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機器人無人機高精度室內(nèi)定位
機器人無人機六自由度實時位姿采集與定位追蹤 NOKOV可實現(xiàn)高精度實時室內(nèi)定位與運動追蹤，對六自由度位姿數(shù)據(jù)與關(guān)節(jié)角度等運動學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。 得到的數(shù)據(jù)可以通過VRPN傳輸，或通過SDK（C++語言）端口廣播與ROS、Labview、Matlab（包含Simulink） 等軟件通信進(jìn)行二次開發(fā)。 室內(nèi)定位 • NOKOV（度量）光學(xué)三維動作捕捉系統(tǒng)可實時獲取機器人和無人機精準(zhǔn)位置、姿態(tài)和六自由度（6DoF）位姿數(shù)據(jù)。 • 即使是數(shù)百平米的超大實驗室環(huán)境內(nèi)，也能完成對單個/多個機器人或無人機的穩(wěn)定的位姿采集與定位追蹤，并實時輸出位置與姿態(tài)數(shù)據(jù)。 多剛體結(jié)構(gòu)定位 在機械臂、機械手、仿人機器人、仿生機器人、四足/六足機器人、外骨骼機器人、機器人化動力假肢等多剛體的研究中，NOKOV可實時 獲取多剛體結(jié)構(gòu)的關(guān)節(jié)角度與六自由度數(shù)據(jù)信息，并支持?jǐn)?shù)據(jù)導(dǎo)出。 人體步態(tài)動作捕捉 NOKOV（度量）光學(xué)三維動作捕捉系統(tǒng)可采集人或其他生物的三維位置數(shù)據(jù)（三維空間坐標(biāo)）、六自由度（6DoF） 的運動軌跡和關(guān)節(jié)角度、旋轉(zhuǎn)、足跟坐標(biāo)等運動學(xué)數(shù)據(jù)。基于整套系統(tǒng)超高的實時性，NOKOV可支持?jǐn)?shù)據(jù)的實時可視化， 并可導(dǎo)出至第三方軟件進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)處理。 常見關(guān)節(jié)角度：頭和軀干、上肢（肩、肘、腕、手）、下肢（髖、膝、踝、足）。
北京度量科技有限公司
2021-02-01
一維集成式精密定位工作臺（博實）
產(chǎn)品詳細(xì)介紹：一維集成式工作臺通過柔性鉸鏈機構(gòu)對壓電陶瓷進(jìn)行直接或放大驅(qū)動以實現(xiàn)無間隙無耦合的微位移傳動，具有沿X軸方向的一維運動，行程從10um至200um。該系列微動臺可集成電阻應(yīng)變片以實現(xiàn)高精度閉環(huán)控制，并可根據(jù)客戶需求定制更小尺寸的微動臺。
哈爾濱工業(yè)大學(xué)博實精密測控有限責(zé)任公司
2021-08-23
ZL-01A小動物腦力體定位儀
簡單介紹：
小動物腦力體定位儀又稱腦固定裝置，它是利用顱骨外面的標(biāo)志或其它參考點所規(guī)定的三度坐標(biāo)系統(tǒng)，來確定皮層下某些神經(jīng)結(jié)構(gòu)的位置，以便在非直視暴露下對其進(jìn)行定向的刺激、破壞、引導(dǎo)電位等研究。小動物腦力體定位儀是神經(jīng)解剖、神經(jīng)生理、神經(jīng)藥理和神經(jīng)外科等領(lǐng)域內(nèi)的重要研究設(shè)備，用于對神經(jīng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行定向的注射、刺激、破壞、引導(dǎo)電位等操作，可用于帕金森氏病動物模型建立，癲癇動物模型建立，腦內(nèi)腫瘤模型建立，學(xué)習(xí)記憶，腦內(nèi)神經(jīng)干細(xì)胞移植，腦缺血等研究
詳情介紹：
技術(shù)參數(shù)：
1、材質(zhì)：合金材料，單臂模式（可定制加高）2、 尺寸：350×250×540mm3、 操作臂360度回轉(zhuǎn)，擺動幅度180度4、 計數(shù)精度：±0.1mm5、 三維推進(jìn)器精度：±0.1mm6、 三維推進(jìn)行程：80mm7、 刻度激光雕刻8、 重量：5.5kg9、附大小鼠類腦圖譜1套
安徽耀坤生物科技有限公司
2022-05-26
ZL-01D數(shù)顯腦力體定位儀
簡單介紹：
數(shù)顯腦力體定位儀又稱腦固定裝置，它是利用顱骨外面的標(biāo)志或其它參考點所規(guī)定的三度坐標(biāo)系統(tǒng)，來確定皮層下某些神經(jīng)結(jié)構(gòu)的位置，以便在非直視暴露下對其進(jìn)行定向的刺激、破壞、引導(dǎo)電位等研究。是神經(jīng)解剖、神經(jīng)生理、神經(jīng)藥理和神經(jīng)外科等領(lǐng)域內(nèi)的重要研究設(shè)備，用于對神經(jīng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行定向的注射、刺激、破壞、引導(dǎo)電位等操作，可用于帕金森氏病動物模型建立，癲癇動物模型建立，腦內(nèi)腫瘤模型建立，學(xué)習(xí)記憶，腦內(nèi)神經(jīng)干細(xì)胞移植，腦缺血等研究
詳情介紹：
技術(shù)參數(shù)：1、材質(zhì)：合金材料,雙臂臂模式（可定制加高）2、 尺寸：350×250×540mm3、 操作臂360度回轉(zhuǎn)，擺動幅度180度4、 計數(shù)精度：±0.01mm5、 三維推進(jìn)器精度：±0.01mm6、 三維推進(jìn)行程：80mm7、顯示：LCD顯示屏（X、Y、Z三軸)8、 刻度激光雕刻9、 重量：6.5kg10、附大小鼠腦圖譜1套
安徽耀坤生物科技有限公司
2022-05-26
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基于Dijkstra算法的高精度物聯(lián)網(wǎng)小區(qū)無人智能運輸車的設(shè)計
產(chǎn)品服務(wù):項目旨在設(shè)計出一款基于Dijkstra算法的高精度物聯(lián)網(wǎng)小區(qū)無人智能運輸車。該項目主要可分為兩個部分:實車與模型車的同步開發(fā)和基于eclipse平臺的APP開發(fā)。在實車和模型車的開發(fā)過程中，通過常規(guī)車載傳感器實現(xiàn)小車的“智能化”，利用Dijkstra算法解決最短路徑選擇問題。利用計算機語言完成在eclipse平臺上的APP開發(fā)，實現(xiàn)APP同時與實車和模型車的互聯(lián)，實現(xiàn)智能運輸小車運輸末端的配送。市場概況:本項目希望將來與各電商平臺合作，APP與電商、外賣軟件結(jié)合，將網(wǎng)上購物徹底融為一體；同時與互聯(lián)網(wǎng)公司合作，提升小車的智能化以及無人駕駛的精確度，真正做到在小區(qū)內(nèi)取代快遞員完成最后的運輸任務(wù)，并能提升效率、安全性，以及節(jié)省財力、人力，并初步形成小區(qū)內(nèi)智能化的高精度物聯(lián)網(wǎng)。 商業(yè)模式:本項目希望采用先試點后普及、先免費后收費的盈利模式。在四星及五星級小區(qū)先行免費試點，收集用戶反饋評價，統(tǒng)計滿意度。改進(jìn)后逐步開啟按時效每戶收費，并最終普及三星級小區(qū)及更多居民居住區(qū)。
同濟大學(xué)
2021-04-10
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一種基于改進(jìn)遺傳算法的配電網(wǎng)互動方案編制方法
本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)遺傳算法的配電網(wǎng)互動方案編制方法，根據(jù)具體的互動需求、配電網(wǎng)用戶的申報互動容量和互動成本以及互動用戶的功率和電量數(shù)據(jù)通過帶精英策略的非支配排序遺傳算法得到各互動用戶的用電曲線，并根據(jù)各互動用戶的用電曲線制定各互動用戶的參與互動的調(diào)度計劃。根據(jù)上述方法制定的調(diào)度方案，模擬各互動用戶的響應(yīng)行為。本發(fā)明通過帶精英策略的非支配排序遺傳算法合理安排需求側(cè)用戶的互動方案，降低配電網(wǎng)的峰谷差，減小新能源發(fā)電出力波動的影響從而實現(xiàn)配電網(wǎng)中電源、負(fù)荷的協(xié)調(diào)運行，達(dá)到配電網(wǎng)整體消納新能源以及可靠經(jīng)濟運行的目標(biāo)。
東南大學(xué)
2021-04-11
一種基于圖像分割的數(shù)字體積相關(guān)算法中邊界處理方法
本發(fā)明公開了一種基于圖像分割的數(shù)字體積相關(guān)算法中邊界處理方法，該方法首先區(qū)分感興趣區(qū)域和背景區(qū)域，然后對要進(jìn)行DVC計算的其中一套三維圖像進(jìn)行圖像分割，分割為感興趣區(qū)域(VOI)和背景(BG)兩部分，在進(jìn)行DVC計算時只計算VOI內(nèi)的計算點的位移和應(yīng)變；計算位移時，子體塊間的相關(guān)性匹配僅僅針對VOI部分，計算應(yīng)變時，只利用VOI內(nèi)的位移點來求解應(yīng)變。此外，本發(fā)明通過區(qū)分子體塊還有應(yīng)變計算窗口內(nèi)的連通域個數(shù)，只利用子體塊或者應(yīng)變計算窗口內(nèi)的主連通域去計算位移和應(yīng)變，進(jìn)一步提高了處理復(fù)雜輪廓或者邊界時計
東南大學(xué)
2021-04-14
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一種基于格子復(fù)雜性算法的無線動態(tài)麻醉深度檢測方法
本發(fā)明公開一種基于格子復(fù)雜性算法的無線動態(tài)麻醉深度檢測方法。該發(fā)明方法是基于以下麻醉深度監(jiān)測裝置，該裝置包括采集模塊、無線傳輸模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、中央處理模塊、顯示模塊；采集模塊采集腦電信號對該模擬腦電信號進(jìn)行放大，并將該將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字腦電信號。無線傳輸模塊通過WiFi無線網(wǎng)絡(luò)，將采集模塊輸出的數(shù)字腦電信號數(shù)據(jù)上傳到數(shù)據(jù)處理模塊進(jìn)行預(yù)處理；預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入中央處理模塊進(jìn)行分析處理，分別計算格子復(fù)雜度、邊緣頻率、爆發(fā)抑制比，并利用決策樹算法擬合得到麻醉深度指數(shù)并顯示。由于使用了無線傳輸模塊和格子復(fù)雜性算法，使得該發(fā)明方法省去傳統(tǒng)檢測裝置的導(dǎo)線所帶來的不便，且算法簡單，實時性強。
浙江大學(xué)
2021-04-13
基于Dijkstra算法的高精度物聯(lián)網(wǎng)小區(qū)無人智能運輸車的設(shè)計
項目旨在設(shè)計出一款基于Dijkstra算法的高精度物聯(lián)網(wǎng)小區(qū)無人智能運輸車。該項目主要可分為兩個部分:實車與模型車的同步開發(fā)和基于eclipse平臺的APP開發(fā)。在實車和模型車的開發(fā)過程中，通過常規(guī)車載傳感器實現(xiàn)小車的“智能化”，利用Dijkstra算法解決最短路徑選擇問題。利用計算機語言完成在eclipse平臺上的APP開發(fā)，實現(xiàn)APP同時與實車和模型車的互聯(lián)，實現(xiàn)智能運輸小車運輸末端的配送。
同濟大學(xué)
2021-02-24
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一種基于改進(jìn)麻雀優(yōu)化算法的光伏電池模型參數(shù)辨識方法
本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)麻雀優(yōu)化算法的光伏電池模型參數(shù)辨識方法，具體步驟如下：1)獲取光伏電池的實測電流和實測電壓；2)建立光伏電池模型，并將模型估計輸出與實際輸出的均方根誤差作為目標(biāo)函數(shù)；3)將levy飛行和螺旋搜索機制融入到標(biāo)準(zhǔn)的麻雀優(yōu)化算法中，形成改進(jìn)的麻雀優(yōu)化算法；4)使用改進(jìn)的麻雀優(yōu)化算法最小化目標(biāo)函數(shù)，對光伏電池模型的未知參數(shù)進(jìn)行辨識，獲取最佳參數(shù)并建立數(shù)學(xué)模型；5)基于獲取的最佳參數(shù)及模型進(jìn)行外電路i?v特性預(yù)測；本發(fā)明具有快速收斂、能夠有效避免陷入局部最優(yōu)解以及較高搜索精度的特點，能夠顯著提高對光伏電池模型參數(shù)辨識的準(zhǔn)確性。
南京工業(yè)大學(xué)
2021-01-12