基于人工智能的巡检人形机器人系统开发

需求的背景和应用场景

随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，智能化、自动化解决方案在各行各业中逐渐取代传统人工操作，以提高效率、降低成本并增强安全性。特别是在巡检领域，人形机器人凭借其灵活性和适应性，成为替代人工进行高风险、高效率巡检任务的理想选择。本技术需求旨在开发一款基于人工智能的巡检人形机器人系统，专门应用于不小于50*30m的室内场景，如大型仓库、数据中心、机场候机厅等。这些场景往往面积广阔、结构复杂，且对安全监控有着极高的要求。传统人工巡检不仅耗时耗力，还难以保证巡检的全面性和及时性，而基于人工智能的巡检人形机器人则能有效解决这些痛点，实现24小时不间断、高精度、高效率的自主巡检。

要解决的关键技术问题

1. 高精度自主定位技术：研发基于多传感器融合（如激光雷达、摄像头、惯性导航等）的自主定位系统，确保机器人在复杂室内环境中能够实时、准确地确定自身位置，定位误差不超过10cm。
2. 高效避障与目标识别算法：利用深度学习、计算机视觉等技术，开发能够识别并绕过不小于5cm障碍物的避障算法，以及特定目标状态检测识别算法，识别准确率需达到95%以上。同时，机器人需具备在最小间距1m的通道中灵活穿行的能力。
3. 大语言模型集成与本地知识库构建：集成先进的大语言模型，使机器人具备自然语言理解和生成能力，能够回答基于本地知识库的问题，提升巡检过程的智能化和交互性。
4. 上位机软件开发：设计并开发用户友好的上位机软件，用于实时监控机器人状态，包括位置、电量、摄像头捕捉的图像、识别结果等关键信息，便于操作人员远程管理和控制。

效果要求

• 高效巡检：通过自主导航和高精度定位技术，实现室内场景的全覆盖、无遗漏巡检，大幅提高巡检效率。
• 精准识别与避障：确保机器人在复杂环境中能够准确识别目标状态，有效避开障碍物，保障巡检过程的安全性和连续性。
• 智能交互：集成大语言模型后，机器人能够理解和回应现场人员的自然语言指令，提供即时信息支持，增强现场应急响应能力。
• 可视化管理：上位机软件提供直观的操作界面和丰富的数据展示，便于管理人员实时监控机器人状态，优化巡检策略。
• 创新性与竞争优势：该技术需求将人工智能、机器人技术、大数据分析等多种前沿技术深度融合，形成具有自主知识产权的高性能巡检人形机器人系统，为巡检行业带来颠覆性的变革，提升客户在安全管理、效率提升等方面的竞争优势。