一种基于多机器人的大型设备异常部件协同检测方法

本发明属于智能装备故障检测技术领域，公开了一种基于多机器人的大型设备异常部件协同检测方法。基于多机器人和云边协同架构的大型复杂智能装备异常部件检测方法，利用聚类、A*算法、最短路线分配和卡尔曼滤波融合算法，实现多机器人快速巡检和精准检测异常部件。通过多机器人均匀分布式巡检、全局三维坐标系建立、异常点二次巡检、聚类分析筛选异常点、任务清单分配、可观测路径划分拟合、最优检测方案构建，最终融合多角度多模态异常数据，获得准确检测结果。通过多个机器人等间距均匀分布在大型复杂智能装备周围巡检，提高了检测效率，且能够覆盖的范围更广，能够及时反馈异常信息。