智能赋能应急安全，实践锤炼创新本领

——哈尔滨工业大学（深圳）“绝境侦危”突击队开展2026年暑期社会实践

为推动专业学习、科技创新与社会现实需求深度融合，2026年暑期，哈尔滨工业大学（深圳）智能学部“绝境侦危”突击队围绕“绝境侦危——高危未知楼宇环境四足机器人自主侦搜导航一体化系统”开展暑期社会实践。团队聚焦高危环境下人员作业风险和应急侦察需求，通过资料调研、仿真测试、实地考察和技术需求梳理等方式，探索四足机器人在自主探索、环境感知和危险源识别等方面的应用，在实践中深化对智能无人系统服务公共安全和应急救援的认识。

面向真实需求，让科技创新走出“实验室”

在高温、有毒有害、辐射、坍塌等高风险环境中，人员直接进入现场开展排查往往面临较大安全风险，而事故处置和应急救援又需要快速获取现场环境及危险目标信息。如何让机器人代替人员进入危险区域，成为团队此次实践重点关注的问题。
围绕这一需求，团队以四足机器人为载体，将运动控制、激光雷达感知、SLAM建图、自主路径规划、危险源识别和空间定位等技术进行系统集成。实践中，团队逐渐认识到，真正面向实际应用的智能无人系统，并非多个算法模块的简单叠加，机器人的运动稳定性、环境建图效率、危险源识别准确性以及系统实时性都直接关系任务成效。

深入实践一线，在实地调研中理解工程需求

为进一步了解高危环境下智能装备的实际应用需求，团队前往四川省成都市西南物理研究院开展实践调研，将前期技术研究与现实工程场景相结合。

团队成员参观照片

 
通过实地考察，团队进一步认识到，从实验室算法走向真实应用，不仅要关注识别精度和导航效果，更要考虑复杂环境适应性、系统稳定性、计算资源约束和连续运行可靠性。现场调研使成员更加直观地理解了高危环境作业对无人化、智能化装备的现实需求，也促使团队重新审视已有技术方案，将“能运行”进一步转化为“能稳定运行、能够适应实际任务”。

从问题出发，在反复测试中寻找答案

实践期间，团队持续开展四足机器人仿真测试，对运动状态、传感器数据处理、地图构建和系统实时运行情况进行分析。

团队成员进行四足机器人仿真环境调试

测试中，团队发现控制频率、激光雷达点云密度和计算资源等底层条件都会对系统整体表现产生明显影响。例如，团队当前运动策略以500Hz控制频率为主要基线，而不同控制周期可能导致机器人步态和稳定性发生变化。针对相关问题，团队主动整理技术核验清单，与赛题方沟通确认，并根据反馈调整后续测试方案。
同时，随着点云数据规模增加，SLAM建图和地图处理模块的计算压力进一步上升。当多个任务同时运行时，系统实时性也可能影响机器人运动状态。由此，团队逐步将关注重点从单一算法精度拓展至计算负载、实时因子、系统资源和模块协同等工程问题。

跨专业协同，让专业所学回应现实需求

“绝境侦危”突击队由智能学部、信息学部、基础学部等不同学科背景的3名学生组成。团队成员发挥各自专业优势，围绕项目统筹、技术调研、测试验证和材料整理等任务协同推进，在实践中逐步形成“需求分析—技术方案—测试验证—问题反馈—方案优化”的工作思路。
经过一个月的暑期社会实践，团队已形成较为系统的技术需求与风险清单，并围绕控制频率、点云密度、计算性能、多楼层场景和结果交付等方面明确后续优化方向。

项目成果展示图

从实验室仿真测试到走进科研单位实地调研，此次实践让团队更加深刻地认识到，高危环境智能无人技术最终面对的并非单一技术指标，而是公共安全、应急救援和复杂工程中的真实需求。未来，“绝境侦危”突击队将继续立足专业所学，在实践中发现问题、验证技术、锤炼本领，推动项目向更加稳定、可靠和具有实际应用价值的智能无人系统不断迈进。