人工智能技术在下水道除污机器人控制中的应用

摘要

针对城市地下管网环境复杂、人工清淤作业风险高且效率低下等问题，本研究提出一种基于深度强化学习的下水道除污机器人智能控制系统。该系统通过多模态传感器融合构建管道环境的三维语义地图，利用改进型近端策略优化算法实现机器人在狭窄空间内的自主导航与作业规划，并借助边缘计算节点完成低延迟的状态感知与决策执行。结果表明，该系统在路径规划成功率、污物识别精度与整体作业效率等指标上均优于传统预编程控制方案，验证了人工智能技术在管道机器人智能控制领域的工程可行性。

关键词

人工智能 / 下水道除污机器人 / 智能控制 / 环境感知 / 深度强化学习