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机场绿化运维挑战与智能化解决方案

在机场运维领域，跑道周边及绿化带的杂草管理不仅影响设施美观，更直接关系飞行安全。传统人工割草方式存在效率低、作业风险高、精度难以保证等问题，尤其在大型、地形复杂的机场环境中，这一挑战尤为突出。

江苏迈步智能装备科技有限公司自主研发的智能路径规划打点系统，通过多传感器融合、精准算法及云端管理，实现割草作业智能化、高效化，为机场绿化运维树立了全新标杆。

项目背景

某国内大型机场，跑道周边及绿化带总面积超过 3,000 亩，地形起伏复杂，绿化区域零散且生长迅速。传统人工割草模式暴露出三大难题：

• 效率低：多人连续作业数天仍难覆盖全场。

• 安全风险高：操作人员在狭窄道路及跑道周边作业，稍有不慎即可影响安全。

• 精度难保障：人工割草易遗漏区域，导致局部复生，增加后续维护成本。

运维挑战

• 道路复杂、障碍频繁：跑道旁绿化带道路狭窄，多石块、落木及设备障碍，人工操作难度大。

• 绿化布局零散：区域分布不规则，人工路线规划效率低，存在漏割风险。

• 设备自动化局限：传统割草机精度不足，需要人工遥控避障，作业安全性低。

• 作业强度大：连续多天高强度作业增加操作人员疲劳与事故风险。

智能化解决方案

迈步智能针对机场复杂场景，部署智能路径规划打点系统，融合 YOLOv8 + Sahi 小目标检测算法、GNSS-RTK 高精度定位及视觉 SLAM 技术，实现智能高效割草：

航拍建图与障碍识别

无人机航拍全景图，自动识别跑道周边绿化带、道路及障碍物，实现厘米级定位（<2.5cm），为后续作业提供精准地图。

多传感器融合与动态避障

系统整合 RGB 相机、位姿编码器和视觉网络，实现对静态与动态障碍物的精准识别，割草机器人可实时调整路径，避免碰撞与损伤。

全局路径规划与多机协同

采用 A* 全局规划结合 DWA 局部避障策略，生成最优作业路线，多台割草机器人协同作业，覆盖全场，避免重复或遗漏。

云端实时监控与任务管理

云平台实时监控作业进度及设备状态，异常情况下可自动切换任务至备用设备，保障作业连续性和安全性。

数据驱动运维

作业过程中生成的轨迹、覆盖率及障碍物数据被云端记录，为未来巡检、绿化维护及智能优化提供科学依据。

实施成果

• 作业时间由 15 天缩短至 5 天，效率提升 66%

• 割草覆盖率达 99%，几乎无遗漏

• 人工成本下降 60%，设备利用率提升 40%

• 作业过程中无设备损伤，跑道及绿化设施安全性显著提升

行业价值与未来趋势

迈步智能的智能路径规划打点系统，不仅适用于机场割草，还可推广至光伏电站、工业园区及城市绿化等大型场景。未来趋势包括：

• 无人化运维成为标配：无人割草机、巡检无人机、清洗机器人协同作业

• 全生命周期数据管理：通过数据采集与分析，实现预测性维护与作业优化

• 精细化流程：标准化作业路线规划、设备操作及任务分配，提高安全与效率

• 绿色低碳运维：减少人工巡检及车辆使用，实现环保与节能双赢

江苏迈步智能正引领机场及大型基础设施运维迈入无人化、高效化、智能化新阶段，提供可复制、可推广的智能运维解决方案。