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足式机器人常被紧急调用于地震、海啸等恶劣环境或人类无法到达的环境中执行任务，因此机器人自身应具备自我诊断和应对自身故障的能力。针对大型重载六足机器人腿部展开研究，首先针对不同损伤情况进行三维建模，之后进行多次仿真实验，得到足够的原始数据，将其进行特征提取，并采用SVM（支持向量机）方法进行该机器人腿部的多类型故障识别，最后与RBF神经网络进行对比。实验表明，在小样本情况下，SVM方法比RBF神经网络具有更好的识别性能。