АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ СИСТЕМ САМОДИАГНОСТИКИ СЕНСОРНЫХ МОДУДЕЙ РОБОТОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

В статье рассматривается современное состояние систем самодиагностики сенсоров в робототехнических системах с использованием методов искусственного интеллекта. Описаны основные типы сенсоров, характерные неисправности и задачи самодиагностики. Особое внимание уделено применению алгоритмов машинного и глубокого обучения, байесовских моделей и адаптивных методов для выявления аномалий и прогнозирования отказов. Приведены примеры использования самодиагностики в промышленности, медицине, транспорте и космических исследованиях. Показаны преимущества и ограничения существующих подходов, а также обозначены перспективы развития, включая интеграцию с системами предиктивного обслуживания и использование гибридных моделей.