面向自主飞行器的自动实时异常检测

近年来飞行器使用的增加引发了对自主操作安全性和可靠性的担忧。人们越来越需要方法来监控这些飞行器的状态，并向安全飞行员或自动驾驶仪报告任何故障和异常，以应对紧急情况。在本文中，我们提出了一种使用递归最小二乘法实时检测飞行器行为异常的方法。该方法在线建模相关输入-输出对之间的关系，并使用该模型检测异常。其结果是一种易于部署的异常检测方法，它不假设特定的飞行器模型，并且能够检测各种自主飞行器中的多种类型的故障和异常。对该方法的实验表明，在超过 22 次飞行测试中，精确率为 88.23%，召回率为 88.23%，准确率为 86.36%。另一项贡献是提供了一个用于自主飞行器故障检测的全新公开数据集，其中包含 22 次固定翼飞行的完整数据和真实标签，涵盖八种不同的飞行中执行器故障类型，以帮助未来的飞行器故障检测研究。源代码和数据集可从 https://theairlab.org/fault-detection/ 获取。