巡检机器人
案例介绍
• 采集了2000+张工厂场景图片，标注了人员、仪表盘、阀门等8类目标
• 使用PyTorch训练YOLOv8n模型，通过TensorRT进行INT8量化，将推理速度从28FPS提升至60FPS
• 编写了后处理脚本，将检测框坐标转换为3D空间位置（结合深度图）
2. 多传感器融合定位
• 编写Python节点分别订阅IMU(200Hz)、激光雷达(10Hz)、相机(30Hz)数据• 实现扩展卡尔曼滤波(EKF)，融合里程计和IMU数据，将定位精度从±15cm提升至±3cm
• 设计了时间戳同步机制，解决多传感器数据不同步问题
3. 底层电机控制
• 基于FreeRTOS在STM32F407上实现3个PID控制环路（速度环、位置环、电流环）
• 通过CANopen协议与电机驱动器通信，实现500Hz的控制刷新率
• 编写了电机校准和故障诊断程序，支持过流/过热保护
4. 系统集成与测试
• 设计了完整的状态机（待命→导航→检测→报告→充电）
• 在室内外场景完成100+小时测试，累计巡检里程50+公里
• 开发了远程监控脚本，支持通过MQTT上传检测结果和异常告警
巡检机器人
案例介绍
1. AI模型部署与优化
• 采集了2000+张工厂场景图片，标注了人员、仪表盘、阀门等8类目标
• 使用PyTorch训练YOLOv8n模型，通过TensorRT进行INT8量化，将推理速度从28FPS提升至60FPS
• 编写了后处理脚本，将检测框坐标转换为3D空间位置（结合深度图）
2. 多传感器融合定位
• 编写Python节点分别订阅IMU(200Hz)、激光雷达(10Hz)、相机(30Hz)数据• 实现扩展卡尔曼滤波(EKF)，融合里程计和IMU数据，将定位精度从±15cm提升至±3cm
• 设计了时间戳同步机制，解决多传感器数据不同步问题
3. 底层电机控制
• 基于FreeRTOS在STM32F407上实现3个PID控制环路（速度环、位置环、电流环）
• 通过CANopen协议与电机驱动器通信，实现500Hz的控制刷新率
• 编写了电机校准和故障诊断程序，支持过流/过热保护
4. 系统集成与测试
• 设计了完整的状态机（待命→导航→检测→报告→充电）
• 在室内外场景完成100+小时测试，累计巡检里程50+公里
• 开发了远程监控脚本，支持通过MQTT上传检测结果和异常告警
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