清洁一个永不停歇的枢纽：C5 在交通枢纽的作业方式

在车站，一天中最稳定的东西是平面图。平面图之上的一切——排队的人群、临时停放的行李、穿行的推车、一句让所有人移动几十米的广播——都在变。

固定路线为什么不够用

沿一条固定线路穿过大厅的机器人，会遇到和人一样的问题：有人把行李箱停在路上，队伍溢出了划线区，送货推车正要经过。没有实时感知的系统只能停下等人工：一部分地面漏洗，清洁窗口也就此结束。

一边清洁，一边重新规划

C5 采用激光与视觉融合定位，结合环境感知与动态路径规划。实际作业中，机器人边行进边读解空间，及时调整路线——绕开聚集的旅客，避让移动的推车，通道恢复后再回到原规划的线路。深度学习带来精准的行人识别与快速响应，让调整成为一次绕行，而不是停机重启。

运营方能得到什么

对物业与保洁团队来说，价值可以用两个词来衡量：介入次数与覆盖率。因环境变化引发的人工救援更少；覆盖率在高峰时段依然成立，而不是缩回到没人站立的那几条通道。

把场地图纸和一天中最忙的时间窗发给我们——这两项答案，基本可以判断 C5 是否适合你的路线。