RflyMAD：一种用于多旋翼故障检测与健康评估的数据集
机器人学
2024-01-12 v2
摘要
本文提出一个开源数据集 RflyMAD，即由可靠飞行控制（Rfly）组开发的多旋翼异常数据集（Multicopter Abnormal Dataset），旨在推动故障检测与隔离（FDI）或健康评估（HA）等领域的研究发展。该总计 114 GB 的数据集包含 6 种飞行状态下的 11 类故障，其设定参照 ADS-33 文件，以覆盖多旋翼在发生故障且具有不同机动水平时的更多场景。在共 5629 个飞行案例中，故障时长累计达 3283 分钟，其中 2566 例为软件在环（SIL）仿真、2566 例为硬件在环（HIL）仿真、497 例为真实飞行。由于包含基于 RflySim 的仿真数据与真实飞行数据，可在提升数据量的同时提高数据质量。每个案例均提供 ULog、遥测日志、飞行信息及处理后文件供研究者使用与核查。RflyMAD 数据集可作为故障诊断方法的基准，且通过迁移学习方法验证了仿真数据与真实飞行之间的支撑关系。未来将给出更多作为基线的算法，RflyMAD 也将更新更多数据与类型。此外，数据集与相关工具包可通过 https://rfly-openha.github.io/documents/4_resources/dataset.html 获取。
引用
@article{arxiv.2311.11340,
title = {RflyMAD: A Dataset for Multicopter Fault Detection and Health Assessment},
author = {Xiangli Le and Bo Jin and Gen Cui and Xunhua Dai and Quan Quan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.11340},
year = {2024}
}