摘要
本发明涉及一种基于机器学习的群体机器人系统中分布式故障检测方法,属于机器人控制与故障检测技术领域。该方法旨在解决集中式故障检测中存在的单点故障问题,通过分布式架构实现故障检测与决策。具体包括信息采集、特征提取、机器学习分类、通信共享及投票决策等步骤,利用机器学习分类算法提高故障检测精度,并通过加权多数投票机制减少误判,增强系统鲁棒性和容错能力。该方法可广泛应用于复杂环境下的群体机器人系统故障检测和协同工作。
技术关键词
群体机器人系统
信息采集模块
机器学习分类算法
特征提取模块
梯度提升决策树
系统故障检测
故障检测技术
分类器
分布式架构
机器人控制
节点
数据
传感器