隨著工業(yè)自動化與智能化的發(fā)展，巡檢機器人在復雜和動態(tài)環(huán)境中的應用需求日益增長。然而，傳統(tǒng)巡檢機器人在 面對多變環(huán)境時，常面臨適應性差、執(zhí)行效率低和協(xié)同作業(yè)困難等挑戰(zhàn)，亟需依托前沿技術(shù)進行突破。針對這一問題，本文提 出了一種基于具身大模型的智能巡檢機器人系統(tǒng)框架，旨在通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)、邊緣計算與云計算協(xié)同機制，提高巡 檢機器人的智能化水平和應用效能。研究在民航機場的飛機停機坪與維修機庫環(huán)境中進行實驗，采用多種傳感器和設備，如 高清 RGB 相機、超聲探傷儀、紅外熱成像儀和激光雷達，通過實時數(shù)據(jù)融合實現(xiàn)飛機蒙皮損傷的準確檢測。系統(tǒng)通過部署輕 量化本地模型與云端大模型協(xié)同工作，結(jié)合材料特性與環(huán)境變化，實現(xiàn)了對裂紋、腐蝕和變形等異常的快速識別與準確定位。 多機器人協(xié)同作業(yè)框架通過智能任務分配優(yōu)化，顯著提高了任務分配效率和執(zhí)行精度。實驗結(jié)果驗證了該系統(tǒng)在提升巡檢 效率、保障安全和降低人工成本方面的顯著優(yōu)勢。綜合來看，本研究不僅提出了具身大模型與多機器人協(xié)同的新型系統(tǒng)框 架，還通過技術(shù)融合和系統(tǒng)優(yōu)化，突破了傳統(tǒng)巡檢機器人的感知、決策和執(zhí)行瓶頸，具有重要的理論價值與實際應用前景。 關鍵詞：具身大模型；智能巡檢機器人；多模態(tài)數(shù)據(jù)融合；云邊協(xié)同工作；系統(tǒng)集成

傳統(tǒng)巡檢機器人在復雜環(huán)境中面臨諸多 挑戰(zhàn)，如環(huán)境感知能力不足、數(shù)據(jù)處理效率低、實時 反饋不及時等問題。高電磁干擾和復雜地形條件 下，機器人的傳感器性能受到顯著影響，導致數(shù)據(jù)偏 差、不準確甚至丟失[2]。此外，盡管多機器人集群 在多任務目標實現(xiàn)³和動態(tài)實時協(xié)同任務規(guī)劃4] 等方面展現(xiàn)了強大的群體智能分布式能力，但在協(xié) 同機制設計、數(shù)據(jù)共享模式優(yōu)化及智能數(shù)據(jù)理解等 方面仍面臨技術(shù)瓶頸[4]。

隨著大模型技術(shù)的持續(xù)發(fā)展與突破，多模態(tài)大 模型已具備類人化的感知與認知能力，能夠高效完 成復雜任務。這一技術(shù)為巡檢機器人賦能，提升了 機器人的環(huán)境適應性、決策效率和任務協(xié)同能力，展 現(xiàn)出強大的應用潛力[5。

基于多模態(tài)融合技術(shù)，通過整合視覺、聽覺、觸 覺等多源感知數(shù)據(jù)，大模型能夠構(gòu)建更為細致的環(huán) 境認知，為復雜場景下的智能決策提供支持[6。此 外，多模態(tài)大模型還可通過開源社會媒體信息動態(tài) 擴充機器人知識庫，實現(xiàn)自適應學習，提升系統(tǒng)在多 變?nèi)蝿罩械倪m應性7。 自“ZG制造2025”提出以來，云邊端協(xié)同架構(gòu) 成為智能工廠的新模式，展現(xiàn)出高效、實時的運行特 點[8]。云邊計算能夠進行智能設備連接與任務處 理，減少對云端的依賴，提升響應速度和處理效 率，同時云端負責數(shù)據(jù)存儲、管理與全局優(yōu)化，為智 能制造提供算力支持[9]。

本文旨在研究具身大模型驅(qū)動的智能巡檢系統(tǒng) 集成。先，通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)增強巡檢機 器人環(huán)境感知能力；其次，優(yōu)化邊緣計算與云計算的 協(xié)同機制，以滿足智能化和低延遲需求；Z后，通過 系統(tǒng)集成，提升多機器人協(xié)同工作能力，并進行場景 模擬與驗證。研究旨在推動巡檢機器人技術(shù)革新， 提高巡檢效率、保障安全、降低成本，助力工業(yè)自動 化與數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并為產(chǎn)業(yè)升J提供參考。

附件：基于具身大模型的多場景智能巡檢機器人系統(tǒng)框架與多機器人協(xié)同應用集成研究-提高巡檢效率、保障安全、降低成本，助力工業(yè)自動 化與數(shù)字化轉(zhuǎn)型