通过在轮式机器人上安装摄像头、超声波传感器、红外传感器等模块，获取目标结构的多模态信息。结合具身感知大模型进行多模态融合，实现轨道交通基础设施全方位健康监测。

具身感知大模型：具身感知是指机器人通过自身传感器获取环境信息，并结合自身运动状态进行理解和决策。具身感知大模型是一种集成了多种感知模态和高级处理能力的机器学习模型，能够处理和分析来自不同传感器的多模态信息。

多模态融合：将来自摄像头、超声波传感器、红外传感器等不同模态的信息进行融合处理，以得到更全面、准确的环境理解。多模态融合可以采用不同的方法，如数据级融合、特征级融合和决策级融合等。

全方位监测：通过多模态信息的采集和融合，可以实现对轨道交通基础设施的全方位监测。

实时监测：轮式机器人可以沿着轨道交通线路进行实时监测，捕捉和记录各种异常情况。

异常检测：通过具身感知大模型对多模态信息进行处理和分析，可以自动识别轨道变形、裂纹、温度异常等潜在的安全隐患。

预警与报警：一旦检测到异常情况，系统会立即触发预警机制，将报警信息推送给相关人员。相关人员可以根据报警信息迅速采取措施，确保轨道交通的安全运行。

智能化处理：具身感知大模型能够自动处理和分析多模态信息，减少人工干预。