地下管廊人工巡檢必不可少
針對地下管廊的巡檢所進行的工作，包括定期巡檢、檢測、風險預警及維修保養等，是為保證管廊設施系統與設備具備正常運行所必不可少的。
即使在今天電力自動化已經達到相當高水平的現實下，為避免儀器儀表的老化和錯誤識別，也必須進行人工巡檢工作
管廊人工巡檢，對運行設備進行感觀的簡單的定性判斷，主要通過看、觸、聽、嗅等感官去實現的，對主要包括對設備外部損傷、銹蝕、冒煙、著火、異味、異常聲音等巡視，個人判斷為主，主管差異大。
人工巡視的管理、安全性及與后臺運維管理系統的及時對接一直是困擾巡檢管理工作的難題。
管廊人工巡檢的弊端
個體差異巡檢人員的生理心理素質、責任心、工作經驗、技能水平差異都會造成少巡、漏巡、錯巡的可能性。不借助儀器只是簡單的巡視，精確度較低。
人身安全長期近距離接觸用電設備，特別是在惡劣氣候環境下，對巡視人員的人身安全也有一定的威脅。
惡劣環境惡劣環境，比如地下滲水或有害氣體出現，可能阻止巡檢人員按時到崗；而邊遠地區有很難找到和留住合格的運維巡檢人員。
信息流失采集的設備信息無法及時、準確、數字化的上傳，因此巡檢信息的有效性應用大打折扣。
地下管廊巡檢機器人時代的來臨
永不疲倦的連續作業極大節省人力成本、提升工作效率
利用機器人的不間斷工作實現7*24小時巡檢
只需聘用少量技術和管理人才, 減少人力資源成本
減少復雜的人員協調和溝通成本
機器人嚴格的標準化操作消除不可抗力因素導致的運維失誤
通過機器人的視覺和感官準確、客觀地反映系統運行狀態
用機器人代替人巡檢可減少人的個性化肉眼識別帶來的失誤
利用機器人的網絡互連功能實現數據的實時上傳
采用標準的巡檢路徑，避免巡檢工作對機房周邊設備的影響
AI技術的應用解決設備差異化帶來的運維復雜度
通過云端AI定制機器人的巡檢功能
利用機器人自學習功能解決管廊內線路及設備巡檢的差異化
通過機器人的可編程接口實現與后臺監控和運維管理平臺的無縫接軌
基于AI，移動巡檢，
多參量采集+故障分析+云端管理
01
靈活的可移動性：自主行走式機器人，可自定義巡檢路線行進；軌道式機器人，適合管廊內地面環境惡劣的空間中，在預設軌道上移動。
02
搭載多種傳感設備，紅外測溫，非法入侵，環境溫濕度，多種氣體探測（O2，H2S,CO, CH4），煙霧報警，氡氣報警。
03
置于旋轉云臺上的可見光攝頭及紅外成像儀，實現圖像采集及AI圖像比對，升降臂實現全視野無死角巡檢。
04
隨身AI與后臺云端完美結合，實現高效圖像識別與故障判斷，并保證巡檢結果的實時性。
05
自動充電、避障、隧道內WIFI無線增強，保證機器人運行和信號傳輸的可靠性。
06
巡檢數據實時上傳至后臺監控和運維平臺；支持海量巡檢節點和海量數據上傳；可對接客戶運維管理平臺。
07
永不疲倦，7*24小時連續作業，低電量自動充電，避免巡檢人員在惡劣環境所處的危險。
巡檢機器人系統架構：
可行走/移動的傳感和數據采集平臺+
無線傳輸+云端AI軟件
移動平臺、升降任務載體
高清、數字、可升降攝像頭
傳感器和WIFI模組：紅外測溫溫度、煙霧和其它傳感器
車載AI模組：自動按照規劃巡檢路徑移動巡檢、現場故障判斷
自動充電系統：自動回到充電位置充電斷
基于AI的圖像自動識別
機器人遙控操作
基于AI的故障自動判別
具備AI功能的故障自動判別
自動更新AI知識庫，不斷進化的故障設別能力
LOG數據庫與電力監控軟件接口
巡檢機器人主要技術指標
