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雷达卡
整体趋势
形态多样化：不仅限于机械臂与轮式车辆，还出现了四足巡检机器人、水下机器人、管道机器人等多种类型。
平台化+二次开发：典型产品提供SDK/API/ROS（或自家中间件），将硬件作为载体，让用户自行输入任务逻辑、导航策略、AI识别算法等。例如 ROS-Industrial 项目和 NVIDIA Isaac ROS 就是专门帮助工业设备变成“可编程平台”的。
按场景分类介绍
地面：工业移动与巡检平台
典型方向：仓储搬运、生产线物料配送、车间巡检。
特点：激光 / 视觉导航、支持调度系统、可加装货架、机械臂或定制模块。
二次开发方式：许多厂家直接提供 ROS/ROS2 接口 或 REST / gRPC API，用户可以接入自己的感知算法和调度系统。也有“机器人操作系统”方案，如 Node Robotics 的 NODE.OS 将多种 AMR 抽象为统一接口。
高空：无人机＋机巢系统（Dock）
- 工业无人机巡检（电力、风电、管道、桥梁）
- 代表：DJI 企业系列（如 Matrice 30 等），广泛应用于电力巡检、风力叶片检查、管道和桥梁等。
- 二次开发能力：DJI 提供较为全面的 Mobile SDK、Payload SDK、Cloud API、Edge SDK，允许开发者控制飞行、任务规划、载荷数据处理及与云平台对接。
- 无人机机巢（Dock）自动化系统
- 代表：DJI Dock 2/3 等：支持定时自动起飞、降落和充电，实现“无人值守”巡检。Edge SDK 特别适用于在 Dock 终端进行边缘计算与云端协作，使第三方能够实现自己的业务逻辑和数据处理。
主流发展方向关键词
“自动化无人机场站 + 云端管理 + 开放 SDK（移动、载荷、云、边缘）”
水下：ROV/AUV，用于海工、船体、码头等
- 工业水下检测 ROV
- 用途：码头桩基、船体、海上平台、水下管道、水库大坝等结构检查。
- 代表：Boxfish 和 SubC Imaging 等公司的专业级 ROV，用于水下检查和成像。
- 二次开发能力：通常提供控制接口（串口/以太网）、视频流、传感器数据接口，许多系统支持用户接入自己的声呐、成像模块或数据记录系统。部分面向科研市场的 ROV/AUV 直接基于 Linux/ROS，开放程度更高，便于编写 SLAM 和目标检测算法。
- “驻留式”AUV / 长期驻水机器人
趋势是：常驻水下平台 + 远程唤醒执行任务，再返回“母港”上传数据、充电。
这类平台通常强调长时间自主任务规划 + 高带宽数据回传接口，适用于油气、风电场和国防等行业。
软件与生态层面的主流方向
- ROS-Industrial：将原本用于科研的 ROS 扩展到制造业硬件和应用（如机械臂、移动机器人、传送带等）。
- 帮助厂商以统一的软件堆栈开放接口，降低开发者的入门门槛。
- ROS 2 在工业中的普及：相比于 ROS1，ROS2 更符合工业需求（实时性、安全性、分布式系统）。
- 有厂商如 Robotnik 等，直接以 ROS2 为核心软件平台提供 AMR 和巡检机器人。
- NVIDIA Isaac ROS 等“加速包”：为 Jetson / GPU 平台提供优化的导航、感知、SLAM 节点，加快工业机器人上运行 AI/SLAM 的速度。
京公网安备 11010802022788号
