一种提升机器人手臂操纵精度的多关节联动方法及系统

    公开(公告)号:CN112077841A

    公开(公告)日:2020-12-15

    申请号:CN202010795671.7

    申请日:2020-08-10

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明提出一种提升机器人手臂操纵精度的多关节联动方法及系统,属于信息科学技术与机器人领域,构建并训练基于神经网络的内模型,该内模型包括正向模型和反向模型,该正向模型含有机器人手臂关节角度到笛卡尔空间中方向的映射关系,该反向模型含有笛卡尔空间中方向到机器人手臂关节角度的映射关系;机器人手臂基于训练好的内模型,根据获取的目标相对位置来生成控制指令,根据控制指令来预测手臂的运动方向,由此可以提升机器人手臂的精度。

    二次光刻制备薄膜晶体管的方法

    公开(公告)号:CN101984506B

    公开(公告)日:2012-07-04

    申请号:CN201010504099.0

    申请日:2010-10-12

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明提供了一种二次光刻实现薄膜晶体管的制备方法,属于半导体技术平板显示领域。该方法具体包括:首先在玻璃或者塑料衬底上生长一层半导体沟道层;然后生长一层栅绝缘介质层;再进行第一次光刻和刻蚀定义栅绝缘介质层图形;随后生长一层导电薄膜材料,光刻和刻蚀形成栅电极、源端电极和漏端电极。本发明采用二次光刻形成薄膜晶体管的工艺技术,减少了光刻次数,简化了工艺步骤,从而提高了工作效率,降低了制造成本。为液晶显示等行业提供简便可行的薄膜晶体管制备方法。

    基于微流控芯片的贴壁细胞划痕制作及迁移观测方法

    公开(公告)号:CN104893953A

    公开(公告)日:2015-09-09

    申请号:CN201510050047.3

    申请日:2015-01-30

    Abstract: 本发明提供了一种基于微流控芯片的贴壁细胞划痕制作及迁移观测方法。该微流控芯片中具有“Y”型结构的微沟道,包括:连通的主沟道和两从沟道,主沟道连接至细胞入口,两从沟道连接至两液滴入口。该贴壁细胞划痕制作包括:在微流控芯片的微沟道内采用该贴壁细胞对应的完全培养基进行片上贴壁细胞培养;将微流控芯片的细胞入口、两液滴入口的溶液全部吸净;向微流控芯片的两液滴入口同时、分别注入该贴壁细胞对应的完全培养基和胰蛋白酶溶液;静置预设时间;按顺序从细胞入口、两液滴入口吸净溶液,从而在微流控芯片微沟道的底壁上形成划痕。本发明为贴壁细胞体外迁移提供更接近生理环境的方法,同时降低了实验成本。

    一种氧化锌基肖特基薄膜晶体管

    公开(公告)号:CN102468338A

    公开(公告)日:2012-05-23

    申请号:CN201010547529.7

    申请日:2010-11-17

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明提供一种氧化锌基肖特基薄膜晶体管,属于半导体技术领域。该氧化锌基肖特基薄膜晶体管包括一栅电极,一栅绝缘介质层,一半导体导电沟道区,一源区和一漏区,所述栅电极位于玻璃或者塑料衬底之上,所述栅绝缘介质层位于玻璃和栅电极之上,所述半导体导电沟道层位于覆盖栅电极的栅介质之上,面积小于栅介质面积。所述源区和漏区在沟道区两端并与沟道区相交叠,所述源区和漏区的金属接触为肖特基金-半接触,并且源区和漏区的金属使用的材料不同,在氧化锌薄膜晶体管的源端形成高肖特基势垒,漏端形成低肖特基势垒。本发明可以有效地降低氧化锌薄膜晶体管的关态电流并提高开态电流。

    二次光刻制备薄膜晶体管的方法

    公开(公告)号:CN101984506A

    公开(公告)日:2011-03-09

    申请号:CN201010504099.0

    申请日:2010-10-12

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明提供了一种二次光刻实现薄膜晶体管的制备方法,属于半导体技术平板显示领域。该方法具体包括:首先在玻璃或者塑料衬底上生长一层半导体沟道层;然后生长一层栅绝缘介质层;再进行第一次光刻和刻蚀定义栅绝缘介质层图形;随后生长一层导电薄膜材料,光刻和刻蚀形成栅电极、源端电极和漏端电极。本发明采用二次光刻形成薄膜晶体管的工艺技术,减少了光刻次数,简化了工艺步骤,从而提高了工作效率,降低了制造成本。为液晶显示等行业提供简便可行的薄膜晶体管制备方法。

    一种提升机器人手臂操纵精度的多关节联动方法及系统

    公开(公告)号:CN112077841B

    公开(公告)日:2022-02-11

    申请号:CN202010795671.7

    申请日:2020-08-10

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明提出一种提升机器人手臂操纵精度的多关节联动方法及系统,属于信息科学技术与机器人领域,构建并训练基于神经网络的内模型,该内模型包括正向模型和反向模型,该正向模型含有机器人手臂关节角度到笛卡尔空间中方向的映射关系,该反向模型含有笛卡尔空间中方向到机器人手臂关节角度的映射关系;机器人手臂基于训练好的内模型,根据获取的目标相对位置来生成控制指令,根据控制指令来预测手臂的运动方向,由此可以提升机器人手臂的精度。

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