清晨，当城市还在沉睡，新一代的环卫机器人已悄然驶上街头，凭借精准的路径规划和高效的清扫能力，默默守护着城市的洁净。然而，在复杂的户外环境中，这些智能“清洁卫士”也面临着颠簸路面、极端天气、意外碰撞以及设备自身老化等带来的严峻挑战。当故障突发，若无法及时识别与处理，不仅影响环卫效率，更可能造成城市服务的中断甚至安全事故。此时，环卫机器人的“故障自诊断”能力，便如同赋予其一套高度敏锐的“免疫系统”，成为保障其稳定可靠运行的核心支柱。
复杂挑战：环卫场景对机器可靠性的极致要求
环卫机器人的作业环境远非实验室可比拟，其可靠性面临着多重考验：
环境多变且不可控： 从平整的广场到崎岖的背街小巷，从干燥晴日到雨雪泥泞，温度、湿度、光照、路况时刻变化。极端天气（如高温、严寒、暴雨）可能直接导致传感器失效或电子元件异常。
物理交互风险高： 频繁的清扫、垃圾拾取动作使其机械臂、刷盘、吸尘装置等关键部件承受巨大磨损与冲击；意外碰撞路障、台阶或散落杂物更是常见风险。
任务连续性强： 环卫工作关乎城市形象与公共卫生，要求高时效性。设备若因故障长时间停机，将导致区域清洁延误甚至堆积，影响市民生活。
运维成本压力大： 传统依赖人工巡检和被动维修的方式效率低、响应慢，尤其在大规模部署时，运维人力成本高昂。
技术核心：构建机器人“免疫系统”的自诊断体系
环卫机器人的故障自诊断，绝非简单的错误代码提示，而是一个融合了多种先进技术的智能系统：
1. 多维度感知融合： 遍布机身的传感器网络如同“神经网络末梢”，持续采集关键数据：多类型传感器（振动、电流、温度、声学、激光雷达、摄像头等）构成感知网络，持续采集关键数据。
2. 智能分析与诊断引擎：
规则引擎： 基于专家经验设定阈值和逻辑规则（如“驱动电机电流持续超限X秒 + 异常振动频谱Y → 疑似机械
