机器人执行失败数据集

机器人执行失败数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：机器人,执行失败,力与扭矩测量,故障诊断,特征变换,分类准确率

数据概述： 本数据集包含机器人在故障检测后力和扭矩的测量数据。每个故障通过在固定时间间隔内收集的15个力/扭矩样本进行描述。数据集包括五个不同的学习问题，分别是：接近抓取位置时的故障、转移零件时的故障、零件转移故障后的最终位置、接近释放位置时的故障、携带零件移动时的故障。每个问题由一个独立的数据集定义，提供了丰富的故障场景和测量数据。

数据用途概述： 该数据集适用于机器人故障诊断、分类算法评估和优化等多种应用场景。研究人员可以利用这些数据来改进现有的特征变换策略，从而提高故障分类的准确率。此外，该数据集也可以用于教育培训，帮助学习者理解机器人故障诊断和数据驱动的优化方法。数据集还适用于工业自动化领域的工程师，帮助他们设计更可靠的机器人系统。