扫荡北航先锋是一个智能安防与清洁一体化机器人项目。本项目仓库包含完整的软件栈，分为前端、后端和ROS端三个主要部分。

随着国家“十四五”智能制造发展规划与安全生产标准化建设的深入推进，传统人工巡检和清洁模式因效率低、成本高、安全隐患多等突出问题，已无法满足绿色楼宇、智慧园区等场景的精细化管理需求。

在此背景下，本项目积极响应国家 "双碳" 战略目标，创新性构建 "感知 - 决策 - 执行" 三位一体技术架构，通过结合嵌入式技术与近年来高速发展的人工智能技术，致力于研发出一款智能安防与清洁一体化机器人——“扫荡北航先锋”，提升公共空间的安全性与环境质量，助力智慧城市与工业互联网的协同发展。

系统支持多种智能功能，具体如下：

• 三种工作模式：
  • 安防巡检模式：实时监测异常物品、人员入侵等安全隐患，并进行报警。
  • 拾取垃圾模式：全自动进行地面垃圾的识别与拾取。
  • 清洁安保模式：同时执行安防巡检与垃圾拾取任务。
• 智能建图功能：基于SLAM技术实现环境地图的构建与动态更新。
• 人机交互功能：支持语音指令控制、状态反馈及异常报警。
• 动态避障功能：融合激光雷达与视觉信息，在复杂环境中实现动态障碍规避。

本项目采用分层架构，将系统清晰地划分为用户层、应用层、功能层和硬件层，对应代码仓库中的前端、后端和ROS端。

• front-end (用户层)：基于 Vue.js 构建的图形化用户界面。用户通过该界面可以进行用户注册登录、查看机器人状态、实时视频、控制机器人执行建图、导航、巡检等任务。
• back-end (应用层)：使用 Python 开发的后端服务器。它作为前端与ROS系统之间的桥梁，负责处理业务逻辑、用户认证、数据管理（通过MySQL数据库），并通过RESTful API与前端通信，使用Rosbridge与ROS端进行WebSocket通信。
• ros-end (功能层 & 硬件层)：机器人的核心控制系统，运行在ROS Noetic之上。此部分包含了所有机器人自主功能的实现，如：
  • 建图：使用 gmapping 进行SLAM建图。
  • 导航：使用 move_base 包进行路径规划与自主导航。
  • 视觉：实现火情识别、人脸识别和物体识别。
  • 控制：包括底盘运动控制和机械臂抓取控制。

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├── README.md          # 项目介绍文档
├── back-end/          # 后端服务器代码
├── front-end/         # 前端界面代码
├── ros-end/           # ROS功能包与节点代码
└── documents/         # 项目相关文档（SRS, SDD, SDP, STP, STR等）

• ROS端: Ubuntu 20.04 LTS, ROS Noetic
• 后端: Python
• 前端: Node.js 和 npm

1. 启动后端

   cd back-end
   conda create -n backend python=3.10
   conda activate backend
   pip install -r requirements.txt
   python app.py

2. 启动前端

   cd front-end
   npm install
   npm run serve

3. 编译与运行ROS端

   cd ros-end
   conda deactivate
   catkin_make
   source devel/setup.bash
   roslaunch rosbridge_server rosbridge_websocket.launch
   roslaunch Aft_g1 real_robot_map_build_and_nav.launch

本项目由“答辩超人队”团队开发。