FLAGRED：基于模糊逻辑的无人机风险估计泛化算法

准确实时地估计风险对于确保涉及自主机器人系统的许多应用的安全性和效率至关重要。本文提出了一种新颖的、可泛化的算法，用于实时估计外部扰动对多旋翼无人机造成的风险。与传统方法不同，我们的方法不需要额外的传感器、精确的无人机模型或大型数据集。它在模糊逻辑系统中采用电机指令数据，克服了现实世界实现的障碍。它具有内在的适应性，利用无人机的基本特性，使其适用于各种无人机模型。该算法的效率已通过各种平台上的全面真实世界测试得到证实。它熟练地辨别了由不同风扰动和不同推重比导致的高风险和低风险场景。该算法在性能上超越了广受认可的ArduCopter风速估计算法，并展示了其及时检测短暂阵风的能力。