浙江工业大学工业机器人协同创新中心
浙江工业大学信息工程学院2017年本科生优才导师计划指标
实验室 助教 课外科 技竞赛
1
图像处理
21
冯远静 [李永强]
教授
控制科学与 工程
2
深度学习
-
fyjing@zjut.e
为运河杯、挑战杯培养后备队伍
科研 14 级通信本科生唐英杰，董月 军已发表 A 类，EI 收录期刊各 1 篇， 申请中国发明专利各 1 项。 将机器学习算法与通信系统信号处 22 任宏亮 副教授 信息与通信 工程 科研研 究助理 4 通信系统信号处理算法和机 器学习 通信原理，matlab 编程等 hlren@zjut.ed 理结合，是目前研究的热点本人希望更 多通信的优秀同学加入到科研团队中 来，做出优秀的科研成果。对自己出 国，保研，乃至研究生升学都有强有力 的支撑。目前已有通信 15 级 2 位同学 加盟。
方路平 12 [潘清/ 陆飞] 教授
信息与通信 工程
科研研 究助理 课外科
3
云计算与大数据 医学信号处理与建模
对编程感兴趣，具有一定的编程能力
13
钱丽萍
副教授
控制科学与 工程
技竞赛 科研研 究助理 课外科
2
智能网络
自主性较强，编程基础扎实 lpqian@zjut.e 辅助导师开展基金项目的科研研究并培 育一些课外竞赛项目。
生物信息学，基于机器学习 3 的生物大数据挖掘，建模及 优化技术 C++
zgj@. cn
现主持国家基金项目
吴根忠 19 [钟德刚/ 陈怡/ 吴丽丽] 团队多年来致力于机器人设计与开发的 课外科 技竞赛 研究，目前主要进行人机互融的工业机 2 器人开发以及智能移动机器人的导航与 控制相关方法与应用研究。具有指导课 20 欧林林 [禹鑫燚] 教授 控制科学与 工程 工业机器人与移动机器人的 技术开发; 电气，自动化 课程成绩良好、踏实、专注 linlinou@zjut 外科技竞赛的丰富经验，曾指导学生获 得挑战杯省二等奖、指导机器人竞赛多 次获得省级、国家级奖励，并指导研究 生获得华东电子设计竞赛一等奖，承担 科研研 究助理 2 了国家 863 项目、国家基金项目 3 项， 负责了省部级项目 5 项，并负责企业合 作项目 8 项。 副教授 电气工程 课外科 技竞赛 30 电子设计竞赛 wgz@. cn
基于肌电控制的灵巧手及其控制系统设计
基于肌电控制的灵巧手及其控制系统设计杨彬;黄鹏程;杨庆华;鲍官军;王志恒;高峰【摘要】针对传统工业/农业机器人在末端执行器结构上的局限性,在结构设计过程中改变了传统的以刚性结构为核心的设计方案,将气动柔性驱动器(rPa)作为基础,并以人手部结构为原型结合其关节的运动特性,设计出了新型灵巧手;同时,针对传统机械手动作方式单一、欠缺灵活性的问题,将肌电信号(EMG信号)引入到灵巧手的控制策略中,提出了以肌电信号控制的方式,实现了对灵巧手的操作;在保证控制精度的基础上,通过模拟人手动作方式,增加了灵巧手的运动形式.实验结果表明,该仿生灵巧手控制系统的控制精度达到98％,该灵巧手控制方法的可行性由此得到了验证.【期刊名称】《机电工程》【年(卷),期】2016(033)004【总页数】7页(P388-394)【关键词】灵巧手;结构设计;肌电信号;肌电控制;控制算法;气动柔性驱动器【作者】杨彬;黄鹏程;杨庆华;鲍官军;王志恒;高峰【作者单位】浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部省重点实验室,浙江杭州310014;金华职业技术学院,浙江金华321000;浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部省重点实验室,浙江杭州310014;浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部省重点实验室,浙江杭州310014;浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部省重点实验室,浙江杭州310014;浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部省重点实验室,浙江杭州310014【正文语种】中文【中图分类】TH122;TH39;TP24120世纪90年代以来，传统工业机器人的技术和应用都趋向饱和[1-2]，伴随仿生学的出现和机器人与人工智能技术的高速发展，关于机器人方面的应用已经从工业领域逐渐延伸到农业、康复医疗、娱乐服务业等领域中，其操作环境往往是动态非良好的[3-4]。
因此，不仅机器人的末端执行器需要更加灵活，更能适用各种多变的操作对象，机器人控制系统的控制策略和控制精度也相应地有更高的要求。
工业机器人运动控制系统的设计与实现
工业机器人运动控制系统的设计与实现摘要:近年来,中国工业机器人发展取得了较快的进展,工业机器人的广泛应用推动了中国工业在各个方面的技术发展,为整个制造行业提供了标准与秩序,大大提升了中国工业的制造质量。
工业机器人之所以能广泛应用于高度自动化的行业领域,关键在于其本身同时具备示教再现和动作控制这两项特性。
本篇主要围绕动作控制系统,论述了工业机器人动作控制的基本原则。
关键词:产业机器人;运动控制器;系统应用引言现如今,工业生产机器人技术也已应用在车辆与零配件的生产、机械设备加工、食物工业生产、木制品及家具产品制造商等应用领域。
工业机器人已是世界各国先进工业中不可或缺的关键装置和技术。
在工业机器人开始运转前,由操作员先把工业机器人的运动数据(如运动速度、所在位置等)及其动态代号,送入工业机器人的控制。
然后再启动工业机器人。
此时,工业机器人将会根据操作员从其控制器中提供的相关数据及其动态代号,完成一系列移动位置、捕捉、投放、喷涂、连接等动态。
1工业机器人运动控制系统概述工业机器人是在工业生产过程中完成特定动作的机器人设备,它可以通过预先编写好的控制软件和设备本身的动力系统自动进行操作。
运动控制器是工业机器人的关键部分,决定了工业机器人的操作完成精度和智能化水平。
工业机器人通常采用预先编好的控制程序实现各种操作轨迹的动作过程。
而运动控制器最注重的是工业机器人动作的连续性。
从A到B,然后从B到C,然后再从C到D。
在工业机器人的整个运行过程中动作必须保持连续性,而且没有停顿。
连续轨迹的运动控制系统为了达到工业机器人动作的连续性,通常要求运行人在工业机器人的系统中明确规定了连续轨道操作的有关信息,包括所在位置、操作位置、动作速度等。
需注意的是,连续轨迹运动控制系统的连续性工作,不但需要工业机器人动作的不停顿,而且需要对工业机器人的运动速率控制、运动姿态稳定。
有鉴于此,连续轨迹运动控制系统的重点技术指标就在于运动控制器对工业机器人的轨迹追踪的精确性,以及对工业机器人的运动速率的可控性和运动姿态的均衡性。
2016年浙江省科技厅公益项目专家网评结果公示
85 2016C31G2010024 MRE(R0.5Ti0.5)O4基超低损耗微波介质陶瓷新体系 86 2016C31G4170002 究及应用
基于北斗/GPS的海量终端1-3米级公众位置服务系统研 浙江省测绘科学技 祝士杰 术研究院 安全福
87 2016C31G2010016 高通量抗污染两性离子聚酰胺纳滤膜的制备及应用研究 浙江大学
42 2016C32G2100030 香榧快繁关键技术研究及其遗传转化体系构建 43 2016C32G2060028 直播油菜田杂草高效安全防控关键技术研究与示范 44 2016C32G4010135 花椰菜花球耐毛花性状遗传定位及种质创新 45 2016C32G2010009 稻田土壤厌氧氨氧化过程及其对N2O排放的调控作用 46 2016C32G2070002 对虾养殖发病风险预测及病害防治技术研发 47 2016C32G2010016 的应用
基于大数据的浙江省小微企业信用评价与风险控制系统 色氨酸代谢调控因子IDO/TTS在类风湿关节炎早期诊断 Caveolin-1基因调节的自噬途径在肺腺癌恶性进展中的 mTORC2介导线粒体-内质网结构偶联调控ES细胞定向
浙江水利水电学院 周莉萍 浙江大学 浙江财经大学 浙江省台州医院 温岭市中医院 浙江大学 徐恩萍 苏为华 沈波 陈福春 朱丹雁 魏纲 卢火佺 陈燕虎 叶志弘 金哲凡
杭州电子科技大学 张竞成 浙江大学 钱盈盈
中国科学院宁波材 李娟 料技术与工程研究 基于脊柱稳定性的Kummell病临床分型探讨及其微创治 浙江省丽水市中心 何登伟 51 2016C33SAB00021 疗策略优化 医院
52 2016C33SA600007 跨损伤合成DNA聚合酶δ致肺癌放疗抵抗的机制研究 53 2016C33G1360195 及构建研究
基于视觉反馈的机械臂预测控制
基于视觉反馈的机械臂预测控制杨马英;郑亚飞【摘要】针对基于视觉的机器人目标抓取问题,构建一个基于图像的单目视觉伺服系统.预先建立基于图像雅克比矩阵的模型,在明确考虑目标可见性约束及机器人执行器约束的前提下,将预测控制算法引入到机械臂的视觉伺服控制中,基于视觉特征的运动预测设计一个简化的多变量机械臂视觉伺服控制器,用以实现对机械臂末端位姿的控制.借助NAO机器人平台,利用机器人自带的Naomark标签进行物体的快速识别,并应用上述基于视觉反馈的机械臂预测控制方法实现NAO机器人手臂控制.实验结果验证了方法的可行性,算法简单易于实现,且控制精度令人满意.【期刊名称】《浙江工业大学学报》【年(卷),期】2016(044)003【总页数】6页(P260-265)【关键词】视觉伺服;图像雅克比矩阵;预测控制;NAO机器人【作者】杨马英;郑亚飞【作者单位】浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州 310023;浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州 310023【正文语种】中文【中图分类】TP273机械臂视觉伺服[1-5]是将视觉传感器作为感知机构，实时采集目标物与机械臂末端效应器的图像信息，通过图像预处理、特征提取等环节获得机械臂工作环境的信息反馈，构建闭环控制，驱动机械臂运动到指定位姿.视觉伺服使机器人更智能化，增强对外界环境的适应性，在众多应用领域得到了广泛的关注，如农业采摘机器人[6].在伺服控制算法上有经典控制方法，如反馈比例控制器，该方法易于实现，但忽略了机器人运动学及动力学限制，这类约束对控制性能却有显著影响，当系统初始位姿与期望位姿之间存有较大位移时，由于系统可见性约束或者执行机构的机械约束，造成视觉伺服任务失败[7-9].智能控制方法也被应用于机器人视觉伺服研究，如神经网络[10]、模糊控制[11-12]以及预测控制[13-15]等.神经网络需预先进行离线训练，环境变化时则重新训练, 限制了其应用.模糊控制利用模糊规则描述视觉伺服系统中各变量之间的关系，不需要精确的系统模型, 但需一定的先验知识或离线学习.对于多自由度视觉伺服系统, 变量之间关系复杂且耦合严重, 模糊规则的设计比较困难.预测控制的模型不要求严谨的结构形式，只强调其预测功能,预测控制策略虽发端于工业过程控制，也适用于机械臂控制[16-17].Lazar等用非线性模型预测控制设计视觉控制器，考虑可见性约束，通过非线性约束最优问题实现了机器人运动的收敛[18].因预测控制对机械臂模型要求不高,有通过DH运动学参数确定机械臂运动学模型，运用运动学逆解求解得相对应的关节角变量，但运动学逆解运算量大且复杂.也有利用拉格朗日方程建立机械臂动力学方程，但机械臂动力学方程是时变的强非线性方程，计算量大.在一定的操作空间内，图像雅可比矩阵可直接将机器人在工作空间的速度变化映射为目标在图像特征参数空间的变化，使机器人视觉伺服不再受复杂的机器人和摄像机系统建模限制，只要求出这种映射关系就可以通过视觉特征误差计算机器人控制量，实现机器人控制.因此，在明确考虑系统约束问题前提下，提出简化的基于视觉反馈的机械臂预测控制方法.采用基于图像雅克比矩阵的预测模型，设计预测控制器，其中控制器的设定和测量反馈均是视觉特征位置量，考虑目标可见性约束及机器人执行器约束，通过在线滚动优化计算机械臂的关节角运动控制量，驱使机械臂末端向指定位姿运动.最后在NAO机器人实验平台进行验证，实验结果表明了该方法的控制可行性，且计算相对简单，易于实现.1.1 预测模型的建立对于任意一个实际控制系统，好的模型可以在一定程度上简化控制器设计的复杂度，从而提高系统控制性能.因此，为了描述机器人手眼映射关系，需要选择一种比较合适的模型.图像处理与定位是视觉伺服控制系统的重要组成部分，近年已有很多研究成果[19].因而不再详细讨论图像特征提取技术，而是在此基础上选择经典视觉伺服控制内部交互矩阵作为预测模型.通过模型，可以在有限的预测域内预测得到视觉特征相对于摄像机移动速度的变化率.经典内部模型特征点速度与输入的关系表达式为假设预测控制中每次迭代的视觉特征取样周期为Te,离散后得解析法、在线估计法和离线学习法是雅克比矩阵最常用的求解方法.利用解析法求解图像雅克比矩阵,需要对摄像机进行标定,而且需要求取机器人的模型.在线估计法与初始值的选取密切相关.离线学习不要求对摄像机内部参数和机器人参数进行标定,但要求进行离线学习.通过预先求取图像雅克比矩阵，在实现视觉伺服任务过程中保持图像雅克比矩阵不变.该方法只需计算一次图像雅克比矩阵，较为简单.该方法适用于摄像机和目标物体不同时运动的场合，即眼固定型视觉定位或跟踪问题.1.2 视觉伺服预测控制有赖于其滚动优化机制,模型预测控制在降低建模难度、抗干扰性和减小控制误差方面具有明显的优势.预测控制与其他的控制方法一个很大的区别也在于控制信号的实施方法上.一般情况下,模型预测控制通过当前采样时刻来解决一个优化问题并且获得当前采样时刻和未来时刻的控制量,但是只有当前这个采样时刻的控制量被施加到控制系统中.在接下来的采样时刻,重复进行以上的优化问题[20].视觉伺服预测控制系统选择内部模型控制(IMC)结构，如图1所示.图1中，被控过程包括机械臂和视觉系统.过程输入U为机械臂控制变量，即机械臂关节角度；输出s(k)为机械臂当前的位置信息；参考值s*(k)为期望的位置信息；sm(k)为系统模型预测得到的位置信息；ε(k)为当前位置信息和系统模型预测的位置信息之间所有的模型误差和干扰.由图1可得从图1中可以看出：使被控制过程输出s(k)跟踪参考值s*(k)，与使系统模型输出sm(k)跟踪期望值 sd(k)是等价的.假设参考值s*(k)已知，通过在有限预测域NP内的模型可以预测下一时刻位置信息sm(k)的变化.需要考虑的约束[13-15] 有以下3种：1) 机械约束，即机械臂关节的角度限制，关节角度q，qmin≤q≤qmax.2) 可视性约束，用来确保目标图像一直处在像素平面，可视区V，Vmin≤V≤Vmax.3) 控制量约束，即执行机构速度的限制，执行机构速度U，Umin≤U≤Umax.以上约束可以写成非线性方程，即通过优化算法计算得到期望轨迹sd(k)与系统预测模型输出sm(k)偏差的最小值为2.1 NAO机器人视觉系统将基于视觉反馈的机械臂预测控制用于实验室NAO移动机器人的手臂运动控制.NAO机器人[21-22]的视觉系统是由两个位于机器人的面部且处于同一铅垂面上的摄像机组成，如图3所示.NAO机器人眉心位置的摄像机(CameraTop)的位置过高，执行伺服任务过程中容易发生机器人手末端执行器和目标物体没有同时出现在摄像机视野范围内的情况，从而导致不能全面地获取两者之间的相对信息，继而影响到对机器人手的动作控制.另一个位于嘴部位置的摄像机(CameraButton)，位置更为合适，可以较全面地扫描周边环境，实现辅助机器人手的运动控制.由于NAO机器人视觉系统具有以上所述的局限性，而且两个摄像机不能同时开启，所以很难借助NAO机器人视觉系统构造基于双目立体视觉系统.另外，NAO机器人摄像机具有一定的实验角度范围，查NAO摄像头参数表，得知NAO机器人垂直视觉范围为47.64°，水平视觉范围为60.97°，可见性约束是为了确保目标物和机械手在NAO的视野范围内.如图4所示，Naomark是由Aldebaran Robotics公司设计，以一个白色圆圈为圆心，周围有若干圆圈为中心打开的白色扇形，白色圆圈里的数字叫做MarkID，是对不同Naomark的标记.视觉特征的正确选取对于基于图像的视觉伺服系统具有举足轻重的作用,但是对于NAO机器人而言，只要将Naomark放在目标物体上，然后将目标物体放在NAO机器人行动范围内的不同位置，NAO机器人便可以把直接寻找目标物体的任务转换为通过检测Naomark，进而实现目标物体的间接定位.2.2 NAO机器人手臂的雅克比矩阵NAO机器人手臂具有5个自由度，其左手臂各关节名称如表1所示.通过实验测试发现，其中LWristYaw和LElbowYaw对轨迹规划的影响较小可以忽略不计，因此预先设定为固定的角度.从图像雅克比矩阵的物理定义出发，通过观察已知的机器人运动所引起的特征变化，来估计相应的图像雅克比矩阵.具体操作方法是：根据机器人手臂的自由度n，选取m(m≥n)个充分有效的图像特征，在具体实施每一步控制前，让手臂完成n次试探运动，并观察相应的图像变化，然后用最小二乘法估计得到当前的图像雅克比矩阵.对于NAO机器人，因为控制对象是NAO机器人手臂，机械约束和控制量约束可以合并为一类，它们的约束范围如表1所示.因LWristYaw和LElbowYaw预先设定为固定值，所以只要考虑LShoulderPitch, LShoulderRoll及 LElbowRoll三个关节的范围.预测控制输出的是下一步三个关节的角度，因此只需把三个关节的范围作为状态变量约束.实验场景如图5所示，分别在墙壁和NAO机器人手部贴上Naomark标签，它们在NAO机器人视觉系统中图像如图6所示,在机器人的视野范围内选择不同的位置作为期望位置，利用预测控制求取手臂关节角度，控制NAO手末端向着期望位置靠近.实验1为定值控制实验，即期望位置固定在NAO视野范围内，NAO手臂的初始位置是在NAO视野范围内任意给定，共进行了4次实验，结果如表2所示，其中y为循环结束时机械臂末端与期望位置之间的空间距离.从表2中可以看出：机械臂最后停在离期望位置距离0.2 cm左右的位置，控制误差相对来说比较小.实验1的手臂末端控制误差曲线如图7所示，从图7中也可以看出:机械臂末端与期望位置之间的空间距离y不断减少，整个过程动态响应令人满意.实验2为跟踪控制实验，期望位置在实验过程中有发生变化，但一定处于NAO视野范围内.NAO手臂的初始位置是在NAO视野范围内任意给定.期望位置在第5次循环时发生变化，实验结果如图8所示.从图8中可以看出：机械手不断朝着期望位置靠拢，当期望位置发生变化后，机械手又朝着更新后的期望位置靠拢.作为对比，实验3使用同一组初始位置和期望位置进行了两组实验，一组运用了基于视觉反馈的机械臂预测控制方法，一组运用传统的基于图像的视觉伺服方法，该方法也采用基于图像雅克比矩阵的模型，但是控制器选用比例反馈控制器.两组实验的实验结果如图9所示.从图9中可以看出：比例控制结果曲线在第4次就不再更新，因为传统的基于图像的视觉伺服方法没有考虑约束问题，在第3次控制量传给机器人后，机械臂已经超出了机器人的视野范围，获取不到最新的位置信息，导致伺服任务失败.对比上述实验效果，验证了带有约束的视觉伺服预测控制算法的可行性.针对机械臂的视觉伺服控制，在明确考虑系统约束问题的前提下，提出简化的基于视觉反馈的机械臂预测控制方法.通过实验，测试了这一方法的可行性.实验表明：以固定的图像雅克比矩阵模型为基础的视觉预测控制方法，实现机械手向目标逼近是可行的，建模简单，算法计算量小容易实现，并且控制误差在一定的允许范围内.而要进一步保证复杂场景下的视觉伺服控制精度，则需考虑作为预测模型的图像雅克比矩阵的在线估计问题.。
毕业设计（论文）-多臂采摘机器人的初步设计采摘手的设计（全套图纸）
多臂采摘机器人的初步设计——采摘手的设计1.绪论1.1研究内容及意义果蔬采摘是农业生产链中最耗时耗力的一个环节,其成本高、季节性强、需要大量劳动力高强度的工作。
但是由于工业生产的迅速发展分流了大量农业劳动力以及人口老龄化加剧等原因,使得能够从事农业生产的劳动力越来越少,单靠人工劳作已经不能满足现有的需要。
随着计算机图像处理技术和各种智能控制理论的发展,使采用机器人采摘果蔬成为可能。
果蔬采摘机器人是一类针对水果和蔬菜, 可以通过编程来完成采摘等相关作业任务的具有感知能力的自动化机械收获系统, 是集机械、电子、信息、智能技术、计算机科学、农业和生物等学科于一体的交叉边缘性科学, 需要涉及机械结构、视觉图像处理、机器人运动学动力学、传感器技术、控制技术以及计算信息处理等多方面学科领域知识。
采摘机器人将在解决劳动力不足、降低工人劳动强度、提高工人劳动舒适性、减轻农业化肥和农药对人体的危害、提高采摘果蔬的质量、降低采摘成本、提高劳动生产率、保证果蔬的适时采收、提高产品的国际竞争力等方面具有很大潜力。
国际上, 一些以日本和美国为代表的发达国家,已经从20世纪80年代开始研究采摘机器人,并取得了一些成果。
而我国在该领域中的研究还处于起步阶段,因此我们必须加快对采摘机器人的研究脚步以早日赶超国际水平,使其为我国农业的生产和发展做出重大贡献。
全套图纸，加1538937061.2研究现状果蔬采摘机器人的研究开始于20 世纪60 年代的美国( 1968 年)，采用的收获方式主要是机械震摇式和气动震摇式。
其缺点是果实易损、效率不高，特别是无法进行选择性的收获，在采摘柔软、新鲜的果蔬方面还存在很大的局限性。
但在此后，随着电子技术和计算机技术的发展，特别是工业机器人技术、计算机图像处理技术和人工智能技术的日益成熟，采摘机器人的研究和开发技术得到了快速的发展。
1.2.1国外研究现状在日本、美国等发达国家，农业人口较少。
随着农业生产向规模化、多样化、精确化的方向迈进，劳动力不足的现象越来越明显。
智能制造系统中机器人工装夹具的设计
智能制造系统中机器人工装夹具的设计摘要：文章主要是分析了设计工装夹具检测系统的方案，在此基础上通过实验来检测工装夹具系统的应用性，望可以为有关人员提供到一定的参考和帮助。
关键字：工装夹具；模块；系统；设计前言当前科学技术的不断发展，使得机器人已被广泛应用在许多领域中。
工装夹具是机器人中重要的组成部分，其的智能化程度会直接影响到机器人的使用性能，为此文章主要是对智能制造系统中机器人工装夹具的设计展开了研究和探讨。
1设计工装夹具检测系统的方案装配工装夹具的工作看似简单，实际上，装配工装夹具的实际操作看似简单，但却非常复杂。
它涉及很多问题。
不仅可以很好地完成信号输出和传输，而且还可以很好地完成，但在远离机器的装配测试中，有必要制定完善的检测系统和设计科学的模型方案。
检测系统分为四个部分：部件测量系统、气动模块测量系统、电气模块测量系统、模块连接测量系统等。
在实际测试中，首先在设备架上组装气动和电气模块，然后将气动模块与气动部件连接，用电气元件连接电气模块，完成安装的每个驱动设备的模块，然后安装工具固定装置进入相应的模块，然后分别连接其他相关模块和管道，然后执行设备测试。
1.1 工装组件系统在实际装配过程中，夹具设备应安装在机器人的第六轴上，其运行轨道应由机器人的关节运动控制，并且由于相关元件和线的限制，其运行位置具有上限。
因此，为可以更好地了解夹具的特定操作并分析夹具工作中可能的问题，需要检测和测试，夹具的组件系统设计在机器人的第四、第五和第六轴上。
通过模拟每个接头的操作，检测工装夹具的操作轨迹和状态，并为电缆布局准备电缆固定框架。
工装夹具连接至第六根轴，并组装至其非委托零件，以定位工装夹具的轴向运动。
1.2 气动模块测定系统在机器人设备中，夹具需要一个驱动装置来控制，以及检测夹具气动模式的最佳方法是气动模式检测系统。
通过在此模式下调试设备，我们可以分析整个系统电路是否正常，以完成整个检测索引。
夹具的气动电路通过空气源三态，节流阀，三个位置五向电磁阀，圆筒，真空发电机和吸盘。
工业机器人应用编程职业技能等级标准.pdf
工业机器人应用编程职业技能等级标准.pdf工业机器人应用编程职业技能等级标准（2019年9月试行）目次前言 (II)1范围.. (1)2规范性引用文件 (1)3术语和定义 (1)4面向院校专业 (2)5面向工作岗位（群） (3)6职业技能等级要求 (3)参考文献 (9)前言本标准按照GB/T 1.1-2009给出的规则起草。
本标准起草单位：北京赛育达科教有限责任公司、机械工业教育发展中心、全国机械行业工业机器人与智能装备职业教育集团、苏州大学、常州机电职业技术学院、北京工业职业技术学院、浙江机电职业技术学院、青岛职业技术学院、深圳职业技术学院、广西机电职业技术学院、浙江工业大学、江苏汇博机器人技术股份有限公司、埃夫特智能装备股份有限公司、上海ABB工程有限公司、武汉华中数控股份有限公司、奇瑞新能源汽车技术有限公司、北汽福田汽车股份有限公司、海尔智家股份有限公司。
本标准主要起草人：孙立宁、郑丽梅、王志强、蒋庆斌、禹鑫燚、陈小艳、叶晖、肖永强、冯海明、金文兵、张春芝、李峰、廖强华、林勇坚。
声明：本标准的知识产权归属于北京赛育达科教有限责任公司，未经北京赛育达科教有限责任公司同意，不得印刷、销售。
1范围本标准规定了工业机器人应用编程职业技能等级所对应的工作领域、工作任务及职业技能要求。
本标准适用于工业机器人应用编程职业技能培训、考核与评价，相关用人单位的人员聘用、培训与考核可参照使用。
2规范性引用文件下列文件对于本标准的应用是必不可少的，凡是注明日期的引用文件，仅注明日期的版本适用于本标准。
凡是不注明日期的引用文件，其最新版本适用于本标准。
GB11291.2-2013机器人与机器人装备工业机器人的安全要求第2部分：机器人系统与集成GB/T19400-2003工业机器人抓握型夹持器物体搬运词汇和特性表示GB/T16977-2005工业机器人坐标系和运动命名原则GB/T20867-2007工业机器人安全实施规范GB/T29824-2013工业机器人用户编程指令GB/T35412-2017托盘共用系统电子标签（RFID）应用规范3术语和定义GB11291.2-2013、GB/T20867-2007、GB/T29824-2013界定的以及下列术语的定义适用于本标准。
浙江省人民政府办公厅关于加快生命健康科技创新发展的实施意见-浙政办发〔2019〕65号
浙江省人民政府办公厅关于加快生命健康科技创新发展的实施意见正文：----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------浙江省人民政府办公厅关于加快生命健康科技创新发展的实施意见浙政办发〔2019〕65号各市、县（市、区）人民政府，省政府直属各单位：为加快打造生命健康世界科技创新高地，推动生命健康产业高质量发展，经省政府同意，现提出如下实施意见：一、总体要求（一）指导思想。
深入实施创新驱动发展战略，坚持超前部署、融合发展、协同发力、开放合作，瞄准全球生命健康科技和产业发展趋势，聚焦产业链布局创新链，以推动创新药物和高端医疗器械源头创新、精准医疗全链创新、信息技术与生物技术加速融合创新为突破口，着力提升原始创新能力和关键技术控制力，为生命健康产业创新发展、高质量发展提供坚实支撑。
（二）总体目标。
——关键核心技术攻关取得重大突破。
生命健康变革性、交叉性研究取得重大突破，引领性成果不断涌现。
到2022年，取得标志性重大科技成果30项，形成长三角地区“医学高峰”；在结构生物学、肿瘤与分子医学、脑与脑机融合、生命健康大数据等领域率先实现“国际领跑”。
——高能级创新平台构建获得显著成效。
做大做强生命健康领域浙江省实验室等创新载体，争取布局若干个国家重大创新平台，引进共建一批在全球有重要影响力的新型研发机构，集聚一批国际一流的创新人才与团队。
到2022年，建成15个以上高能级创新平台。
——创新型产业集群培育初具全球影响力。
涌现一批自主创新能力强的领军型企业，规模以上企业的研究与开发（R&D）投入占营业收入比重达到6%以上；基本形成产学研医结合、上中下游衔接、大中小企业协同的全链条创新体系。
浙江省南江杯第一届大学生机器人竞赛获奖名单公布
浙江省“南江杯”第一届大学生机器人竞赛获奖名单公布浙江省“南江杯”第一届大学生机器人竞赛于2016年5月21日在浙江科技大市场举行，共有37所高校，249支队，680余名学生参赛。
经专家评审，共评出浙江省一等奖18项、二等奖40项、三等奖68项，现予公布。
如有异议或参赛信息有误，请于公布之日5天内向竞赛秘书处提交书面材料，并请专家复议。
浙江省“南江杯”第一届大学生机器人竞赛运输机器人对抗赛获奖名单公布
浙江省“南江杯”第一届大学生机器人竞赛超市购物能手挑战赛获奖名单公布
浙江省“南江杯”第一届大学生机器人竞赛机器人足球3vs3比赛获奖名单公布
浙江省“南江杯”第一届大学生机器人竞赛机器人足球1vs1点球大战获奖名单公布
浙江省“南江杯”第一届大学生机器人竞赛旅游机器人探险游获奖名单公布
浙江省“南江杯”第一届大学生机器人竞赛旅游机器人寻宝游获奖名单公布
浙江省大学生机器人竞赛秘书处浙江大学本科生院
2016年5月24日。