北京海淀区企业研发的快递机器人已经在清华大学、中关村智左街和7000公里的多个封闭居民区进行了测试，目前正在进行小规模量产。加速度传感器包括由硅膜片、上盖、下盖，膜片处于上盖、下盖之间，键合在一起；一维或二维纳米材料、金电极和引线分布在膜片上，并采用压焊工艺引出导线；工业现场测振传感器，主要是压电式加速度传感器。便携式振动校验台其工作原理主要利于压电敏感元件的压电效应得到与振动或者压力成正比的电荷量或者电压量。工业现场典型采用IEPE型加速度传感器，及内置IC电路压电加速度传感器，传感器输出与振动量正正比的电压信号。轴承振动监测仪齿轮箱类高频故障都具有如下特点:故障初期振动冲击明显,随故障程度加深,振动冲击逐渐恢复至正常值,而振动能量值明显增大。 交货成本将从每单1.5元左右降低到人工1元以下。

真正的小黄马快车机器人，数据地图

　　据悉，这款名为“真机小黄马”的快递服务机器人，配备了一系列发展高端装备，包括中国激光雷达、摄像头和传感器等。作为企业核心信息技术问题之一的定位系统技术，研发管理公司可以选择了“多线激光雷达+GPS+惯导”等多传感器数据融合市场定位的方案，实现了精准定位和自主学习导航。

该机器人通过头顶配备的激光进行雷达。资料图

特别是激光雷达首先进行环境测绘，获得先验点云图，并通过GPS和惯性导航初步确定机器全球位置，通过将激光雷达扫描数据与先验点云图匹配，可以获得更精确的全球位置，实现精确定位和自主导航。 在感知层，激光雷达和视觉的结合可以实时识别行人、车辆和障碍物，为规划最佳迂回路径提供依据。

据报道，基于该方案，机器人自动实时合成定位和导航精度可维持在1 ~ 3cm，并可实现室外到室内的无缝切换。

机器人自主导航视频截图、数据图

　　因为搭载多线激光雷达，这款机器人可在夜间学生自主巡航，24小时配送。针对不同路况变化、行人众多等复杂社会环境，机器人可通过摄像头数据进行分析行人检测、车辆安全检测，激光雷达工作进行障碍物识别，采用基于深度合作学习的环境设计建模软件技术风险识别行人和物体，提高避障准确度。

手机演示了如何使用这个送货机器人数据地图

　　目前，研发公司已和多家物业园区达成合作。根据不同园区业主需求，开发了两款快递机器人：一款能直接从收发室取货并送至业主楼下；一款则拥有乘坐电梯送货的功能，可将货物送到业主家门口。

　　今年，这款机器人产量预计可达千台左右，今后有望走进北京一些小区。此外，研发公司还将开发出四足智能配送机器人，预计今年6月产出第一批样机，届时，可以实现自主上台阶功能。未来，快递机器人还会走出园区，通过连接无人配送局部网络，像快递员一样，在大街上穿梭送快递。