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龍圖騰網獲悉山東浪潮數智供應鏈科技有限公司申請的專利一種多臺機器狗協同作業異常檢測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120541728B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202511028410.1，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權一種多臺機器狗協同作業異常檢測方法及系統是由張洪存;鹿春陽;馬瓊;葉萌設計研發完成，并于2025-07-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多臺機器狗協同作業異常檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種多臺機器狗協同作業異常檢測方法及系統，涉及機器狗異常檢測技術領域，包括：建立多臺機器狗與主控節點的連接，分配初始角色并同步全局地圖與任務列表；對初始狀態數據進行預處理和特征融合；進行分層異常檢測；建立全局檢測模型，通過聯邦學習更新全局檢測模型；進行異常檢測，對不同置信度的實時異常檢測結果采取不同措施，輸出最終響應指令。本發明通過采用分層異常檢測模式，及相鄰機器狗間的投票驗證實現協同異常確認，多層面覆蓋異常類型，大幅降低漏檢、誤檢概率，確保異常信息的全面性；啟動零樣本學習依據物理規則生成應急策略，有效應對未知異常，最大限度減少異常對協同作業的影響，保障多機器狗系統持續穩定運行。

本發明授權一種多臺機器狗協同作業異常檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種多臺機器狗協同作業異常檢測方法，其特征在于，包括： S1：建立多臺機器狗與主控節點的連接，所述主控節點分配初始角色并同步全局地圖與任務列表，輸出初始狀態數據； S2：對所述初始狀態數據進行預處理和特征融合，輸出多維度協同狀態特征，步驟包括： S2.1：接收所述初始狀態數據，采用卡爾曼濾波算法對傳感器噪聲數據進行平滑處理，輸出去噪后狀態數據； S2.2：對所述去噪后狀態數據中的缺失值進行檢測，基于時間序列插值法進行數據補全，輸出完整狀態數據集； S2.3：對所述完整狀態數據集進行歸一化處理，將不同維度特征映射至固定區間，輸出標準化特征數據； S2.4：采用注意力機制對所述標準化特征數據進行加權融合，生成多維度協同狀態特征向量，輸出所述多維度協同狀態特征； 步驟S2.4中，生成多維度協同狀態特征向量的步驟包括： S2.4.1：根據所述標準化特征數據，構建特征關聯矩陣，計算不同特征間的互信息值，輸出特征互信息矩陣； S2.4.2：基于所述特征互信息矩陣，為運動狀態、環境感知、通信質量特征分配動態權重，輸出權重向量； S2.4.3：將所述標準化特征數據與所述權重向量進行點積運算，輸出多維度協同狀態特征向量； S3：基于所述多維度協同狀態特征進行分層異常檢測，所述主控節點做全局檢測，機器狗個體自主做個體檢測，機器狗間做協同檢測，輸出多層面異常信息； 步驟S3中，機器狗間做協同檢測的步驟包括： S3.1：將機器狗個體檢測得到的個體異常信息封裝為包含時間戳、位置坐標的協同檢測數據包，輸出至通信范圍內的其他機器狗； S3.2：接收預設數量的相鄰機器狗的所述協同檢測數據包，解析其中的異常標識，輸出異常標識集合； S3.3：對所述異常標識集合進行投票統計，當相同所述異常標識的出現次數超過半數時，輸出協同驗證結果； S3.4：將所述協同驗證結果與自身的所述個體異常信息進行比對，若匹配度超過預設閾值，則更新協同異常信息，輸出至所述主控節點； S4：將各個所述機器狗的異常事件上傳至所述主控節點，主控節點聚合數據；并基于所述聚合數據，建立全局檢測模型，通過聯邦學習更新所述全局檢測模型，輸出優化后的檢測模型； S5：將所述多層面異常信息輸入所述優化后的檢測模型進行異常檢測，輸出實時異常檢測結果，對不同置信度的所述實時異常檢測結果采取不同措施，輸出最終響應指令； S6：若所述實時異常檢測結果中的異常類型未在所述全局檢測模型的訓練集中覆蓋，則啟動零樣本學習，依據物理規則生成應急策略，輸出處理指令。

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