【地线机器人】是一款在地线上巡检线路的机器人-地线机器人
2025-10-23 16:54:52
行业：安全
载体：安卓APP
技术：Android Jetpack、AndroidX、Room、kotlinx.coroutines
业务和功能介绍
立项背景与目标：
为了解决西北地区高压输电线路巡检难度大、耗时长、人员需求大等问题，自助研发该产品，以机器人巡线的方式代替人工巡检。
软件功能、核心功能模块的介绍：
1.手动控制机器人的机械结构，以达到前进、后退、越障等目的，同时添加点位（越障点、充电点、任务点）；
2.手动控制机器人云台摄像机，确定要拍照的角度、方位、缩放等信息，辅助观察线路问题；
3.通过选择添加的点位，制定任务模板、计划任务，最终发送给机器人执行，以做到机器人自动巡线的目的；
4.同步服务端和离线手持端应用的数据库。
业务流程、功能路径描述
1.将机器人运上高压线路的地线上，通过Lora或TCP连接机器人。注：Lora连接距离更远，但无法查看实时视频；
2.首次运行需要添加线路，然后人工跑一次整个需要巡线的线路，在合适的位置添加充电点、越障点、任务点，整个过程手持端和机器人需要保持一定的距离，所以人员也需要跟随行进；
3.添加点位时，在合适的位置，人为停止下来，添加为对应的点位。添加任务点时，需要人为控制云台转动到合适的角度、位置，然后再进行添加预置点，任务执行时，一个预置点会拍一张照片。一个点位可以添加多个预置点；
4.最后根据所得点位指定任务，发送给机器人完成自动巡线任务。此时不需要手持端跟随；
5.同步数据库到服务器后，可以在网页端编辑新增任务，然后下发任务。同时服务端的变更的数据也会在手持端联网的同时，更新到手持端。
为了解决西北地区高压输电线路巡检难度大、耗时长、人员需求大等问题，自助研发该产品，以机器人巡线的方式代替人工巡检。
软件功能、核心功能模块的介绍：
1.手动控制机器人的机械结构，以达到前进、后退、越障等目的，同时添加点位（越障点、充电点、任务点）；
2.手动控制机器人云台摄像机，确定要拍照的角度、方位、缩放等信息，辅助观察线路问题；
3.通过选择添加的点位，制定任务模板、计划任务，最终发送给机器人执行，以做到机器人自动巡线的目的；
4.同步服务端和离线手持端应用的数据库。
业务流程、功能路径描述
1.将机器人运上高压线路的地线上，通过Lora或TCP连接机器人。注：Lora连接距离更远，但无法查看实时视频；
2.首次运行需要添加线路，然后人工跑一次整个需要巡线的线路，在合适的位置添加充电点、越障点、任务点，整个过程手持端和机器人需要保持一定的距离，所以人员也需要跟随行进；
3.添加点位时，在合适的位置，人为停止下来，添加为对应的点位。添加任务点时，需要人为控制云台转动到合适的角度、位置，然后再进行添加预置点，任务执行时，一个预置点会拍一张照片。一个点位可以添加多个预置点；
4.最后根据所得点位指定任务，发送给机器人完成自动巡线任务。此时不需要手持端跟随；
5.同步数据库到服务器后，可以在网页端编辑新增任务，然后下发任务。同时服务端的变更的数据也会在手持端联网的同时，更新到手持端。
项目实现
项目分为5个模块，如下：
1.程序入口模块：仅实现入口程序，无其他功能；
2.公共模块：提供公共的服务、缓存、实体类、数据库等；
3.硬件模块：提供Lora串口连接实现、TCP连接实现、云台控制实现、实时视频播放器实现、通用于Lora、TCP连接的指令收发系统实现；
4.计划模块：提供任务点、杆塔、模板、计划任务相关功能实现；
5.主要模块：提供其余功能及界面的实现。
以上主要运用的的技术是：串口开发、TCP开发、Room数据库开发、EventBus事件通知、协程、Retrofit、Kotlin及一些“我”常用的UI框架。
我负责整个APP的研发，制定与服务器数据库同步思路，同时辅助理顺整个机器人工作流程思路。
我遇到的难点、坑及解决方案：
数据库同步问题：
问题：手持端和服务器数据库类型、结构不一致，难以分清数据的新增和修改。
解决：数据库新增UUID、更新时间字段，用UUID（之前是用的Int自增ID）判断是否是同一条数据，更新时间判断最新数据。然后查询出上次同步后所有变动的数据，发给对方，让对方做出相应的更新操作。
线路跑完后，点位需要新增问题：
问题：任务点定完之后，所有点位不能所以更改，在线路上是有序的，不能随意更改。
解决：点位自动寻位算法，将事后添加的点位放到合适的位置。
串口、TCP协议对接、调试、优化等问题，这个是靠时间磨出来的。
1.程序入口模块：仅实现入口程序，无其他功能；
2.公共模块：提供公共的服务、缓存、实体类、数据库等；
3.硬件模块：提供Lora串口连接实现、TCP连接实现、云台控制实现、实时视频播放器实现、通用于Lora、TCP连接的指令收发系统实现；
4.计划模块：提供任务点、杆塔、模板、计划任务相关功能实现；
5.主要模块：提供其余功能及界面的实现。
以上主要运用的的技术是：串口开发、TCP开发、Room数据库开发、EventBus事件通知、协程、Retrofit、Kotlin及一些“我”常用的UI框架。
我负责整个APP的研发，制定与服务器数据库同步思路，同时辅助理顺整个机器人工作流程思路。
我遇到的难点、坑及解决方案：
数据库同步问题：
问题：手持端和服务器数据库类型、结构不一致，难以分清数据的新增和修改。
解决：数据库新增UUID、更新时间字段，用UUID（之前是用的Int自增ID）判断是否是同一条数据，更新时间判断最新数据。然后查询出上次同步后所有变动的数据，发给对方，让对方做出相应的更新操作。
线路跑完后，点位需要新增问题：
问题：任务点定完之后，所有点位不能所以更改，在线路上是有序的，不能随意更改。
解决：点位自动寻位算法，将事后添加的点位放到合适的位置。
串口、TCP协议对接、调试、优化等问题，这个是靠时间磨出来的。
示例图片视频
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7. 各个图表配置了合适的动态展示效果(演示地址：http://47.101.153.3:9007)
基于深度学习健康管理系统
① 慢性病风险预测： 基于用户健康数据，使用神经网络模型预测未来患糖尿病、高血压等慢性病的风险。
② 健康年龄计算： 通过FT-Transformer 模型，计算用户的生物年龄（健康年龄），直观反映身体老化状况。
③ 亚健康状态评估： 通过问卷与活动数据，使用聚类算法+神经网络模型对用户的亚健康状态进行分类与评分。
① 睡眠阶段分析： 基于智能手环的心率、体动数据，使用深度学习模型1D-CNN + Transformer对用户的睡眠阶段进行精准分期。
② 异常心律筛查： 对连续心率数据进行监控，使用异常检测算法或深度学习模型自动筛查可能的心律不齐事件，并发出预警。
③ 运动模式识别与能耗估算： 利用设备加速度计等传感器数据，通过深度学习模型识别用户运动类型（如走路、跑步），并精确计算热量消耗。
④ 长期健康趋势分析： 对用户长期的静息心率、步数等数据进行时间序列分析，发现周期性规律和长期变化趋势。
① 症状自查器： 用户通过勾选症状或输入文本描述自身状况。
② 疾病智能预测： 基于深度学习模型Feature Tokenizer Transformer（FT-Transformer），对输入的症状进行分析，输出可能的疾病及概率。
③ AI健康助手： 集成大语言模型API，为预测结果提供人性化的护理建议与就医警示。
④ 自查历史记录： 记录并展示用户历次的健康自查记录。
① 智能饮食推荐： 基于用户身体指标与健康目标，使用推荐算法生成个性化食谱。
② 自适应运动计划： 根据用户体能和目标生成并动态调整运动计划。
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