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En este artículo, presentamos una estrategia de control tolerante a fallos (FTC) genérica a través del aprendizaje por refuerzo (RL). Demostramos la efectividad de este método en vehículos aéreos no tripulados (UAV) tipo cuadricóptero. La política de control tolerante a fallos se entrena para manejar fallos/ataques de actuadores y sensores. A diferencia de la FTC tradicional, esta política no requiere detección y diagnóstico de fallos (FDD) ni personalización del controlador para escenarios de ataque específicos. En su lugar, la política se ejecuta simultáneamente junto al controlador estabilizador sin necesidad de activar la detección de fallos. La efectividad de la política se compara con estrategias de FTC activas y pasivas tradicionales contra fallos de actuadores y sensores. Comparamos su rendimiento en tareas de control de posición mediante simulaciones y experimentos en cuadricópteros. El resultado muestra que la estrategia puede tolerar efectivamente diferentes tipos de ataques/fallos y mantener la posición del vehículo, superando a los otros dos métodos.
Fei et al. (Fri,) estudiaron esta cuestión.