具身智能在智能巡检机器人中的应用——以开关柜带电操作机器人为例

news2025/3/12 15:59:54

随着机器人技术和人工智能的迅速发展,具身智能在各行业的应用日益广泛,尤其是在电力行业中的智能巡检领域。传统的电力巡检和维护工作通常需要人工操作,存在着高温、高压、强电磁场等危险环境,且效率较低。开关柜带电操作机器人作为智能巡检机器人中的一种典型应用,能够在无需人工直接接触的情况下进行带电操作,从而提高了工作效率和安全性。

01

具身智能的基本概念与关键技术

具身智能的定义

具身智能(Embodied Intelligence)是指机器或机器人通过其物理身体与环境交互的方式来感知、理解和适应环境的智能。与传统人工智能不同,具身智能不仅依赖于算法和计算能力,还需要机器人通过传感器感知环境,通过执行器与环境进行交互。它的核心是机器人通过直接与环境互动获得经验,并在此基础上做出智能决策。

具身智能的核心技术包括:

感知系统:包括视觉、听觉、触觉等多模态感知,机器人能够实时获取周围环境的信息。

运动控制与执行系统:机器人通过机械臂、移动平台等执行器完成任务动作。

决策与学习系统:通过机器学习算法,机器人能够不断优化决策过程,提高任务执行的精确度和适应性。

具身智能在智能巡检机器人中的应用

在智能巡检领域,具身智能使机器人不仅能够完成基本的巡检任务,还能在复杂、动态的环境中进行自主决策。例如,开关柜带电操作机器人通过具身智能技术,可以实时感知电力设备的状态,并根据不同的巡检结果做出相应的决策,如调节操作手臂角度、调整巡检路径等,从而完成带电操作任务。

02

开关柜带电操作机器人:核心技术与优势

开关柜带电操作机器人的工作原理

开关柜带电操作机器人主要由感知系统、决策系统、执行系统和通信系统组成。其工作原理如下:

1. 感知系统:机器人通过视觉传感器、红外传感器、电流传感器等设备,实时获取开关柜内的工作状态信息。例如,视觉传感器能够帮助机器人识别开关柜的外部环境和设备状态,温度传感器则可检测设备是否过热,电流传感器则能监测电流的变化。

2.决策系统:机器人根据感知到的环境信息,通过内置的决策算法进行实时分析,生成最佳的操作方案。例如,在电流过载的情况下,机器人能够决定是否断开电源。

3. 执行系统:通过机械臂或其他执行器,机器人能够进行精确的带电操作。这些操作可能包括调整电气开关、检查设备状况等。

4. 通信系统:通过无线通信技术(如5G、Wi-Fi等),机器人能够将实时数据传输到远程监控中心,或接收操作指令进行调整。

 开关柜带电操作机器人的技术优势

1、基于5G信号辅助的室内定位;

2 、结合视觉、听觉、触觉等传感器的数据,基于服务器端的大模型,实现端到端的环境感知,自主导航,决策规划及操作控制。

3、利用异常检测及预测模型,机器人可监视和预测自身状态,及时发现潜在故障,进行预警。

应用场景:变电站高压开闭室、工业能源等高危复杂场景

03

具身智能面临挑战

SLAM导航难点:

难点1:

在极端天气下,如雨雪,大雾等天气,激光雷达和相机的工作受限,无法准确定位。

难点2:

在环境变化的场景下,如设备升级改造,场地施工等情况下,原有的建图与目前的激光雷达和相机的感知结果不匹配,机器人导航定位就会丢失位置,无法导航。

难点3:

在光照变化在环境变化的场景下,如设备升级改造,场地施工等情况下,原有的建图与目前的激光雷达和相机的感知结果不匹配,机器人导航定位就会丢失位置,无法导航。比较剧烈的情况下,利用传统机器视觉无法提取的图像特征信息,从而降低了感知定位的精度。

超维机器人基于开发的视觉大模型,采用自研的图像匹配模块,有效提高了处理图像信息的鲁棒性。目前能有效保证机器人在白天和黑夜有灯光情况下的巡检任务的精度需求。

采用图优化神经网络(GNN)开发了3d点云的匹配方案,当场景变化时,在线更新地图。

具身智能技术在巡检及操作任务上的应用难点:

难点1:针对新客户的不熟悉的现场,需重新训练每一个模型,并重新部署,交付成本高。

难点2:老客户升级设备,或更换操作部件,仍需要重新训练每一个小模型,维护成本高。

难点3:巡检机器人摄像头更换或图像的分辨率改变,模型都存在识别率降低或不识别的风险,仍需重新训练每一个模型。

基于小模型的方案算力需求小,好部署,但鲁棒性差,维护成本高,适合在数据不足时的开发。

超维机器人得益于在工业和能源领域多年数据积累,在开源的通用检测大模型GLEE的基础上,公司二次开发了应用于工业和能源场景的图像处理大模型。

根据操作业务及机械臂自动手眼标定需求,我们独立设计了3d深度估计的decode模块,实现了模型对深度的估计。GLEE并未包含图像的匹配模块。我们根据模型所提取的图像特征输出,设计了独立GNN(Graph Neural Network)模块,同时考虑图像上关键点的特征和位置信息,实现了图像匹配功能。

以下为我们采用大模型后,各个任务指标的对比:

04

总结

具身智能在智能巡检机器人中的应用,特别是在开关柜带电操作中的应用,具有重要的现实意义。它不仅提高了电力设备的巡检效率,也在很大程度上保障了操作人员的安全。随着技术的不断进步,具身智能将使智能巡检机器人更加智能化、多功能化,未来有望在更广泛的领域中发挥作用。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2300554.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

nuxt中引入element-ui组件控制台报错问题

在使用element-ui组件的外层加一层 <client-only placeholder"Loading..."><van-button type"primary">主要按钮</van-button> </client-only> 实际使用&#xff1a; <div class"tab"><client-only placehol…

Java面试第二山!《计算机网络》!

在 Java 面试里&#xff0c;计算机网络知识是高频考点&#xff0c;今天就来盘点那些最容易被问到的计算机网络面试题&#xff0c;帮你轻松应对面试&#xff0c;也方便和朋友们一起探讨学习。 一、HTTP 和 HTTPS 的区别 1. 面试题呈现 HTTP 和 HTTPS 有什么区别&#xff1f;在…

RocketMQ 5.0安装部署

0.前言 在微服务架构逐渐成为主流的今天&#xff0c;消息队列如同数字世界的快递员&#xff0c;承担着系统间高效通信的重要使命。 Apache RocketMQ 自诞生以来&#xff0c;因其架构简单、业务功能丰富、具备极强可扩展性等特点被众多企业开发者以及云厂商广泛采用。历经十余…

俄罗斯方块游戏完整代码示例

以下是一个基于Cocos Creator引擎开发的俄罗斯方块游戏的完整代码示例。该游戏实现了俄罗斯方块的基本功能&#xff0c;并且代码整合在单个文件中&#xff0c;无需任何外部依赖&#xff0c;可以直接在浏览器中运行。 1. 创建Cocos Creator项目 首先&#xff0c;确保你已经安装了…

Ubuntu22.04配置cuda/cudnn/pytorch

Ubuntu22.04配置cuda/cudnn/pytorch 安装cuda官网下载.run文件并且安装/etc/profile中配置cuda环境变量 cudnn安装官网找cuda版本对应的cudnn版本下载复制相应文件到系统文件中 安装pytorch官网找cuda对应版本的pytorchpython代码测试pytorch-GPU版本安装情况 安装cuda 官网下…

【九】Golang 数组

&#x1f4a2;欢迎来到张胤尘的技术站 &#x1f4a5;技术如江河&#xff0c;汇聚众志成。代码似星辰&#xff0c;照亮行征程。开源精神长&#xff0c;传承永不忘。携手共前行&#xff0c;未来更辉煌&#x1f4a5; 文章目录 数组数组初始化默认初始化显式初始化省略长度初始化索…

百达翡丽(Patek Philippe):瑞士制表的巅峰之作(中英双语)

百达翡丽&#xff08;Patek Philippe&#xff09;&#xff1a;瑞士制表的巅峰之作 在钟表界&#xff0c;百达翡丽&#xff08;Patek Philippe&#xff09; 一直被誉为“世界三大名表”之一&#xff0c;并且常被认为是其中的至高存在。一句“没人能真正拥有一枚百达翡丽&#x…

【学习】软件测试中的分类树法介绍

分类树法是一种软件测试设计技术&#xff0c;它通过构建一个树状结构来组织和展示输入数据的多种组合。这种方法有助于系统地识别和分析可能的测试情况&#xff0c;从而确保对软件进行全面而详尽的测试。分类树法特别适用于具有多个选择或条件的复杂系统&#xff0c;它可以有效…

打造智能语料库:通过Coco AI Server 实现 Notion 笔记 RAG 检索功能

本文将详细介绍如何将 Notion 作为语料库&#xff0c;部署 Coco Server 的 RAG&#xff08;Retrieval-Augmented Generation&#xff09;功能。我们将使用 Easysearch 作为语料库存储 Notion 素材&#xff0c;并通过 ollama 进行 LLM 推理。 1. 环境准备 1.1 启动 Easysearch…

SP字体UI放大代码

代码&#xff1a; echo off set QT_SCALE_FACTOR放大倍数 start "" "你的SP.exe启动路径"

动手学Agent——Day2

文章目录 一、用 Llama-index 创建 Agent1. 测试模型2. 自定义一个接口类3. 使用 ReActAgent & FunctionTool 构建 Agent 二、数据库对话 Agent1. SQLite 数据库1.1 创建数据库 & 连接1.2 创建、插入、查询、更新、删除数据1.3 关闭连接建立数据库 2. ollama3. 配置对话…

「软件设计模式」适配器模式(Adapter)

软件设计模式深度解析&#xff1a;适配器模式&#xff08;Adapter&#xff09;&#xff08;C实现&#xff09; 一、模式概述 适配器模式&#xff08;Adapter Pattern&#xff09;是结构型设计模式中的"接口转换器"&#xff0c;它像现实世界中的电源适配器一样&#…

Dify平台搭建面试机器人

无代码搭建面试机器人 什么是Dify 什么是Dify Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务&#xff08;Backend as Service&#xff09;和 LLMOps 的理念&#xff0c;使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员&#xff0c;也能…

如何通过AI轻松制作PPT?让PPT一键生成变得简单又高效

如何通过AI轻松制作PPT&#xff1f;让PPT一键生成变得简单又高效&#xff01;在这个信息化飞速发展的时代&#xff0c;PPT已经成为我们日常工作、学习和生活中不可或缺的一部分。无论是公司会议、学术报告&#xff0c;还是个人展示&#xff0c;PPT的作用都不容忽视。很多人对于…

从零开始部署DeepSeek:基于Ollama+Flask的本地化AI对话系统

从零开始部署DeepSeek&#xff1a;基于OllamaFlask的本地化AI对话系统 一、部署背景与工具选型 在AI大模型遍地开花的2025年&#xff0c;DeepSeek R1凭借其出色的推理能力和开源特性成为开发者首选。本文将以零基础视角&#xff0c;通过以下工具链实现本地化部署&#xff1a; …

STM32 CubeMx配置串口收发使用DMA并调用Idle模式(二)

本篇主要结合代码落实&#xff0c;之前串口已经配置好的DMA方式。 一、首先我们把串口看成一个对象&#xff0c;它有属性、私有数据和方法&#xff1b; 每个串口都有名字属性&#xff1b;有初始化、发送、接收方法&#xff1b;还有一个私有数据&#xff08;这个私有数据是每个…

使用Redis实现分布式锁,基于原本单体系统进行业务改造

一、单体系统下&#xff0c;使用锁机制实现秒杀功能&#xff0c;并限制一人一单功能 1.流程图&#xff1a; 2.代码实现&#xff1a; Service public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderSe…

Nginx内存池源代码剖析----ngx_create_pool函数

ngx_create_pool 是 Nginx 内存池 的初始化函数&#xff0c;负责创建并初始化一个内存池对象。它的作用是 为后续的内存分配操作提供统一的管理入口&#xff0c;通过预分配一块较大的内存区域&#xff0c;并基于此区域实现高效的内存分配、对齐管理和资源回收。 源代码定义&…

DeepSeek 开放平台无法充值 改用其他平台API调用DeepSeek-chat模型方法

近几天DeepSeek开放平台无法充值目前已经关闭状态&#xff0c;大家都是忙着接入DeepSeek模型 &#xff0c;很多人想使用DeepSeek怎么办&#xff1f; 当然还有改用其他平台API调用方法&#xff0c;本文以本站的提供chatgpt系统为例&#xff0c;如何修改DeepSeek-chat模型API接口…

QT基础一、学会建一个项目

注&#xff1a;因为CSDN有很多付费才能吃到的史&#xff0c;本人对此深恶痛绝&#xff0c;所以我打算出一期免费的QT基础入门专栏&#xff0c;这是QT基础知识的第一期&#xff0c;学会建一个项目&#xff0c;本专栏是适用于c / c基础不错的朋友的一个免费专栏&#xff0c;接下来…