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功能:在機場幫助乘客攜帶行李導引到指定區域或者跟隨人行走，速度每秒 1.5 米。

人工智能機器人實訓平臺采用先進的實感技術，搭載高精度激光雷達、高清攝像頭和紅外傳感器，可以實現人臉掃描，微秒識別；環境認知，物體識別；動作捕捉，即時反饋；手勢認知，人性互動等功能，同時可完成自主建圖，自主導航避障、自主充電等續航問題。擁有25套基礎表情動作和486類情感語言表達，能實現語音、動作、手勢、表情、觸控、感應等多模態交互，以及多語種和國內多方言互動。通過對人工智能機器人進行仿生模塊化的拆解裝配，可以實現聲控識別、自然語言理解、人臉識別、情緒識別等多模塊人工智能技術實訓，培養智能機器人開發及應用能力。

技術人才，電氣、化工、儀表相關高技能人才

產品詳細介紹提詞器的反射屏為TFT液晶平板顯示器。  進口超薄介質光學玻璃。  圖象鮮艷，分辯率高：1024*768。  廣視角：水平140°垂直130°。  在很亮的演播室環境下圖象也很清楚。  高對比度視頻電路設計，可達150：1。  顯示屏可以直接倒像，軟件設計字體無需倒象。  超大20寸顯示屏 單獨三角架支撐，與攝像機三腳架分離，移動，調整拆卸，攜帶更方便靈巧。 軟件與WINDOWSXP，2000相適應，應用方便,操作靈活。  

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。