基础巡检能力
设备状态：指示灯、仪表盘、开关、LED 屏 AI 视觉识别，异常实时告警（声光、短信、邮件 / 平台推送）。
动环监控：温湿度、烟感、水浸、噪音、压差等参数采集，构建微气候模型，识别局部热点。
资产盘点：RFID / 二维码 / 视觉识别自动盘点服务器、存储、网络设备，同步更新资产库。
安全与运维管控
人员管理：人脸识别准入、随工录像、远程对讲、操作行为回溯。
应急响应：自主导航至故障点，实时回传图像，支持远程诊断与协同处置。
报告生成：自动生成 PDF 巡检报告，含趋势分析与维护建议，支持自定义巡检频率。
场景化定制扩展
大型数据中心：多机器人协同、路径规划优化、数字孪生可视化、AR 远程协助。
小型机房（
一、自主导航与移动作业：全场景无障碍巡检
作为机器人基础核心能力，实现机房内无轨化自主移动、精准定位与智能避障，适配不同机房的通道宽度、机柜布局、地面环境，支持全区域覆盖与灵活作业。
多 SLAM 融合导航：支持激光 SLAM / 视觉 SLAM / 融合 SLAM，快速建图并实时更新机房地图，定位误差≤±5cm，满足高密度机柜、狭窄通道（≥50cm）、多层机房等复杂场景；
智能路径规划：支持定时巡检、定点巡检、按需巡检三种模式，可自定义巡检点、巡检路线、巡检频率，自动规避巡检盲区，支持多任务并行规划；
全向智能避障：搭载激光雷达、超声波、红外、视觉摄像头多传感器，实现静态（机柜、立柱、台阶）与动态（运维人员、移动设备）障碍全识别，避障响应≤0.5s，支持紧急制动与路径重规划；
自动化续航作业：单次续航≥8 小时，低电量时自动返回充电位补电，支持断点续巡，充电完成后继续执行未完成的巡检任务，无人工干预；
灵活移动适配：采用全向轮 / 麦克纳姆轮设计，支持原地转向、横向移动，适配机房狭小空间作业；升降臂模组可实现 0.5~2.5m 全高覆盖，满足地面至机柜顶部设备的巡检需求。
- 负责巡检机器人导航与规划控制模块的研发、迭代及优化，全面覆盖差速、四驱四转两种底盘类型，全程主导算法调试与落地，保障机器人导航稳定性。
- 接手前，机器人采用“全局规划+PID跟踪”算法架构，仅能检测全局路径障碍物，几乎无实际绕障功能；先在不改变原有架构的前提下，采用纯跟踪+斯坦利+PID组合算法进行优化调试，成功让机器人具备基础绕障能力，彻底解决原有绕障痛点，满足现场基础巡检需求。后续结合实际应用场景，意识到全局规划绕障的局限性，进一步升级方案，采用标准ROS1导航架构，加入局部规划器，从架构层面优化导航与绕障性能，同时选用TEB算法深化优化，大幅提升机器人适配复杂场景的能力。
- 主动开展算法调研与测试工作，系统研究DWA、TEB、MPPI、MPC等主流导航规控算法，对比各算法在巡检机器人场景下的适配性、稳定性及性能差异，形成完整调研测试报告，为算法选型提供核心依据。
- 选定TEB算法进行二次开发，结合巡检机器人实际应用场景（如厂区、园区巡检），优化算法核心参数与逻辑，进一步提升机器人绕障能力、路径平滑度及运动智能性，适配更复杂的现场巡检环境，降低人工干预频次。
- 基于激光雷达、IMU、摄像头等多传感器融合技术，完成传感器调试、数据校准及串口通信优化，解决传感器数据异常、丢包等问题，为算法落地提供精准、稳定的数据支撑。
- 使用C++、Python编写核心算法代码，利用Gazebo搭建仿真环境，完成算法仿真验证、参数调优及实机测试，实现“仿真-实机”高效迭代，降低实机调试成本，提升算法落地效率。
- 调试差速机器人硬件及外设，衔接算法与硬件层面，确保算法指令精准落地，保障机器人运动控制的平稳性与准确性。
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