室等； 3)團(tuán)隊(duì)：協(xié)作平臺(tái)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)、商務(wù)開(kāi)發(fā)與合作團(tuán)隊(duì)、財(cái)務(wù)、法務(wù)等支持團(tuán)隊(duì)； 4)生產(chǎn)制造企業(yè)合作：提供人機(jī)協(xié)同操作的場(chǎng)景與需求，開(kāi)展工廠真實(shí)環(huán)境的測(cè)試與部署； 5)基礎(chǔ)研究合作：與協(xié)作機(jī)器人、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、觸覺(jué)感知方向的國(guó)內(nèi)外基礎(chǔ)研究團(tuán)隊(duì)合作，開(kāi)發(fā)新的交互設(shè)備與算法。