509 双目识别移动机器人

项目负责人：雷鹏燕

公司/学校名称：西南石油大学

项目简介：

此产品应用在工业上工件的抓取上。此产品结构简单，拆装灵活，机械手可根据工件的特点进行改造且更换简单，零部件容易获取，通用性大。此项目采用技术服务交易模式。可通过线上线下实现。本产品主要针对几类客户:

一，机械厂零件的分类，用人工分类费时费力，而且有一定的危险性，使用本产品可以分类并运输到预想目的，节约场地和工费，预计两三年可以回本。二，快递的分拣线上，现在快递行业普遍采用人工或者老式机械手分拣，再通过传送带运送。老式机械手笨重且造价高，人工劳动强度大，传送带占的工作面积大，使用本产品方便快捷，提高生产效率，后期维护便宜。

三，货运运输市场的装卸，现在货运的装卸基本上全靠人工，劳动强度大，需要强大的劳动力和持久力，就算用叉车仍然需要人工装上叉车装卸板，人工装卸货物不牢固和紧凑，运输时容易造成损坏。使用本产品可以精准定位装卸，基本做到无缝装运，一个机器人便可搞定一个货车的运输，也可跟随货车到下货地点卸货。前期投入和叉车相当，但节约人力，就相应降低了费用。

此项目采用技术服务交易模式。可通过线上线下实现。线上：第一，网上直接进行技术产品部分权能销售。交易合同既可以一次性执行，也可以多次执行，技术需方通过网络信息、搜索引擎、服务社区等多渠道寻找此项目，通过网上、网下洽谈达成交易。第二，通过技术交易网络平台，发布技术产品、技术服务产品信息，技术需方选购交易的模式。此模式信息比较透明，交易双方的自主性增强，并通过政府的增信体系注入，克服服务机构和人员等信息的真伪鉴别问题，从而减少交易时间，降低交易风险。

线下：技术需方可在技术交易市场中与我方进行技术交易

项目盈利能力

此项目目标用户范围较为广泛，可用于快递行业，蔬果农业，或是工厂流水线等有分拣需求的场合。技术上实现了不同种类物体的自动分拣归类，整个系统可直接供电，克服了其他产品在图像识别功能技术上的不成熟。所以此项目市场潜力、市场需求、和市场前景都非常乐观。该产品成本主要由研发原材料成本，调研成本、宣传营销成本构成，其中原材料占总成本的60%；调研占总成本的10%；宣传营销占总成本的30%。此产品的收入来源于技术部分权能入股以及参与产品研发生产的薪酬。但该产品的实现全民化、大众化的前景不乐观，所以盈利的目标客户主要针对于做分拣设备的民营公司和已拥有自动分拣设备的大型快递物流公司。倘若没有足够多的这样的客户源，该产品的研发销售可能会无法盈利甚至亏本，对此可通过先将产品投入生产试用一个月，根据用户的反馈对产品进行改进，调整资金结构、成本预算；与客户签订长期协议前，对该客户从业务范围、业绩、同行互评信用度这三方面进行详细了解来规避风险；另外，本技术目前处于先进水平，少有竞争者，在竞争者大量出现前，不断改进技术、扩大市场，并第一时间了解新增竞争者的优势和劣势，与竞争者形成差异化竞争，一直保持竞争优势。拟定渠道采取通过网上平台的直销模式，因为此产品销售的是技术，不需经过中间商，可直接与客户进行接洽。技术需方通过网络信息、搜索引擎、服务社区等多渠道便可寻找此产品。在这个移动互联网时代，客户不会为高昂的渠道成本买单，网上直销可以实现团队与客户的直接交流，从而让团队更了解客户需求，有利于开展有效的营销活动；也可以减少中间环节，让买卖双方都节约费用。综合分析，该项目盈利能力非常可观。

项目创新性

像头作为机器人视觉传感器。使用单摄像头的分拣抓取装置具有算法简单成本低等优点，然而单摄像头不能提取空间信息限制了其在移 动式场景的应用。本设计采用了双摄像头作为机器人的视觉传感器，有效地解决了上述问题。使得机器人能根据物体的形状、大小、表面信息等图像特征来 区分和识别抓取物类别。参照机床换刀机构设计支持多种抓手的机器人。/基于云技术及ADAS技术规划机器人行走路径。真正做到视觉、抓取、运输一体化 。具体步骤中的创新点如下：

1.市面已有机器人设计中图像识别技术仅提取物体类别。本设计基于边缘提取算子、卷积神经网络等技术对物体图像的边缘特征，材质特征，物体类 别三个层次进行特征提取。基于上述特征完成物体的三维重建、重心估计，进一步基于模糊映射选取抓手及抓取点。

2.市面已有机器人设计中多依靠预先训练好的神经网络来识别样本。本设计将机器人捕捉样本信息中自信息值大于阈值的样本上传至工业云，基于这些高质量样本更新算法卷积核或超参数。定期发布更新包，以实现基于工业云的自学习功能。

3.针对物体类型的多样性建立物体与抓手及其算法参数的模糊映射关系，能根据不同类型物体智能更换机械手，使系统广泛运用于不同领域。

4.市面已有机器人多为刚体机器人，这种机器人可以很好的完成抓取普通物件的操作，然而其难以实现对易碎品或生物的抓取。为了解决上述问题，拟设计软体机械手。该机器手由流体填充，抓取物件时，压力均匀分布于抓取表面，能有效保证物件的完整性。

项目可持续性

本项目主体为机器视觉技术、机器学习技术、机器人控制技术的结合，产品为以该技术为支撑的制造业或服务业机器人如：分拣机器人、陪护机器人等。其可持续性作以下6小点加以阐述：

1.从市场规模来看，该技术支撑的机器人产品能广泛应用于制造业流水线，智能制造车间，库房智能分拣，餐饮业服务，医疗养老陪护等多个场景。目前国内具有移动能力的陪护机器人还没有出现，分拣机器人、送餐机器人等技术还尚未成熟，该产品立足于中国市场具有广大市场前景。

2.从技术壁垒上来看，机器视觉、机器学习、云技术是最近兴起的基于机器视觉、机器学习、云技术和机器人控制技术的机器人系统是跨专业交叉学科的应用，具有强大的技术壁垒，后来者难以仿制。

3.从市场竞争力来看，目前工业分拣机器人等机器人应用主要以进口机器人为主，成本高且售后不便。本产品立足于国产化，所有算法均为团队自身研制，有效杜绝了国外产品国内售后一问三不知的现状。能有效解决上述问题，真正做到物美价廉、服务到位。

4.从行业环境上看，目前以富士康为首，众多制造企业纷纷先后推出机器换人的行动方针。在老龄化日益严峻的态势下，为了发展生产力和服务于老年群体，服务业机器人的大规模应用只差一款真正"智能"的机器人。目前正是智能机器人发展的最佳机会。

5.机制因素，本项目拟分为4个核心团体：视觉、学习、机器人移动及云技术组，机器人结构优化及工业设计技术组。技术组员发挥自身才干分开研发，定期交流经验以促进产品多元迭代发展。

6.人才因素，本项目基于产学研合作，有利于多方面立体化发掘人才。与石油大学吕志忠、钟功祥老师团队，以及李婕老师创业团队建立了密切联系，确保了最前沿的科学研究在产品设计和研发中"落地"。本项目是本科生与研究生团队相结合，不会出现中途断层的问题，并且大部分本科生已经保送研究生，具有长期研究和改进技术的能力。

项目社会价值

在制造业中，机器人甚至已成为不可少的核心装备，世界上有近百万台机器人正与工人朋友并肩战斗在各条战线上。多功能视觉机器人的出现是社会和经济发展的必然，它的智能化发展提高了社会的生产水平和人类的生活质量。本项目紧随"互联网+智能制造"大浪潮，采用双目视觉技术，让机器人在作业时更加智能化，用技术含量高、商业价值高的技术产品推动机器智能化的进程。本项目主体为机器视觉技术、机器学习技术、云技术、机器人控制技术的结合，可运用于产品归类、产品抽样、物流分拣和机械设备上零件的安装、拆卸等行业。现在的生产线上的工件的分类工作基本上都是半自动化，每个机械手都得靠人工遥控指挥操作，小工件的运输大部分靠的传送带运输。而本项目的全自动机器人，不需要工人的劳动，其自学习功能能识别很多工件，能感知工件的位置，能自动将其搬运到需要的位置，能正确、快速的识别物体并进行分类，减少因人工失误而产生的损失，提高生产效率，为实现工厂的全自动化提供更具体的实施性，推动制造业的发展。通过调查每年有很多人因维修机械而受伤，本项目通过视觉技术与柔性机器人技术结合，能实现对某些机械零件的安装与拆卸，能有效地解决工作人员在工作时所出现的意外情况，保障了工人的生命安全。

本产品的推出最主要的是服务于社会，机器的智能化能有效的解决人工繁琐的工作，降低劳动成本，解放低端劳动力，保障工人的生命安全，同时推动着我国制造业的发展，为我国从制造大国过渡到创新型大国注入新鲜的血液。