响应《“十四五”机器人产业发展规划》，中科深谷核心技术推动移动机器人产品高端智能化发展

       日前，在工信部举行的《“十四五”机器人产业发展规划》（以下简称为“十四五”规划）新闻发布会上，中国机器人产业联盟执行理事长兼秘书长宋晓刚表示，“十四五”时期，我国将重点推进工业机器人、服务机器人、特种机器人重点产品的创新及应用，推动产品高端化智能化发展。

       在此背景下，如何加强关键核心技术攻关进一步提升我国机器人产业创新能力成为行业热议的话题。

       以移动作业机器人为例，智能移动作业机器人有移动和操作两部分模块，复杂系统对各部分的智能化程度提出了更高的要求，如移动机器人路径规划与机械臂的协同控制，多机器视觉系统与复杂系统的控制等。   

       针对行业发展的应用要求，中科深谷智能移动作业机器人搭载机械臂控制、视觉伺服、传感器等系统控制，应用视觉传感器与人工智能技术，引入智能算法，兼顾性能、精度和协作安全性，“腿”“臂”的高效智能协作，完成对物品的种类识别、对标位置、自主移动和自动抓放，拓展机器人在工业场景上的适应性和灵活性，满足各类应用场景需求打造。

智能高效

智能移动底盘+协作机械臂的智能集成，采用先进的slam室内导航激光雷达，实现精准建图，路线规划，自主导航。

安全稳定

激光雷达建立环境的结构图，根据激光定位和导航算法，参考地图，根据定位点和目标点自动规划路径，控制机器人运动。导航系统自动检测采集障碍物，柔性避障。

精准灵活

机械臂负载5kg，工作半径70cm；提供点到点控制接口、速度控制接口、能进行轨迹控制、具备保护性停止功能、零力拖动功能；点到点位置控制误差1cm。

兼容便捷

可兼容不同品牌不同负载的协作机械臂，适用不同应用场景；图形化编程/拖拽编程的操作方式，降低使用门槛，易学易用易上手。

        与传统移动操作机器人相比，中科深谷智能移动作业机器人解决了机器人在工作运行时需要按照预设轨道、预设指令执行任务，导引线障碍物停留，多机作业导引线阻塞，柔性化搬运障碍等问题。

       在核心技术方面，中科深谷移动操作平台采用可视化的虚拟仿真系统与GPU的运动控制系统，以此验证应用的可靠性和提高人工智能的算法速度。使用5G通信网络远程控制，结合RTK+INS数据融合技术，打造厘米级高精度重复移动定位。通过深度学习和机器学习，实现工业应用分类、农业应用识别与自动驾驶应用的数据分割。

平台应用案例

工业—电力设备巡检

       传统变电站监控和巡检主要是通过人工巡检的方式进行设备检查，存在监测质量分散、巡检工作强度大、数据传输慢等问题。使用平台中的四轮差速作业机器人，以自主遥控的方式完成GPS定位导航，通过机械臂末端安装的特制传感器，对电力设备进行无人化自动检测。可在无人值守的变电站及时发现电力设备缺陷、异常挂起等现象，能自动报警或进行故障处理预备方案，切实有效的解决人工巡检问题。

（智能移动作业机器人电力设备巡检）

安防—警用巡逻

       警用巡逻、安保机器人是运用物联网、人工智能、云计算、大数据等技术，集环境感知、路线规划、动态决策、行为控制以及报警装置于一体的多功能综合系统，具有自主感知、自主行走、自主保护、互动交流等能力，可帮助警察完成基础型、重复性、危险性的巡逻工作。随着社会发展，警用巡逻、安保机器人在公共安全领域的应用需求逐渐增多，应用场景不断扩大，所以基于典型应用场景的功能需求和应用模式下的警用机器人发展趋势是具有一定的参考意义。

（移动操作机器人警用巡逻）

基于深度学习的车道线检测

       车道线检测属于自动驾驶中的一个基础模块，而现实生活中车道线的存在位置监测是模糊的、可被光照影响且遮挡的。但基于一种最直接的深度学习方案，把车道线检测视为分割任务方式，可利用视觉传感器获取图像数据，经过卷积神经网络得到车道线的处理结果。

（基于深度学习的车道线检测）

       智能移动作业机器人视觉采摘基于深度学习的水果采摘利用2D图像进行定位，结合深度图像来得到物体的三维信息，帮助移动机器人感知三维图形中分物体的位置和姿态。此项应用在水果采摘以及实现农业自动化方面有着重要意义，能够实现基本场景的水果抓取，其水果识别率高达到99%。

      “实现‘十四五’机器人产业发展目标不可能一蹴而就，需要社会各界共同努力。”工业和信息化部装备工业一司副司长汪宏说。

       中科深谷将持续响应“十四五”规划，面向重点行业需求，集聚优势资源，推进高端机器人产品研制，拓展机器人产品系列和种类，提升性能、质量和安全性；拓展市场应用，组织产需精准对接，推进机器人典型应用场景开发；推动中国“制造”到“智造”的变革。