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產品詳細介紹產品介紹：折合高度: 980mm 伸延高度: 1530mm 重量: 9kg 節數: 2節

產品詳細介紹ALU1113DJI RONIN 手持穩定架身行如影．靈感隨行DJI Ronin (“如影”)是為專業級或影視級攝影師定制開發的一款三軸手持云臺系統，提供了穩定流暢的影像畫質，可滿足日常拍攝和影視制作需求。有Ronin在手，您能隨時隨地拍攝出高精度的穩定畫面。即使安裝到飛行平臺上，在高速飛行狀態下，也可以實現最高水平的精確控制。此外，其量身定做的高速處理器、高精度感測器和先進的工業級控制算法，將“Ronin”的控制精度控制在了0.02°范圍內。響應速度快慢可調，拍攝角度動靜結合！有了“Ronin”，能束縛你鏡頭表現的，將只有你自己的想像力。DJI Ronin “如影” 三軸手持穩定器介紹http://v.youku.com/v_show/id_XNzM4NTU3MjE2.htmlDJI Ronin 基本特性介紹http://v.youku.com/v_show/id_XNzMxNjI4MTE2.html 5分鐘快速安裝、平衡調節DJI “Ronin”的安裝和相機平衡的調試，通常可以在5分鐘內手動完成。簡單快捷，大大節省時間的同時，亦可降低攝影成本，提高攝影效率。同時通過云臺 APP內置的ATS（Auto Tune Stability）參數自整定功能，在調節好平衡后，系統可以根據所安裝相機的慣性，自動進行參數調節，使系統參數處于最佳狀態。 SMOOTHTRACK? 控制SmoothTrack?控制使得單個云臺手能夠更簡單地操作云臺，可以更自由地控制云臺的俯仰和旋轉，從而平滑地調整相機的拍攝角度。無論是寬廣角場景，還是近距離拍攝，單個云臺手都能輕松自如地掌控。  多種工作模式體驗DJI Ronin手持云臺系統包含三種工作模式，無需通過Ronin App或者第二云臺手控制器的任何設置，即可實現各模式之間的自由切換，以滿足不同的拍攝環需求。SmoothTrack?功能在每個工作模式下都可使用。   上下倒置操作模式使用上下倒置操作模式時，您可以輕松將云臺上下翻轉，無需費力將云臺舉起即可使相機與眼睛保持在同一水平線上。 便攜懸掛模式系統默認標準控制模式為便攜懸掛操作模式。低位懸掛，貼近地面或直接手持于身體前方，都會得到流暢穩定的畫面。使用這種模式，您也可以將云臺安裝在飛行平臺上，比如多旋翼飛行器。   手提模式該模式適用于狹小空間的近地移動拍攝，云臺的任何部位很難與您的身體（尤其是腿部）相接觸，從而可以完全避免在狹小空間作業時，云臺拍攝受到自身身體或其它物體的阻礙高品質、持久耐用云臺主體由精密加工的航空級鋁材制成，持久耐用。DJI出色的工業設計將大部分線材都集成在云臺內部，一方面更加美觀，一方面也能更好地適應復雜的現場拍攝換境，滿足專業用戶的需求。 強動力、高扭矩電機DJI Ronin手持云臺使用的高性能電機，能滿足所有的控制需求。其采用磁場定向控制技術，具有高精度、低振動、高扭矩的特點，性能遠遠超過市場上的同類產品。   高性能處理器DJI Ronin配備定制的先進32位浮點DSP處理器，比常用的ARM處理器效率更高，能更快速地對Ronin內置編碼器進行信號處理，從而達到Ronin本身的高性能需求。 內置接收機和遙控系統通過系統內置的D-Bus接收機，第二云臺手可以遠程操控云臺的三軸轉動控制。云臺操作員就可以專注于云臺的運動，而第二云臺手就可以更好地來控制相機拍攝角度。第二云臺手操作模式，同樣也適用于空中影視攝影 水平桿配件安裝座方便安裝必要的配件，如視頻監視器、第三方視頻發射器等等，都可以通過水平桿配件安裝座很容易地實現。頂部手柄快拆頂部手柄桿快拆設計，方便拆卸或裝載至其它平臺上，如汽車或飛行平臺等。  第二雲臺手控制器DJI Ronin手持云臺系統，標配第二云臺手控制器。使用該遙控器可以控制云臺旋轉和俯仰，控制器上有兩個定制開關，可以控制分配速度和操作模式。  移動式藍牙通過iOS調校軟件（Android版本即將發布）可以調整系統參數。通過PC調校軟件來升級軟件和獲得新功能。 快速可插拔智能充電電池4小時工作時間DJI Ronin手持云臺系統標配定制智能電池，易于安裝和充電方便。續航時間將取決于您所使用的相機，其連續工作時間可達到約4小時。   電源分配模組DJI Ronin的電源分配模組內置兩個標準的12V P-taps和一個500mAh全尺寸USB插頭，同時配備了支持DJI Lightbridge遠距離數字高清圖傳系統的連接點。多種電源接頭使得您能方便地擴展各種配件，比如跟焦系統、高清圖傳和其他配件，同時也減少了布線，保證了美觀。 15mm 圓桿配件系統配備兩根15mm圓桿，便于其它裝置的安裝擴展，如跟電動跟焦器或遮光斗等等。   便攜手提箱DJI Ronin標配一款結實耐用、防水的滾輪手提箱，方便運輸。其定制的密集EVA泡棉，能很好地保護云臺主體和相關配件。 遠端追焦可加購Redrock microRemote追焦系統，進行遠端追焦控制鏡頭對焦。  自動參數配置功能通過云臺app內置的ATS（Auto Tune Stability）參數自整定功能，在調節好平衡后，系統可以根據您所安裝相機的慣量，自動進行參數調節，使系統參數處于最佳狀態。遠程調參遙控器的參數配置可以通過云臺的調參App來實時調整，比如控制速度，重新映射控制搖桿和限位設置等等。參數實時查看云臺的重要參數數據都可以通過移動調參app實時查看，比如電機用電量、平移（Pan）、俯仰（Tilt）和橫滾（Roll）各軸的運動角度、電子溫度監控、剩余電量等等。SMOOTHTRACK? 調節用戶可以根據實際需求單獨調整設置控制速度。SmoothTrack?功能會根據操作員的動作來傳遞云臺運動。在云臺旋轉或俯仰時，相機也會平滑地做相應的旋轉和俯仰動作。旋轉和俯仰方向的速度可通過軟件分別設置。同時其運動加速度也可以被精確設置。如果云臺手需要在兩個位置間做快速的旋轉或俯仰動作，而標準速度設置又不能滿足需求，那么您就可以設置加速度，而不需要影響標準運動速度。固件在線升級所有云臺出廠時都自帶最新固件，也可通過在線升級的方式進行后續更新，升級擴展系統功能，方便您獲得最新的功能和特性。可搭載相機尺寸外觀設備機械與電子特性工作特性內置功能1. 三種工作模式·便攜懸掛·上下倒置·手提模式2. 內置獨立的IMU模塊3. 道指專用DJI云臺伺服驅動模塊4. 藍牙模塊5. USB接口6. 2.4GHz的接收機7. 溫度傳感器8. DJI高級32位的DSP處理器9. 的D-Bus / PPM接收機支持 配件電源接口12V的P-TAP×2，USB 500毫瓦×1; 道指DJI Lightbridge×1GCU輸入電源4S羅寧電池支持接口類型2.4GHz的遙控器，藍牙，USB調參軟件安裝要求了Windows XP SP3; Windows 7中; Windows 8的（32或64位）移動設備軟件安裝要求的iOS 6.1及以上，iPhone 4S，iPhone 5，iPhone 5S，iPod touch的4，iPod touch的5，iPad的3，iPad的迷你工作電流·靜態電流：300mA（@ 16V）·動態電流：600毫安（@ 16V）·堵轉電流：最大10A（@ 16V）工作環境溫度-15°C ~ 50°C (-5°F ~ 120°F)重量4.2KG（9.26磅），含把手重量尺寸620毫米（寬）×280-380mm（深）x 500毫米（高）可搭載相機尺寸最大長度為140毫米，最大寬度為195毫米，最大高度為 225毫米負載重量（參考值）7.25公斤（16磅）角度控制精度0.02°最大可控轉速·旋轉方向（pan）：90°/ S·俯仰方向（tilt）：100°/ S·橫滾方向（roll）：30°/秒可控轉動范圍·旋轉方向（pan）：360°/ S·俯仰方向（tilt）：45°/ -120°·橫滾方向（roll）：±25° 可適用機器如下：BMPCC, BMCC, Canon 1Dc, Canon 5D MK II, Canon 5D MK III, Canon 6D, Canon 7D, Canon C100, Canon C300, Canon C500, Nikon D800, Panasonic GH3/GH4, Red Epic/Scarlet, Sony Nex7

產品詳細介紹折合高度: 980mm 伸延高度: 1530mm 重量: 9kg 節數: 2節  

一、項目簡介 隨著科技進步和社會需求的發展，機器人手/臂除了工業生產，也越來越多用于服務人類的其它各個領域，這必然會使機器人承擔比工業中更加多樣的操作任務，面臨更加多變的工作環境。因此，國內外對非結構自然環境下、具備自主操作能力的機器人的研究十分重視。當前，具備視覺感知能力的機器人已被公認為機器人發展的主流趨勢，將視覺與機器人操作相融合，是對人類行為的模擬，由此產生的視覺伺服控制方法為機器人自主操作能力的實現帶來了新的思路，代表了機器人的先進控制技術，也是促進機器人智能化發展的一個重要驅動。可以預見，未來的視覺系統將會成為機器人名副其實的眼睛，視覺伺服技術在機器人自主操作中將具有不可替代的作用。 視覺伺服利用視覺傳感器提供的環境信息對機器人運動進行實時反饋控制，涉及機器人機械幾何設計、運動學和動力學、自動控制理論、計算機視覺圖像處理和攝像機標定等,是智能機器人領域中具有重要理論意義的研究課題之一。迄今為止，機器人手/臂的視覺伺服方法在太空遙操作、機器人手術、水果采摘、工業裝配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越來越多的應用。然而，現階段可實際應用的方案主要面向特定的標定環境、模型參數已知，機器人操作是編碼定式的，不具備模型未知條件下的自主操作能力，特別是當面向未來的剛-柔-軟體共融機器人時，其柔型結構造成的運動模型及參數的變化與不確定性，必然使現有確定模型的研究方法失效。因此，無模型（目標幾何模型，手眼標定模型，機器人運動模型）、非結構環境下的自適應操作對機器人提出了新挑戰，是機器人手臂(尤其柔型手臂)視覺伺服控制研究的難點與前沿問題，不斷深入對非結構環境下、無模型的機器人手/臂視覺伺服控制的研究具有重要的理論和現實意義。 在非結構自然環境下使機器人像人一樣協調自適應操作是當今機器人研究領域的一項尚未實現但又令人感興趣的研究工作。從理論上看，非結構自然環境下實現機器人柔性操作，就當前研究依靠單一的控制器設計是困難的。因此，本項目借鑒人的手眼協調操作是自適應學習過程，涉及智能進化和行為優化，將隨機動態規劃理論，結合約束規則與最優化控制，探索一種變參手眼關系，實現機器人在非結構自然環境下的自適應操作。 二、前期研究基礎 研究團隊一直致力于機器人視覺反饋控制的研究。在基礎理論研究上，針對無標定視覺伺服控制方案與設計，均提出了一些新型方法，有扎實的理論基礎和知識積累，并不斷跟蹤和深入在無模型視覺伺服控制的方面研究和前沿問題。目前，已經著手在無模型視覺伺服的可靠性、穩定性控制方面做了充分的探索工作：針對機器人無標定全局穩定操作問題，研究了一種魯棒卡爾曼濾波(RKF)合作Elman神經網絡(ENN)的全局穩定視覺伺服控制方法；提出了一種基于網絡輔助爾曼濾波狀態估計的無標定視覺伺服方法，提高伺服系統的魯棒性。同時，立足機器人發展前沿，建立了多模特征深度學習抓取系統，在無結構環境下實現了機器人智能抓取與定位。 已發表的與項目相關的主要論文有： [1] 仲訓杲,徐敏,仲訓昱,彭俠夫.基于多模特征深度學習的機器人抓取判別方法.自動化學報,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于雅可比預測的機器人無模型視覺伺服定位控制, 控制與決策, 已在線發表, 2018. [11] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于圖像的機器人非標定視覺反饋控制全局定位方法, 廈門大學學報(自然科學版), 已錄用, 2018. 三、應用技術成果 （一）基于多模特征深度學習的機器人抓取判別 研究了多模特征深度學習及其在機器人智能抓取判別中的應用，該方法針對智能機器人抓取判別問題, 研究多模特征深度學習與融合方法. 該方法將測試特征分布偏離訓練特征視為一類噪化, 引入帶稀疏約束的降噪自動編碼 (Denoising auto-encoding, DAE), 實現網絡權值學習; 并以疊層融合策略, 獲取初始多模特征的深層抽象表達, 兩種手段相結合旨在提高深度網絡的魯棒性和抓取判別精確性. 實驗采用深度攝像機與 6 自由度工業機器人組建測試平臺, 對不同類別目標進行在線對比實驗. 結果表明, 設計的多模特征深度學習依據人的抓取習慣, 實現最優抓取判別, 并且機器人成功實施抓取定位, 研究方法對新目標具備良好的抓取判別能力. （二）無標定視覺伺服解決方案及其機器人操作應用 研究了無標定視覺伺服方法及其在機械臂任務操作中的應用。首先提出視覺伺服目標：假設機器人或者攝像節的模型參數未知或者部分未知，視覺伺服的目標是使用攝像節作為傳感器，引導機械臂運動，使當前圖像特征收斂到期望圖像特征，從而完成定位或者跟蹤的任務。 手眼協調關系描述。關節圖像雅克比矩陣定量描述了機械臂關節變化引起圖像特征變化，它是關節-圖像映射的局部線性化矩陣。 建立圖像雅克比的在線估計器。將關節圖像雅克比矩陣的每一個元素作為輔助系統的狀態，建立輔助系統的狀態方程；攝像機提取到的圖像特征作為測量值，建立輔助系統的觀測方程。根據Kalman濾波器理論，我們設計了對關節圖像雅克比的在線實時估計算法。 構建基于圖像矩的目標函數。為了避免傳統的基于點特征的缺陷，例如點特征的標記、提取與匹配過程復雜且通用性較差問題。構建基于圖像矩的圖像特征向量完成視覺伺服任務，來提高視覺伺服系統的穩定性和可靠性。 四、合作企業 廈門萬久科技股份有限公司是一家集銷售、軟件研發、技術服務、加工技術整合為一體的高新技術企業。目前公司的經營范圍涉及CNC軟件開發及數控系統銷售、CNC控制零件銷售及專業維修；工藝優化、機臺升級與技術改造、工程配電與軟件優化、專用機控制系統開發、多軸機的設計與開發、機臺精度檢測與校正優化服務等。公司是國際知名生產制造企業——富士康的產品供應商和技術服務商。    

本實用新型公開了一種變電站絕緣子帶電水沖洗機械臂，包括基座、剛性主臂、絕緣臂、高壓水噴 頭，所述剛性主臂下端與基座通過第一銷軸鉸接，所述基座上設有與第一銷軸相連的第一驅動裝置，剛 性主臂頂部與絕緣臂底部通過第二銷軸鉸接相連，剛性主臂上設有與第二銷軸相連的第二驅動裝置，所 述高壓水噴頭與絕緣臂頂部通過第三銷軸鉸接，所述絕緣臂上設有主動皮帶輪和驅動主動皮帶輪的第三 驅動裝置，第三銷軸上設有固定相連的從

    myCobot人工智能套裝是集視覺、定位抓取、自動分揀模塊為一體的入門級人工智能套裝。基于Linux系統，在ROS搭建1：1仿真模型，可通過開發軟件實現機械臂的控制，簡單易學，能夠快速入門學習人工智能基礎知識，啟發創新思維，領悟開源創意文化。本套裝擴展性好，開放性高，可以被用于多種用途。可易用專科院校的實訓平臺、機器人學科搭建、機器人實驗室或個人學習與使用。 產品特性 大視覺識別算法 四種顏色木塊、不同形狀卡片任意選擇，4種ID二維碼識別學習二維和三維世界之間的投影關系，圖像特征點帶你學習圖像分割、保存圖片特征，深度學習yolov5算法，讓你了解神經網絡。 6種適配機械臂 支持 myCobot、mechArm、myPalletizer 的M5Stack和樹莓派版本。 aruco碼的檢測、跟蹤：攝像頭精確定位與標定，并進行自動抓取。 顏色及圖像識別：應用深度學習算法，用戶可以利用機械臂完成定位抓取和自動分揀。   聯系我們：深圳市大象機器人科技有限公司 官網：https://www.elephantrobotics.com淘寶官方旗艦店：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7PY8UhV電話：+86 (0755) 8696 8565/+86 181 2384 1923地址：深圳市福田區華強北電子科技大廈D座智方舟國際智能硬件創新中心D403 D504 D505

本發明公開了一種用于列車的可拆卸輔助行李架，包括由盒體和抽板構成的抽屜式的置物板、四個豎直支腳和四個U型掌，盒體的封閉端下方與兩個豎直支腳的頂部固定，抽板的外端下方與另兩個豎直支腳的頂部固定，盒體與抽板同一側的兩個豎直支腳比另一側的兩個豎直支腳長，使得置物板形成傾角α，豎直支腳可通過設置于其下端的活動扣與設于U型掌側面的凸起相扣合。本發明的輔助行李架結構簡單、安裝方便，可將原有列車行李架存放空間分隔成兩層空間，可實現存放空間的充分利用，并可根據行李的大小調整行李架的寬度，滿足不同行李的需求，此外，本發明的輔助行李架采用傾斜和側擋設計，以防止行李滑落，提高安全性能。

本實用新型公開了一種具備警示功能的圖畫展覽架，包括柜體、柜體底座、滾輪、頂蓋和框體，所述柜體的底部安裝有柜體底座，所述柜體底座的內部安裝有蓄電池，且柜體底座底部的四個角皆安裝有滾輪，所述柜體的外側壁安裝有紅外感應器，且紅外感應器上方的柜體上安裝有聲光報警器，所述柜體的內部安裝有電子滑軌，所述頂蓋頂部的中央位置處安裝有多媒體顯示屏。本實用結構牢固，設置的電子滑軌可以將展示架收回，設置了透明玻璃罩可以對圖畫進行保護，設置了紅外感應裝置以及聲光報警器可以對危險進行預警，設置了多媒體顯示屏可以對圖畫進行視頻

本實用新型公開了一種用于移動拍攝的攝影裝置支撐架，包括底座、升降桿、后板、補光燈、第一絲桿、第二絲桿和相機卡槽，所述升降桿的上端設有后板，后板的中心位置上方設有第一限位柱，所述后板的中心位置下方螺紋安裝有第一絲桿，第一絲桿上還螺紋安裝有平移滑板，所述第二絲桿上還螺紋安裝有滑塊，滑塊上還固定焊接有相機卡槽。當需要短距離移動拍攝時，只需要手動旋擰調節旋鈕即可將相機進行短距離移動，而且相比于手拿相機進行短距離移動拍攝，起到防抖的效果，使圖片更加清晰；還可實現平移滑板整體的前后移動，從而間接帶動相機前后移動，方便近距離對焦等拍攝，通過以上操作可實現相機前后左右移動，操作簡單，實用性強。