是的，异常检测可以显著提高自主系统的可靠性和安全性。自动驾驶汽车、无人机或工业机器人等自主系统依赖于来自传感器、摄像头和其他输入的连续数据流来做出实时决策。异常检测算法可以监控这些数据流，以识别与正常运行不同的意外模式，例如传感器故障、环境危害或软件错误。例如，自动驾驶汽车可以使用异常检测来标记因暴雨引起的 LiDAR 噪声突然升高，从而触发回退协议以降低速度或提醒操作员。通过尽早发现异常情况，这些系统可以避免灾难性故障并保持运营完整性。
异常检测还使自主系统能够适应动态或不熟悉的环境。许多自主系统都在预定义的数据集上进行训练，但现实世界的条件通常包括训练期间未遇到的边缘情况。例如，在城市中导航的送货无人机可能会遇到意外的障碍物，例如阻挡其路径的施工设备。异常检测可以识别出与典型飞行路径的这种偏差，并提示系统重新计算其路线或请求人工指导。自编码器（学习正常数据模式）或隔离森林（隔离数据集中的异常值）等技术通常在此处使用。这些方法允许系统区分微小噪声（例如，阵风）和关键异常（例如，发动机故障），而无需为每种情况手动设置规则。
最后，异常检测通过实现预测性维护和性能优化来支持长期系统健康。自主系统通常在恶劣或资源受限的环境中运行，例如水下机器人检查海上石油钻井平台。通过分析历史传感器数据，异常检测可以识别电池或电机等组件的逐渐退化，然后再发生故障。例如，几周内电机温度的微小但持续的升高可能表明磨损，从而促使进行维护检查。这减少了停机时间并延长了硬件的使用寿命。此外，在软件驱动的系统中，处理延迟或内存使用方面的异常可能会揭示效率低下或错误，从而使开发人员能够改进算法。通过将异常检测集成到硬件和软件层中，自主系统随着时间的推移变得更具弹性、适应性和成本效益。