机器人被引入电力巡检领域机器人被引入电力巡检领域，以取代人工完成大部分自动化巡检工作。但是，针对表计识别的传统图像识别方法由于受到复杂背景、光线条件等因素的影响，检测与识读的整体准确率仍然较低。通过与公司合作，利用AI算法实现装备赋能升级，大幅提升“视力”，帮助变电站智能巡检机器人提高了设备图像识别的准确率，进一步解放了劳动力。激光雷达、SLAM技术与PFM算法机房巡检机器
智能巡检机器人价格
机器人被引入电力巡检领域
机器人被引入电力巡检领域，以取代人工完成大部分自动化巡检工作。但是，针对表计识别的传统图像识别方法由于受到复杂背景、光线条件等因素的影响，检测与识读的整体准确率仍然较低。通过与公司合作，利用AI算法实现装备赋能升级，大幅提升“视力”，帮助变电站智能巡检机器人提高了设备图像识别的准确率，进一步解放了劳动力。
激光雷达、SLAM技术与PFM算法机房巡检机器人采用一部单线
激光雷达、SLAM技术与PFM算法
机房巡检机器人采用一部单线激光雷达。激光雷达是通过激光照射物品产生反射进行环境感知探测的，由于光速非常快，雷达通过脉冲发射固定波长的激光波和反射波的差频来计算与物体之间的时间。激光雷达的探测距离超过三十米，在机房巡检场景下激光雷达用于SLAM和远距离避障。SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）即时定位和地图构建，可以让机器人在不同的机房模块间环境下迅速构建环境地图。机器人部署初期，通过遥控行进，行进过程中激光雷达通过激光发射和机械旋转扫描装置可以的形成一张二维的机房模块地图，机器人可以在地图的指引下自主进行路径规划和运动行进。
多模态数据融合呈现多样化价值应用
智能巡检机器人无论在机器人自主移动、控制与驱动、定位导航以及传感器数据采集、图像处理、语音采集与处理、系统分析与决策、大数据分析等方面都用到人工智能技术，换一个角度来说，人工智能在每一个领域的突破和发展，都会对智能巡检机器人核心功能、平台特性、数据运维管理、决策与预警等起到推动作用。
多模态数据融合呈现多样化价值应用，具体情况如下：
（1）工作环境数据；
（2）设备状态数据判断与预警；
（3）运行数据呈现与管理（运维平台）。随着智能巡检机器人行业的不断成熟，对数据的选择性应用已成为趋势，也进一步提升了数据采集的有效性和应用价值。
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