基于具身大模型的多场景智能巡检机器人系统框架与多机器人协同应用集成研究-提高巡检效率、保障安全、降低成本，助力工业自动 化与数字化转型

随着工业自动化与智能化的发展，巡检机器人在复杂和动态环境中的应用需求日益增长。然而，传统巡检机器人在 面对多变环境时，常面临适应性差、执行效率低和协同作业困难等挑战，亟需依托前沿技术进行突破。针对这一问题，本文提 出了一种基于具身大模型的智能巡检机器人系统框架，旨在通过多模态数据融合技术、边缘计算与云计算协同机制，提高巡 检机器人的智能化水平和应用效能。研究在民航机场的飞机停机坪与维修机库环境中进行实验，采用多种传感器和设备，如 高清 RGB 相机、超声探伤仪、红外热成像仪和激光雷达，通过实时数据融合实现飞机蒙皮损伤的准确检测。系统通过部署轻 量化本地模型与云端大模型协同工作，结合材料特性与环境变化，实现了对裂纹、腐蚀和变形等异常的快速识别与准确定位。 多机器人协同作业框架通过智能任务分配优化，显著提高了任务分配效率和执行精度。实验结果验证了该系统在提升巡检 效率、保障安全和降低人工成本方面的显著优势。综合来看，本研究不仅提出了具身大模型与多机器人协同的新型系统框 架，还通过技术融合和系统优化，突破了传统巡检机器人的感知、决策和执行瓶颈，具有重要的理论价值与实际应用前景。 关键词：具身大模型；智能巡检机器人；多模态数据融合；云边协同工作；系统集成

传统巡检机器人在复杂环境中面临诸多 挑战，如环境感知能力不足、数据处理效率低、实时 反馈不及时等问题。高电磁干扰和复杂地形条件 下，机器人的传感器性能受到显著影响，导致数据偏 差、不准确甚至丢失[2]。此外，尽管多机器人集群 在多任务目标实现³和动态实时协同任务规划4] 等方面展现了强大的群体智能分布式能力，但在协 同机制设计、数据共享模式优化及智能数据理解等 方面仍面临技术瓶颈[4]。

随着大模型技术的持续发展与突破，多模态大 模型已具备类人化的感知与认知能力，能够高效完 成复杂任务。这一技术为巡检机器人赋能，提升了 机器人的环境适应性、决策效率和任务协同能力，展 现出强大的应用潜力[5。

基于多模态融合技术，通过整合视觉、听觉、触 觉等多源感知数据，大模型能够构建更为细致的环 境认知，为复杂场景下的智能决策提供支持[6。此 外，多模态大模型还可通过开源社会媒体信息动态 扩充机器人知识库，实现自适应学习，提升系统在多 变任务中的适应性7。 自“ZG制造2025”提出以来，云边端协同架构 成为智能工厂的新模式，展现出高效、实时的运行特 点[8]。云边计算能够进行智能设备连接与任务处 理，减少对云端的依赖，提升响应速度和处理效 率，同时云端负责数据存储、管理与全局优化，为智 能制造提供算力支持[9]。

本文旨在研究具身大模型驱动的智能巡检系统 集成。先，通过多模态数据融合技术增强巡检机 器人环境感知能力；其次，优化边缘计算与云计算的 协同机制，以满足智能化和低延迟需求；Z后，通过 系统集成，提升多机器人协同工作能力，并进行场景 模拟与验证。研究旨在推动巡检机器人技术革新， 提高巡检效率、保障安全、降低成本，助力工业自动 化与数字化转型，并为产业升J提供参考。

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