提出了一种基于深度自编码模型的多传感器数据的异常检测方法，用于在动态现实世界中可靠地执行机器人操作任务。通过训练深度自编码器构建多传感器数据的正常状态潜在表示，并通过测量潜在值之间的差异来识别异常。实验证明该方法可靠地检测到各种对象类型、机器人行为和环境中的对象滑动情况下的异常，尽管存在视觉和听觉噪声。