智能巡检系统产品系统

本系统主要面向电力基建、数据中心、工厂车间及现代化办公园区等复杂室内外环境。在这些场景中，传统人工巡检往往面临工作量大、危险性高（如配电室高压风险）或无法24小时覆盖的问题。该项目通过四足机器人替代人工，可在狭窄空间、台阶或障碍物环境中灵活穿梭，实时监测温湿度、电表读数、设备异常及违禁品风险。尤其适用于需要高频次、高精度数据采集的无人值守机房或大型工业厂区，能够显著降低运维成本，提升安全预警的即时性。

系统构建了“云-端-机器人”一体化的全方位功能体系：
1. 多模态交互控制： 支持语音和手柄双重控制，用户可通过自然语言下达复杂指令（如“去大门取快递再回工位”），系统自动拆解任务并执行。
2. 实时监控与预警： 实时传输RGB及红外热成像画面，自动识别人员违规、火源、设备过热等风险并推送告警。
3. 智能任务编排： 提供可视化管理后台，用户可自定义巡检点位、任务类型（电表读取、目标检测等）及巡检频率，实现全自动化作业。
4. 数据可视化分析： 自动生成巡检报告，通过仪表盘展示本月巡检总数、异常项分布及完成率，为决策提供数据支持。

项目采用了“底层能力调用 + 上层业务创新”的分层架构：
1. 能力集成： 机器人底层接入成熟的 SLAM 导航模块，确保基础的定位与路径规划能力。本项目通过 API 调用实现机器人在预设地图中的坐标跳转。
2. 大模型中枢： 项目的核心实现逻辑在于指令解析引擎。利用 LLM 将用户模糊的语义转化为机器人可执行的 JSON 结构化参数。例如，将“去取快递再回工位”拆解为多个坐标点的有序导航动作，实现了业务逻辑与底层驱动的深度融合。
3. 全栈数据流： 前端利用 Vue/React 构建可视化工作台，后端基于云端架构处理海量巡检记录。通过视觉算法（OCR 识别电表、目标检测）对巡检过程中捕获的图像进行自动化审计，并实时推送到报表端，完成从指令下达到结果反馈的全链路开发。