一种应用于机器人的异常数据处理方法

本发明公开了一种应用于机器人的异常数据处理方法，涉及数据处理技术领域，本发明包括以下步骤：S1：首先对收集到的机器人实时传感器数据进行初步的预处理，同时对数据添加标签或注释，形成标注数据集并存储至数据库；S2：然后通过标注数据集，确定深度学习架构，构建并初始化模型参数，选择损失函数和优化算法；本发明，通过引入多个维度的影响参数，能够对异常数据的严重程度进行标准化评估，不仅考虑了异常对机器人功能的影响，还包括了安全性、经济性、系统稳定性、时效性和可预测性等多个方面，并对多条异常数据进行严重程度的比对，优先处理严重程度大的异常数据，使得异常处理更加全面和系统化。