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作品名称：管道智能探测小车
学校名称：兰州工业学院
参赛队伍：脑洞发电站
队伍编号：221404
参赛学生：杨博董辉何轩靳蓉
指导老师：高爱民王心亮
投票日期：2025年10月10日 00:00->2025年12月15日 00:00
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详细说明

管道智能探测小车项目是为报名参加第二十七届中国机器人及人工智能大赛而研发的技术项目，核心目标是解决人类难以或无法进入的狭窄、复杂管道环境中的检测难题，通过技术创新实现管道内部状况的高效、精准监测与隐患预警。
在技术设计上，项目聚焦多维度创新：移动性能方面，小车具备全向移动能力，可在狭小空间内实现近乎原地转向，灵活应对管道内复杂路径与特殊情况，同时配备高清视频回传模块与红外摄像头，既能在光线充足环境下捕捉实时图像，又能在低照度、黑暗环境中录制清晰视频，保障恶劣条件下的适应能力；通信技术上，突破传统单一通信局限，创新性融合 LoRa 技术与 5G 技术构建异构通信网络，LoRa 技术满足低功耗、长距离数据传输需求，5G 技术保障高清视频与多传感器数据的高速、低时延传输，结合动态频谱分配与自适应调制技术，解决管道内信号屏蔽、衰减问题，实现数据稳定回传；感知能力上，设计模块化传感器支架，集成多种类型传感器，开发多源传感器时序对齐协议，搭配改进型卡尔曼滤波算法与 CNN 模型，实现多传感器动态协同与抗干扰，全面、准确感知管道状态；数据处理方面，采用国产 NPU 加速嵌入式 AI 推理，通过通道剪枝与量化技术压缩模型体积，构建边缘端初步诊断、网关端深度分析与风险预测的两级数据处理机制，降低云端负载的同时实现快速响应。
项目整体系统由探测终端（管道智能小车）、通信网络（LoRa 网关、5G 基站）、云端分析系统组成，形成 “数据采集 - 传输 - 分析 - 预警” 的完整链路，可应用于工业、市政、能源等领域的管道检测，替代人工巡检，提升检测安全性、效率，降低运维成本与隐患风险。经查新检索 Web of Science、Scopus、中国知网等国内外权威数据库及专利、标准数据库，对比现有研究发现，项目在 LoRa 与 5G 异构通信融合、多传感器协同感知、边缘智能分级决策方面的技术方案具有创新性，现有文献中未见相同报道，填补了相关技术空白。