围绕现场任务,
配置机器人方案。

根据环境、巡检流程、数据要求与运维方式,确定机器人平台、传感器和任务系统。

整理方案需求
工业巡检
场景示意

面向四类应用场景。

从工业巡检、应急作业、教育科研到系统集成,按任务需要了解方案组成。

工业巡检场景示意

工业巡检

自主导航、异常识别、任务编排与远程运维。

整理方案需求
科研教育场景示意

科研教育

连接课程实验、算法验证、竞赛与学生共创。

整理方案需求

教学开发与巡检,分别怎么用?

DOSO R1教育开发入门平台

在 DOSO R1 上开展教学与开发。

使用机器人本体、开放 SDK、仿真环境和课程内容,开展课堂实验、算法验证与实机开发。

轻量友好

适合教育、开发与轻量科研,降低上手门槛。

开放开发

开放接口、SDK 与 ROS 支持,方便二次开发和扩展。

课程体系

覆盖机器人本体、ROS、SLAM、AI 与具身智能开发。

学生共创

连接课堂、竞赛、项目实践与开发者社区。

整理场景需求
DOSO R4智能作业旗舰平台

统一管理巡检路线、任务与记录。

配置巡检路线、采集点和执行周期,查看设备状态与异常告警,并通过远程运维回溯任务记录。

自主巡检

自主导航、定点到达与自动回充。

智能识别

面向仪表、热异常、设备状态与环境异常。

任务编排

配置路线、巡检点、周期与动作的统一任务流程。

远程运维

状态监控、异常告警、远程接管与数据回溯。

整理场景需求

从需求验证,
到现场部署。

围绕真实任务,逐步验证、配置与部署。

  1. 1

    需求梳理

    明确环境、任务、数据与运维要求。

  2. 2

    场景验证

    用仿真和真机验证关键任务链路。

  3. 3

    方案配置

    确定平台、传感器和系统配置。

  4. 4

    联调部署

    完成接口、任务与现场环境联调。

  5. 5

    持续迭代

    让任务数据进入产品和模型迭代。

先明确任务,
再讨论配置与验证。

准备需求单