用于智能机器人的数据异常链路检测方法

本申请涉及智能机器人技术领域，公开了用于智能机器人的数据异常链路检测方法，包括以下步骤：数据采集与预处理：采集来自传感器模态、通信模态和日志模态的多模态数据，并对所述数据进行时间同步、数据清洗和归一化处理；模态特征建模：对所述多模态数据进行深度特征提取，分别生成传感器模态特征、通信模态特征和日志模态特征。本发明，通过多模态数据深度建模和跨模态动态注意力机制，提高了异常检测的准确性和精度；结合强化学习和数据冗余机制，实现链路异常的自适应快速修复，显著提升实时性；同时，通过动态权重优化与在线学习，增强系统对环境变化的适应能力和运行鲁棒性，确保在复杂环境下智能机器人稳定高效运行。