隨著機器人在不同應用領域的使用越來越普遍，研究人員開始考慮多臺機器人協同工作時機器人工作監控及性能檢
在物流倉儲等行業，多臺機器人協同工作已經成為常態，但是，一旦其中的某一臺機器人發生故障，就會對整個生產線造成嚴重的影響。
龐大的機器人群體正在管理著世界上最大的倉儲配送。數以千計的機器人一起工作，以前所未有的效率和速度存貨、拾取、包裝和配送產品。雖然這些群集機器人的潛力無限、令人驚歎，但是一旦有一個機器人出現故障，這會迅速破壞群集機器人的整體性能或者導致意外的結果。 阿卜杜拉國王科技大學(KAUST)研究人員Ying Sun 和Fouzi Harrou一同開發了迄今為止市面上最快、最準確的故障檢測系統，這種系統能夠讓群集機器人在運行中保持最佳性能。
Harrou 表示：“群集機器人技術理念來自於諸如螞蟻和蜜蜂等動物行為的啟發。多臺機器人協同工作，可以完成單臺機器人無法完成的複雜任務，這種多機器人系統工作技術在許多應用領域中非常有用，如聯合搜索勘探、管理倉庫、配送產品、播種和收割。”
用於控制集群機器人的協調活動的軟件揭示了這樣的事實：當群體中一個或多個機器人發生故障，機器人群體可能就不會以人們期望的性能水平執行任務。成百上千的機器人一起工作時，由於外部干擾、機器人間的意外碰撞、組件故障、軟件錯誤甚至通信鏈接受到破壞，故障是不可避免的。
Sun 表示：“在受到監控的群集機器人系統中，儘早檢測和識別可能的錯誤或故障至關重要，這樣就可以最大限度地提高運行效率並避免昂貴的維護費用。“研究人員的故障檢測方法是：首先收集正常運行下的相對位置數據，得到性能指標，然後將生產過程中常用的兩種標準“管制圖”快速測試性能指標的偏差。
Harrou 表示：“ 我們將改進了的基於數據的故障檢測方法應用於模擬群集機器人，對於所有測試過的故障類型——突發故障、漂移故障、隨機行走和完全停止故障——與之前的方法對比，我們的方法在故障檢測方面有著重大的提升。
相較其他的群體監測技術，這種方法的主要優勢是不需要獲取系統的數學模型，同時該方法也不依賴於單個機器人傳輸的數據，機器人在故障情況下分散尤為明顯。Sun說：“未來我們計劃用實驗性機器人群集的數據來檢測我們的方法，並將其應用於監控飛行機器人集群。”
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