基于多粒度联合孤立森林的机器人实时异常监控方法
Real-time anomaly monitoring method for robots based on multi-granularity cascade isolation forests
1. 江南大学 物联网工程学院, 江苏 无锡 214122
2. 哈工大机器人(合肥)国际创新研究院, 合肥 230601
摘要
针对机器人实时异常监控问题，提出了基于多粒度联合孤立森林的实时异常监控方法。该方法对机器人的历史数据进行多粒度参数重组得到一系列具有不同参数组合的数据集，每一个数据集都可以训练一个孤立森林，最终产生了一个孤立森林集合。多个孤立森林联合投票策略是使用一个异常数据集对各个森林进行测试，求出异常数据集在每个孤立森林上的平均异常分数，并由此确定每个孤立森林在联合孤立森林模型总体决策中的话语权。以机器人的碰撞异常作为监控对象对该方法进行评价，监控准确率达99.8%，且报警平均延迟仅为26.72 ms，说明该方法能够有效地实现机器人实时异常监控。
基金项目
国家重点研发计划资助项目(2018YFB1306100)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.06.0170
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1785-1789
文章编号: 1001-3695(2021)06-034-1785-05
发布历史
[2021-06-05] 印刷出版
引用本文
于振中, 洪辉武, 徐斌, 等. 基于多粒度联合孤立森林的机器人实时异常监控方法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (6): 1785-1789. (Yu Zhenzhong, Hong Huiwu, Xu Bin, et al. Real-time anomaly monitoring method for robots based on multi-granularity cascade isolation forests [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (6): 1785-1789. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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