此款智能巡检机器人专为配电室环境所设计，采用SLAM激光导航与两级升降设计 （0.3m〜1.6m垂直机械臂），可精准定位检测点，实现配电室巡检区域的全面覆盖。本机器人具有自主导航、自动避障、自动充电、局部放电检测、仪表读数自动识别、状态指示识别、热红外测温、设备噪声检测、环境监测等功能，支持多种巡检模式、智能告警、历史数据分析，可代替人工巡视，实现对配电室全自动智能巡检，保障企业用电安全。

本方案图像识别系统采用了分布式神经网络图像算法，大量引入AI深度学习方法，建立高精度AI识别算法库与电力、能源、工业生产等示范项目的数据库，可实现字符类、指针类、状态显示类、开关类、刻度类等多种检测功能，配电室综合识别率可达95%以上。相比传统图像算法，AI深度学习图像算法具有如下优势：自动学习模式特征，减少了人为设计特征造成的不完备性。采用端到端的识别方式，适应性强。高并行度，可适用于优化加速。在许多应用场景中可超越现有算法的识别性能。准确率提高了10%-30%以上。与此同时，AI深度学习图像算法对原有的单侧点单目标巡检方式进行识别升级，机器人通过单侧点位即可实现多个表计的数据采集，极大的减少了机器人前期配置时间和人力成本，机器人运行效率也大大提升。

机器人采用SLAM即时定位与地图构建技术，指的是机器人在自身位置不确定的条件下，在完全未知环境中创建地图，同时利用地图进行自主定位和导航。 SLAM问题可以描述为：机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动，在移动过程中根据位置估计和传感器数据进行自身定位，同时建造增量式地图。定位(localization)：机器人必须知道自己在环境中位置。建图(mapping):机器人必须记录环境中特征的位置(如果知道自己的位置)。SLAM：机器人在定位的同时建立环境地图。其基本原理是运过概率统计的方法，通过多特征匹配来达到定位和减少定位误差的。

机器人系统可通过PC、平板、手机进行登录及相关监控操作，支持机器人巡检状态查看、历史数据浏览、机器人监控等功能，各平台客户端可配合监控管理平台使得用户进行系统管理及巡检任务的部署。

双向语音功能指的是对讲和广播功能。对讲是指站内工作人员能够在巡检机器人管理后台和机器人之间进行对讲，本功能的实现是通过开启巡检机器人管理后台的语音对讲，同时前方工作人员需打开机器人的语音按钮。广播则可用于管理后台对现场工作远程指挥或紧急情况下要求快速撤离等。