本实用新型公开一种分离报警与集合控制的电子钱包，包括钱包本体、RFID读写模块、MCU控制单元、报警器及RFID标签;RFID读写模块、MCU控制单元及报警器设置在钱包本体上，RFID读写模块及报警器分别与MCU控制单元电连接，RFID标签粘贴于多个不同管理物件上;RFID标签远离RFID读写模块时，RFID读写模块输送管理物件分离信号至MCU控制单元，MCU控制单元触发报警器进行报警。本实用新型便于物件管理，使得不会遗漏需携带的物件。
本发明是一种高压气体放电灯启动系统，电感镇流器(ZLQ1)的中间抽头2脚连接到第一继电器(JD1)，电感镇流器(ZLQ1)的输出引脚3与第一继电器(JD1)相连;第一继电器(JD1)的公共引脚3分别与变压器(BYQ1)的副边3脚以及第二继电器(JD2)相连;第二继电器(JD2)的公共引脚3与功率因数补偿电容(C0)一端相连，功率因数补偿电容(C0)另一端连接交流电源输入端口(II)。利用电感镇流器必须有的功率因数补偿电容，与电感镇流器中间抽头分出的合适电感量，产生串联谐振，电容谐振高电压加于灯泡两端。并在灯泡两极间，跟随灯泡电压交流正负极方向变化，高压触发放电，将灯点亮，实现了灯泡热启动。
技术领域：本发明涉及电力输送领域，尤其涉及一种操作简单、可快速检查输电线路漏电位置的可重复利用的架空线路漏电寻址仪。背景技术：在现有的电力输送线路当中，尤其是0.4KV和10KV的输电线路当中，经常会出现输电线路与树枝或其他接地导体接触、变压器故障、避雷器损坏、瓷瓶老化等接地而发生较大的漏电现象需要电工排查维修。（科技成果评价）现有的检测方式是通过在输电线路上间隔一段距离安装架空线路故障指示器，通过电磁感应翻牌指示漏电区域。但该种方式不能准确判断漏电的具体位置，需要维修工人沿着线路逐渐排查，这对于后段线路长或者穿过山林的区域尤其困难，增加了维修工人的工作难度，也降低了工作效率;同时架空线路故障指示器长年设置于室外且为封闭式设计，电池不到半年就消耗完就只能整体式更换，不能做到重复利用，同时增加购买指示器的成本和人工更换难度;而且，现用的架空线路故障指示器在线路恢复正常后需要近6个小时才能恢复到正常指示，反应慢。（科技成果评价）进一步，如果遇到雷电天气6小时出现别一处漏电情况且无法指示，不能适应目前快速高效的用电维护需求。发明内容：本发明目的在于提供一种操作简单、可快速检查输电线路漏电位置的可重复多次利用的架空线路漏电寻址仪。与现有技术相比，本发明的优点在于：1、此寻址仪用于10kv电力线路漏电的快速精准查找到漏电点(误差1Cm)，极大的提高了输电线路漏电维护的快速响应;2、将钳形漏电测试装置和工频逆变装置巧妙融合一体，且体积少，重量轻，操作简单;3、可多次重复使用，避免了人工更换架空线路故障指示器，同时也降低了使用成本，便于推广应用。
一种可进行太阳能跟踪的无人机，包括无人机机身、主旋转电机、固定座、光敏感应器、翻转式太阳能电池板、电池板固定框、侧旋转电机、固定架、升降气缸和机翼，无人机机身上有主旋转电机，固定座固定在主旋转电机的转轴上，翻转式太阳能电池板成排固定在电池板固定框内，电池板固定框两侧有侧旋转电机，侧旋转电机的转轴固定在电池板固定框侧端中部，电池板固定框两侧的固定架下方有升降气缸，升降气缸固定在固定座上，固定座上有4个光敏感应器。本发明无人机顶部太阳能跟踪机构的翻转式太阳能电池板成排设置可同时进行翻转，而水平面旋转则由主旋转电机进行控制，从而能最大限度的对太阳能进行收集，并且成本更为低廉，安装更为方便。
本发明提出一种无人机的可视导航系统。其中，无人机集群的协作交互方法包括以下步骤：无人机集群中的某个无人机确定其通信覆盖范围内满足协作条件的无人机，并根据满足协作条件的无人机建立无人机协作组;确定所述无人机协作组中的多架无人机的机间路由;根据所述机间路由的链路状态信息对所述无人机协作组中的多架无人机分配协作任务;根据所述无人机协作组中的多架无人机的运动状态评估所述链路状态，并根据评估结果更新所述无人机协作组的无人机及每架无人机的协作任务。本发明可靠性强，通信质量高，能较好地适应可视导航中的无人机集群通信环境。
本发明提供一种遥操作机器人基于视觉的动觉示教控制方法，其步骤包括采用立体视觉技术对现场的作业对象及背景环境(障碍物)进行识别与空间信息提取;以通过视觉识别、计算出的作业对象与机器人末端间的位姿关系为参数，构建作业对象对机器人的虚拟吸引力;以机器人末端沿其速度方向与背景环境(障碍物)的距离为参数，构建机器人所受的障碍物排斥力;将作业对象虚拟吸引力、障碍物虚拟斥力以及机器人抓取物体时的真实作用力合成机器人示教力;通过主端系统与从端系统间的雅可比矩阵，将示教力向操作手柄反馈，从而实现对操作者的动觉示教。本发明相对于现有技术具有如下的优点及技术效果 ：[0031] 1. 将机器智能与人类高级决策的优点有机集成，可有效提高机器人的作业效率与局部自主。[0032] 2. 降低对操作人员熟练程度的要求。[0033] 3. 对可能发生的机器人与环境间的碰撞进行预测，可有效保证机器人作业系统的安全性。[0034] 4. 能够缓解操作者控制机器人时的心理紧张及决策疲劳。[0035] 5. 控制回路具有数据量小、信息丰富、超前预测的优点，可有效避免图像时滞导致的机器人操控盲目性。一种遥操纵机器人基于视觉的动觉示教控制方法，其特征在于，包括以下步骤 ：[0007] S1、采用立体视觉技术对现场的作业对象及背景环境 ( 障碍物 ) 进行识别与空间信息提取;[0008] S2、以步骤 S1 中获取的作业对象与机器人末端间的位姿关系为参数，构建作业对象对机器人的虚拟吸引力;[0009] S3、以步骤 S1 中获取的机器人末端沿其速度方向与背景环境 ( 障碍物 ) 的距离为参数，构建机器人所受的障碍物排斥力;[0010] S4、将作业对象虚拟吸引力、障碍物虚拟斥力以及机器人抓取物体时的真实作用力合成机器人示教力;[0011] S5、通过主端系统与从端系统间的雅可比矩阵，将示教力向操作手柄反馈，从而实现对操作者的动觉示教。[0012] 根据权利要求 1 所述的遥操纵机器人基于视觉的动觉示教控制方法，其特征在于，所述步骤 S1 包括 ：包括以下步骤 ：[0013] S11.1、将 Bumblebee 双目摄像头采用 eye-to-hand 方式固定在现场环境正上方，光轴与地面垂直，简称为环境相机;[0014] S11.2、根据环境相机图像中各像素点的颜色、灰度或纹理特征，从中剔除机器人区域及作业对象区域，以获得背景图像;[0015] S11.3、根据图像匹配及摄像机标定的结果，实时计算背景图像中各像素点的空间坐标;[0016] S11.4、采用基于空间自相关性的内插方式来预测估计所剔除的机器人区域及作业对象区域应有像素属性，并结合背景图像像素特征，生成背景环境的高程数据模型;[0017] S12.1、将 Kinect 相机采用 eye-in-hand 方式固连于机器人末端，简称为手部相机;[0018] S12.2、根据手部相机图像中各像素点的颜色、纹理特征，采用结合人口统计与区域增长的图像分割方法来提取作业对象区域，并采用分裂 - 合并算法提取该区域轮廓的近似多边形，取多边形的顶点为作业对象图像特征;[0019] S12.3、根据图像匹配及摄像机标定的结果，实时计算作业对象区域各像素点的空间坐标，并构建其 OBB(Oriented Bounding Box- 有向包围盒 ) 包围盒模型。
本发明公开了一种基于VR-Forces仿真平台的多无人机协同任务规划仿真系统，其特征是：多无人机协同任务规划仿真系统由n个无人机仿真子系统、一个地面控制中心仿真子系统和一个任务规划仿真场景管理子系统组成。
