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智能机器人在电力线路巡检中的技术创新与应用发展

引言

深度学习技术的不断发展为多传感器融合与信息处理技术带来了新的机遇。未来，机器人巡检设备将更加依赖于深度学习算法来处理和融合来自各类传感器的大规模数据。这些算法不仅能够提高数据处理的准确性，还能够让机器人在不依赖人工干预的情况下，实现自主学习、自我优化，从而适应不同的巡检场景。

电力线路巡检通常需要在恶劣的环境下进行，如高压、高温、低温、潮湿等条件。智能机器人在这些环境中的适应性是其应用发展的关键问题。为此，研发者需要加强机器人硬件和软件的适应性设计，如防护外壳的耐高温、耐低温、耐腐蚀等性能，