RflyMAD: A Dataset for Multicopter Fault Detection and Health Assessment

要約

この論文では、障害検出と隔離 (FDI) や健全性評価 (HA) などの研究分野の開発を促進することを目的として、Reliable Flight Control (Rfly) グループによって開発されたマルチコプター異常データセットであるオープンソース データセット RflyMAD について紹介します。
114 GB のデータセット全体には、6 つの飛行ステータスの下で 11 種類の障害が含まれています。これらは、障害発生時にマルチコプターのモビリティ レベルが異なるより多くの状況をカバーするために、ADS-33 ファイルから適応されています。
合計 5,629 件のフライト ケースのうち、障害時間は最大 3,283 分で、ソフトウェアインザループ (SIL) シミュレーションが 2566 件、ハードウェアインザループ (HIL) シミュレーションが 2566 件、および 497 件あります。
実飛行用のケース。
RflySimに基づくシミュレーションデータと実際の飛行データが含まれているため、データの質を高めながら量を向上させることが可能です。
いずれの場合も、研究者が使用および確認できる ULog、テレメトリ ログ、フライト情報、および処理されたファイルがあります。
RflyMAD データセットは故障診断方法のベンチマークとして使用でき、シミュレーション データと実際の飛行の間のサポート関係は転移学習方法によって検証されます。
ベースラインとしてのより多くのメソッドが将来的に提示され、RflyMAD はより多くのデータとタイプで更新される予定です。
さらに、データセットと関連ツールキットには、https://rfly-openha.github.io/documents/4_resources/dataset.html からアクセスできます。

要約(オリジナル)

This paper presents an open-source dataset RflyMAD, a Multicopter Abnomal Dataset developed by Reliable Flight Control (Rfly) Group aiming to promote the development of research fields like fault detection and isolation (FDI) or health assessment (HA). The entire 114 GB dataset includes 11 types of faults under 6 flight statuses which are adapted from ADS-33 file to cover more occasions in which the multicopters have different mobility levels when faults occur. In the total 5629 flight cases, the fault time is up to 3283 minutes, and there are 2566 cases for software-in-the-loop (SIL) simulation, 2566 cases for hardware-in-the-loop (HIL) simulation and 497 cases for real flight. As it contains simulation data based on RflySim and real flight data, it is possible to improve the quantity while increasing the data quality. In each case, there are ULog, Telemetry log, Flight information and processed files for researchers to use and check. The RflyMAD dataset could be used as a benchmark for fault diagnosis methods and the support relationship between simulation data and real flight is verified through transfer learning methods. More methods as a baseline will be presented in the future, and RflyMAD will be updated with more data and types. In addition, the dataset and related toolkit can be accessed through https://rfly-openha.github.io/documents/4_resources/dataset.html.

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