操作员控制流程
手动模式
- 以浏览器进行远程移动，设有明确的启动、停止、解除启动及失联保护控制。
- 显示实时前置镜头、3D LiDAR、建图及定位状态，提升操作员的环境掌握。
- 辐射勘测流程提供实时空间可视化及结构化工作阶段数据。
- 通过反复真机测试处理移动、连线及界面问题。
手动与智能辐射勘测平台
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概览
在伦敦国王学院研究实习期间，我为现有辐射监测机器人开发新的操作架构。与毕业年度自主巡查项目不同，这项工作集中于两套独立流程：通过手动模式由操作员直接控制，以及通过智能模式进行有人监督的测量规划。
研究项目 · 2026 年 5 月至 8 月。
作为研究实习生，我带领及督导三名暑期学校学生，按其技术背景分配研究、软件、测试及文件工作。团队反复改良机器人流程、加强基座固定系统，并为可重复测试及示范准备平台。
开发内容
有人监督的测量规划
智能模式
- 以高斯过程辐射场模型同时估算读数及空间不确定性。
- 测量规划器在已建图的可通行空间内建议具资讯价值的下一个位置。
- 每个路点均可批准、略过或中止，并配合路径规划及近距离安全检查。
- 在辐射评估前先进行合成辐射源、自动化、工作台及分阶段真机行走测试。
- 重新设计基座固定系统，以提升系统整合及操作期间的稳定性。
- 制作照片操作文件，以支持可重复的系统设置及手动控制。
- 在伦敦国王学院开放日支持研究示范及技术讲解。
测试范围： 系统测试只使用弱辐射源。记录结果显示系统可在低信号条件下完成由传感、建图、可视化至受监督操作的端到端流程。智能模式仍由人员监督，而这些测试并未证明强辐射源检测性能、临床准确度、部署成熟度或监管验证。
系统测试
实体机器人测试
实时勘测界面
主要技术重点
- 手动模式
- 有人监督的智能模式
- 浏览器机器人控制
- 实时镜头及 3D LiDAR
- 建图及定位
- 高斯过程场域建模
- 测量规划
- 结合 LiDAR 的路径规划
- 辐射可视化
- 机械固定系统重新设计
- 照片辅助操作文件
- 研究团队领导
工具与技能
Python、Unitree Go2 SDK、浏览器控制、辐射传感、高斯过程建模、测量规划、路径规划、LiDAR、定位、遥测、2D／3D 热图、结构化测试、系统整合、机械固定设计、技术文件及三名学生的督导工作。