工业时序数据中显式简洁分段多项式关系的识别：针对操作机器人
机器人学
2026-05-28 v1 人工智能
摘要
本文解决的是识别可能涉及相对大量原始特征的显式简洁分段多项式关系的问题。该算法利用最近提出的识别算法，生成简洁的隐式关系，使其在异常检测和定位上下文中实现正常性特征化。本文提出的算法进一步推导出显式分段表示，这些表示是使用隐式表示中涉及的多项式集合构建的。该框架在识别 6 轴操作机器人反模型的显式简洁表示方面得到验证。此外，还展示了针对 4 轴机器人的进一步实验，这些实验旨在探讨当模型面对不可见使用情境时，简洁模型相对于最先进深度神经网络 (DNN) 结构的泛化能力。
引用
@article{arxiv.2605.28320,
title = {Identifying Explicit Parsimonious Piece-wise Polynomial Relationships in Industrial time-series: Application to manipulator robots},
author = {Mazen Alamir and Sacha Clavel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.28320},
year = {2026}
}