随着城市轨道交通规模快速扩张，传统人工巡检模式暴露出效率低、覆盖不全、成本高等突出问题。轨道车辆结构复杂隐蔽，现有轨旁检测系统存在20%检测盲区，人工巡检易受环境光照、检修经验等因素制约，难以满足高频次、高精度运维需求。针对这一行业痛点，本项目研发的车辆智能巡检机器人系统，通过人工智能与机器人技术的深度融合，开创了轨道交通检修领域人机协同作业新模式。 研发过程中需攻克多重难题：车底空间狭窄且部件密集，要求机器人具备复杂环境下的精准导航与多级避障能力；传统二维检测难以覆盖螺栓松动、管路泄漏等隐蔽缺陷，需构建视觉听觉融合的多模态检测体系；系统需与既有轨旁检测设备深度协同，重构“动态检测+静态复检”的智能运维闭环。 本成果通过SLAM自主导航、六自由度机械臂、AI智能识别等核心技术突破，集成2D/3D视觉与高灵敏度音频传感，实现对20余类典型故障的精准识别，检测效率较人工提升60%。国内首创“机器人巡检-AI诊断-人工复核”人机联控模式，使检修周期延长30%；率先将听觉智能检测应用于管路泄漏诊断，填补行业技术空白；模块化设计使AGV底盘、机械臂等核心部件适配不同车型，部署成本降低40%。 其经济价值更体现在推动行业检修模式变革—构建“检测装备-数据分析-运维决策”全链条解决方案，使轨道交通运维从劳动密集型向技术密集型转型。相关技术可延伸至动车组、铁路货车及工业设备检测领域，为智能运维国家标准制定提供实践样本。据不完全统计，该系统规模化应用可使全行业年均降本超200亿，更通过减少列车停运检修频次，提升轨道交通运营可靠性，间接创造的社会效益难以估量。 作为智能检测装备的创新实践，本项目不仅解决了车底检测“最后20%盲区”的行业难题，更探索出人机协同的智能制造新路径。其技术框架与实施经验为城市轨道交通智慧化升级提供重要参考，相关软硬件系统已形成自主知识产权体系，助推我国高端装备制造业向智能化标准化方向迈进，对落实交通强国战略具有深远意义。