随着现代化城市建设的不断推进,人们对楼宇安全的要求日益提高。单纯依靠人工定期巡检的方法已难以满足现代化楼宇安防的需要。固定位置传感器的检测方式由于存在检测盲区、组网的复杂性和安装成本高等问题,因此具有局限性。针对以上问题,本文从现代化楼宇安防领域的需求出发,研发了用于楼宇安防的智能巡检机器人。机器人以Turtle Bot3为移动平台,采用了传感器、深度学习和智能语音等技术对机器人系统进行了多功能设计与实现,主要有地图构建和自动导航与避障、视频监控、环境监测与智能语音识别和Web后台管理等功能,实现了对楼宇全天候和无死角的动态巡检。本文主要工作如下:（1）采用Cartographer算法,实现对巡检场所的地图构建并取得了较好的建图效果。对路径的全局规划算法Dijkstra和A*进行了分析和仿真对比,选取性能更好的A*算法;局部规划上采用了DWA（Dynamic Window Approach,动态窗口法）算法。实地测试中,成功实现目标功能。（2）实现将各识别后的视频帧发送至后台进行实时显示。视频监控中主要为可见光和红外视频监控,可见光监控上实现了对象检测、人脸识别等功能,并实现视频结果的显示与发送。红外视频监控可提取视频中温度信息进行仪器故障检测,并采用Keras搭建卷积神经网络,支持对红外图像的仪器识别。（3）通过搭载的各类传感器进行环境参数采集,实现对环境异常等情况的预警。系统能够主动进行语音警报,同时支持智能语音识别,实现语音问询等基本交互功能。可由Web界面进行管理并对各数据实现可视化操作,实现了对机器人云台和底盘的本地与远程操控,很好的解决了在监控盲区上的问题。（4）实现巡检机器人Web后台管理系统界面,可对整体功能进行远程控制,包括进行各传感器参数阈值设定与汉字语音播报等功能。实现对各监测数据的可视化与视频监控画面的加载,并可与楼宇物联网系统实现对接。智能巡检机器人各功能模块成功通过实地测试,其高效率和全方位的动态巡检对提升楼宇的安全性和智能性具有显著意义,具备广阔的实用性和发展前景。