基于多模态大模型的算力中心多机器人协同运维系统及方法

本申请涉及算力中心运维领域，具体涉及一种基于多模态大模型的算力中心多机器人协同运维系统及方法，所述方法包括：实时采集设备运行数据；对采集的多模态数据进行数据预处理；将预处理后的单模态特征输入多模态大模型，通过自适应特征融合算法生成统一的多模态特征向量，基于融合特征预测设备故障类型、位置及发生概率，并生成多机器人协同运维策略；协同控制中心根据运维策略，通过匈牙利算法将任务分配给最优机器人组合；采用强化学习算法为各机器人规划无碰撞路径，并实时动态调整以应对环境变化；运维机器人执行巡检、故障定位及基础维护任务，同时实时上传执行数据至协同控制中心。有效应对算力中心的复杂运维需求，提升运维效率。