一种基于时空图卷积网络的足式机器人故障检测方法

本发明涉及基于时空图卷积网络的足式机器人故障检测方法，采用基于时空图卷积网络的深度学习模型，所述深度学习模型包括时序门控卷积模块和空间图卷积模块。其中的方法包括：根据机器人的关节连接关系构建关节图；使用时序门控卷积模块对关节图进行长序列特征提取；将时序门控卷积模块得到的特征作为空间图卷积模块的输入，空间图卷积层通过邻接矩阵对节点特征进行卷积操作，捕捉节点之间的空间依赖关系；多次通过时序门控卷积门控和空间图卷积模块进行特征提取，获得运行过程中的足式机器人故障检测结果。本发明能够提高足式机器人故障检测的精确度和算法的泛化性能。