（1）隧洞退化与尘雾重尾噪声条件下的重复定位一致性：面向隧洞“长直走廊特征退化+粉尘/雾气重尾噪声”导致的航向/横向漂移与对齐失败问题，自主构建基于因子图的 LIO-SAM-Tunnel 稳健估计模块。通过尘雾感知预滤波（DAF）抑制离群点、自适应关键帧策略（AKS）降低累积误差、走廊轴向因子（CAF）引入结构先验约束漂移，并以重力/标高漂移夹持（GEDC）稳定姿态与高度，显著提升重复定位一致性与多时相点云对齐稳定性，为三维建模与变形对比提供可靠底座。 （2）低光隐患实时精准识别（AEN-YOLO）：针对隧洞低照度、弱纹理与复杂背景下裂缝与堵塞物易漏检、误检的问题，提出端到端低光目标检测框架 AEN-YOLO。框架以轻量级自适应增强网络（AEN）提升目标可见性，并引入检测器感知知识蒸馏（DAKD）实现“增强—检测”协同优化，在边缘端实现裂缝、碎石、淤泥、枝叶等目标的高精度、低时延检测，支撑巡检过程中的在线告警与决策。 （3）主动清障一体化平台：面向隧洞狭窄湿滑、淤积堵塞频发的作业需求，采用履带式底盘与不锈钢电动升降铲斗清障机构一体化设计，实现“可进入、可通行、可清除”的作业闭环。平台支持远程/自主双模式作业，具备50kg载重、150mm离地间隙、100mm越障能力与0–3.6km/h可控速，满足-20℃～60℃环境适应性，确保在高湿、粉尘与低光条件下稳定运行并完成碎石、淤泥、枝叶等堵塞物的主动处置。