系统包含环境建图、自主定位、全局路径规划、局部动态避障及自主巡逻模块。融合激光雷达与惯性传感器数据构建赛场地图，根据目标位置规划行驶路线，并在行进过程中避开动态障碍物；结合回环检测与重定位功能，提高建图质量与定位稳定性，实现机器人全场自主巡逻。

系统包含图像预处理、装甲板检测识别、目标运动预测及实时推理模块。结合传统视觉与深度学习模型，实现敌方机器人装甲板的实时检测与识别；利用卡尔曼滤波进行运动预测补偿，提升复杂光照和运动场景下的识别稳定性，并通过处理流程优化满足机器人实时决策需求。

项目由“卢奥”角色、Web聊天界面、本地安全代理和LumoEngine设计组成。已实现接入DeepSeek的流式多轮对话、连续上下文管理、角色化温暖回复、精确北京时间问答、连接状态和异常提示，以及APIKey后端隔离；用户可通过浏览器与智能伙伴实时交流。系统进一步设计了用户档案、关系状态、长期记忆、

模块化设计，各功能独立、可复用：1.FPGA采集与信号处理模块：多通道同步ADC采集、可编程激励信号生成（DDS）、实时滤波与解算；2.ARM嵌入式控制模块：外设驱动、通信协议栈（UART/SPI/I2C/CAN）、闭环控制逻辑；3.上位机监控模块：串口/USB/网口通信、实时波形显示、参数下发、数

平台主要包括设备接入、数据资产管理、多源数据可视化、场景检索、标注任务管理、质量管理和数据集管理等模块。支持车辆与机器人采集数据的批量上传、完整性校验、解析及元信息提取，按设备、时间、地点及任务类型统一管理；支持图像、点云、运动轨迹和设备状态的同步回放，辅助定位异常行为；支持通过场景标签及组合条件筛

三大核心模块：1.机器人及设备资源管理层多品牌机器人兼容：建立统一的机器人抽象层，支持管理不同厂商的六轴机械臂（如ABB、KUKA、FANUC等），通过加载对应的DH参数或运动学模型，实现运动学正逆解的统一接口。工具与周边设备管理：管理打磨主轴、砂轮/刀具的尺寸参数（半径、长度），以及外部轴（变位机

系统架构：搭建ROS协同控制框架，设计多阶段任务状态机，完成多节点全流程自动化调度与进程间通信。视觉导航：集成纯视觉定位方案实现自主定位与建图，定位精度3cm、硬件成本降低30%。上位机调试：基于WebSocket编写Linux端数据交互程序，实时回传底层运行数据、图像与运动路径，便于线下调试

设计并实现“消息监听→过滤→上下文组装→大模型生成→人工审核→延迟发送”的完整对话链路；构建RAG检索增强模块：对知识库文档分块、调用embedding接口生成向量，基于余弦相似度检索策略，并实现embedding失败时按关键词字面匹配的降级方案；实现Hermes长线记忆：持久化联系人画像与关系阶段

1.可在指挥中心实时远程对无人机进行控制管理，包括操控飞行器、调整飞行姿态、调整巡航路线、一键起飞、一键降落及控制相机等，实现多架无人机的视频和飞行数据远程同时接入到指挥中心。监控无人机的数据，给无人机规划航点航线，对无人机飞行拍摄的照片，视频进行统一管理。2.学习无人机考试培训，能够刷题考试，记录

一、核心功能模块1.多模态图像采集模块支持根据产品材质定制成像方案，可灵活选用可见光、红外、激光、超声波等多类成像传感器，适配金属、玻璃、透明薄膜、高反光工件等不同检测对象。内置工业相机、定制化光源的智能控制单元，可自动调节光源亮度、触发模式，针对复杂工业环境做抗反光、抗干扰优化，最高支持5微米级的