मानव रहित हवाई वाहनों (UAVs) के सुरक्षित संचालन को सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है, चाहे वह मिशन-क्रिटिकल हो या सुरक्षा-क्रिटिकल कार्य। उन परिदृश्यों में जहाँ UAVs को हवाई लक्ष्यों का पीछा करना है, उन्हें लक्ष्य के मार्ग का पालन करते हुए एक सुरक्षित दूरी बनाए रखनी होती है, यहाँ तक कि बिना मॉडल वाले गतियों और पर्यावरणीय विघटन के बावजूद। यह पेपर लक्ष्य-निर्धारण मिशनों के दौरान गतिशील क्वाड्रोटर UAVs के लिए एक नवीन टकराव से बचने की रणनीति प्रस्तुत करता है। हम एक सुरक्षा नियंत्रक का प्रस्ताव करते हैं जो एक सीखने-आधारित नियंत्रण अवरोध कार्य (CBF) को मानक स्लाइडिंग मोड फीडबैक के साथ जोड़ता है। हमारी विधि एक न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करती है जो सच्चे CBF प्रतिबंध को सीखती है, जो हवा के विघटन को ध्यान में रखती है, जबकि स्लाइडिंग मोड नियंत्रक बिना मॉडल वाले गतियों का समाधान करता है। यह एकीकृत नियंत्रण कानून सुरक्षित नेता-पालन व्यवहार और सटीक ट्रेजेक्टरी ट्रैकिंग सुनिश्चित करता है। सीखे गए CBF का लाभ उठाकर, नियंत्रक जटिल और अप्रत्याशित पर्यावरणों के लिए बेहतर अनुकूलता प्रदान करता है, प्रणाली की सुरक्षा और मजबूती दोनों को बढ़ाता है। हमारे प्रस्तावित तरीके की प्रभावशीलता एयरसिम प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से PX4 उड़ान नियंत्रक का उपयोग करके प्रदर्शित की गई है।
पांजा एट अल. (सूर्य,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।