FLAGRED — Fuzzy Logic-based Algorithm Generalizing Risk Estimation for Drones

要約

リアルタイムでリスクを正確に推定することは、自律型ロボット システムが関与する多くのアプリケーションの安全性と効率性を確保するために不可欠です。
この論文では、マルチローターの外部擾乱によって生じるリスクをリアルタイムで推定するための、新しく一般化可能なアルゴリズムを紹介します。
従来のアプローチとは異なり、私たちの方法では追加のセンサー、正確なドローン モデル、大規模なデータセットは必要ありません。
ファジー論理システムでモーター コマンド データを使用し、現実世界の実装に対する障壁を克服します。
本質的に適応性があり、ドローンの基本的な特性を活用し、さまざまなドローンモデルに適用できます。
このアルゴリズムの効率性は、さまざまなプラットフォームでの包括的な実世界テストを通じて確認されています。
多様な風の外乱とさまざまな推力対重量比から生じる高リスクシナリオと低リスクシナリオを巧みに識別しました。
このアルゴリズムは、性能において広く知られている ArduCopter 風推定アルゴリズムを上回り、短時間の突風を迅速に検出する能力を実証しました。

要約(オリジナル)

Accurately estimating risk in real-time is essential for ensuring the safety and efficiency of many applications involving autonomous robot systems. This paper presents a novel, generalizable algorithm for the real-time estimation of risks created by external disturbances on multirotors. Unlike conventional approaches, our method requires no additional sensors, accurate drone models, or large datasets. It employs motor command data in a fuzzy logic system, overcoming barriers to real-world implementation. Inherently adaptable, it utilizes fundamental drone characteristics, making it applicable to diverse drone models. The efficiency of the algorithm has been confirmed through comprehensive real-world testing on various platforms. It proficiently discerned between high and low-risk scenarios resulting from diverse wind disturbances and varying thrust-to-weight ratios. The algorithm surpassed the widely-recognized ArduCopter wind estimation algorithm in performance and demonstrated its capability to promptly detect brief gusts.

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