湖南德控自动化设备有限公司，具备如下业务优势：

SIEMENS 可编程控制器

1、 SIMATIC S7 系列PLC、S7200、s71200、S7300、S7400、ET200
2、 逻辑控制模块 LOGO！230RC、230RCO、230RCL、24RC、24RCL等
3、 SITOP 系列直流电源 24V DC 1.3A、2.5A、3A、5A、10A、20A、40A
4、HMI 触摸屏TD200 TD400C TP177,MP277 MP377
SIEMENS 交、直流传动装置，数控伺服

西门子S7-300开出模块西门子S7-300开出模块

用手套“交谈”
现在，西门子正沿着这个方向，开展广泛深入的研发工作。例如，在中国，一组西门子中国研究院的研究人员正在探索用于实现未来工业环境中人机交互的基本功能。乍看起来，自然语言处理或许是促进交互的技术，因为它不仅高效，而且已经发展成熟。由苹果公司开发的Siri就使用了自然语言处理技术。然而，在嘈杂的工厂环境中，它却并非理想之选。因此，西门子中国研究院的研究人员正在开发数据手套，以捕捉人手的运动和手势，从而向机器人描述复杂的指令。

目前，一只原型数据手套已在测试阶段。它装配了17个带有惯性传感器和磁性传感器的微电子机械系统。通过整合来自传感器的输入，手套的手势（包括每只手指的运动）将被合并传送到“受训”的机械臂与机械手处，以实时执行特定任务。随着这项技术的发展，机器学习将被用来训练机器人，教它们识别以手势表达的越来越复杂的指令，向机器人分配高级任务，以及教会机器人新的技能。

机械臂与机械手在进行任务训练时必须学会对各类物体施加不同的压力，这样才能优化抓取和移动的动作。在这方面，数据手套不可或缺。例如，西门子的原型手套配有作用力反馈功能，这就在人手与机器人之间形成了交互闭环。数据手套的指尖装有由微控制器驱动的压电陶瓷元件。当抓握特定物体时，手套可以产生对应准确压力值的不同频率和振幅的振动。一旦接收到这些数据，机械手就可以根据自身压力传感器返回的实时反馈，向物体施加适当压力。

在**博士的带领下，西门子中国研究院的研究人员正在开发数据手套。

数据手套可以捕捉人手的运动和手势，向机器人传递复杂指令。

当数据手套的用户执行手部动作时，传感器将实时记录输入并将数据转发至受训机械臂。

请将扳手递给我
在高度灵活的未来生产环境中，机器人将无暇参加长期培训。同人类工人一样，它们要现学现用。作为朝这个方向迈出的*步，西门子中国研究院的研究人员已经开发出了一套算法，让机器人能够执行一项非常重要的基础任务：抓取未知物体。这项任务虽然对人类而言轻而易举，但对于机器人却较具挑战性，因为机器人必须自主决定正确的抓取手势和与目标物体的接触点。有趣的是，这项任务的解决方案是以Xbox游戏机所用微软设备Kinect为基础开发出来的。