論文の概要: Preserving Full 6-DOF Actuation Under Abrupt Total Rotor Failures: Passive Fault-Tolerant Flight Control Using a Biaxial-Tilt Hexacopter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.05663v1
• Date: Thu, 04 Jun 2026 03:45:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-05 22:39:44.531978
• Title: Preserving Full 6-DOF Actuation Under Abrupt Total Rotor Failures: Passive Fault-Tolerant Flight Control Using a Biaxial-Tilt Hexacopter
• Title（参考訳）: 破壊的全回転子故障時のフル6-DOF動作の保存:二軸チルト・ヘキサコプターを用いたパッシブフォールトトレラント飛行制御
• Authors: Yipeng Yang, Yiqiao Tang, Hao Zhang, Jinqi Jiang, Jianfeng He, Rumo Chen, Xinghu Yu, Zhan Li, Huijun Gao,
• Abstract要約: 従来のマルチローターは、急激なローターの故障により、到達可能なレンチスペース(AWS)が急速に崩壊する。 本稿では, 急激な全ロータ故障時の二軸チルトオーバーヘキサコプター(BTO)の受動耐力飛行について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.18238702353788
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Conventional multirotors suffer from a rapid collapse of attainable wrench space (AWS) under abrupt total rotor failures, rendering full 6-DOF recovery physically impossible. This paper addresses passive fault-tolerant flight of a biaxial-tilt overactuated hexacopter (BTO) under abrupt total rotor failures that are a priori unknown to the controller. The control design and analysis focus on representative abrupt rotor-failure cases for which the post-failure system remains fully actuated, while no explicit fault detection, isolation, or fault-mode switching is assumed. First, we extend the inscribed-sphere metric of the AWS by incorporating the transient-wrench-jump term, enabling quantitative feasibility assessment under up to three simultaneous rotor failures and benchmarking against uniaxial-tilt and coplanar hexacopters. Second, we develop two computationally efficient passive schemes without relying on fault detection or online optimization. One scheme operates at the controller layer by combining a high-order fully actuated (HOFA) controller with a linear extended state observer (LESO) for lumped-disturbance rejection. The other scheme operates at the allocator layer by using model-reference adaptive control allocation with momentum-based wrench estimation to compensate for control-allocation biases. Simulations and flight experiments validate stable hovering and 6-DOF trajectory tracking under single and multiple rotor failures. Further systematic comparisons confirm that the BTO provides larger recovery margins than uniaxial-tilt and coplanar designs. Additional onboard-sensor-only experiments, including indoor tracking under wind disturbance, outdoor tracking under extreme conditions, narrow-frame traversal, and contact-based aerial writing, further validate the robustness of the proposed framework in complex operational environments.
• Abstract（参考訳）: 従来のマルチローターは、急激なローターの故障により、到達可能なレンチスペース(AWS)が急速に崩壊し、6-DOFの完全回復が不可能になった。 本稿では,二軸チルト過動式ヘキサコプタ(BTO)の緊急全ロータ故障時の受動耐力飛行について述べる。 制御設計と解析は、障害後のシステムが完全に作動している代表的急激なローター故障例に焦点を当て、明示的な故障検出、隔離、故障モード切替は想定しない。 まず、一軸チルトとコプラナーヘキサコプターのベンチマークを行い、最大3つの同時ロータ障害下での定量的実現可能性の評価を可能にする。 第二に、故障検出やオンライン最適化に頼ることなく、2つの計算効率の良い受動的スキームを開発する。 1つのスキームは、高次フルアクティベート(HOFA)コントローラと線形拡張状態オブザーバ(LESO)を組み合わせて制御層で動作する。 モデル参照適応制御アロケーションと運動量ベースのレンチ推定を用いてアロケータ層で動作し、制御-アロケーションバイアスを補償する。 シミュレーションと飛行実験は、安定なホバリングと6-DOF軌道追跡を1回および複数回ローターの故障下で検証する。 さらに系統的な比較により、BTOは一軸チルトとコプラナーの設計よりも大きなリカバリマージンを提供することを確認した。 風乱下での屋内追跡、極端な環境下での屋外追跡、狭いフレームの移動、接触型空中書き込みなど、搭載されたセンサーのみの実験は、複雑な運用環境における提案されたフレームワークの堅牢性をさらに検証する。

関連論文リスト

• Bench2Drive-Robust: Benchmarking Closed-Loop Autonomous Driving under Deployment Perturbations [122.22391796628408]
  Bench2Drive-Robustは、クローズドループのエンドツーエンド自動運転のための最初のデバイス中心の堅牢性ベンチマークである。 我々は,カメラストリーム障害,エゴ状態推定誤差,計算による制御遅延という3つの主要な原因から生じる展開指向の摂動を系統的に評価した。 以上の結果から,これらの展開に伴う摂動は閉ループ駆動性能を著しく低下させる可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-18T08:45:24Z)
• Control of Fully Actuated Aerial Vehicles: A Comparison of Model-based and Sensor-based Dynamic Inversion [6.229769300329017]
  完全に作動した マルチロータープラットフォーム 車両の姿勢から 翻訳力の生成を分離する 本稿では, モデルベース非線形動的インバージョンコントローラ (Geometric NDI) とセンサベースインクリメンタル動的インバージョンコントローラ (INDI) を比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-12T12:58:03Z)
• Expert Switching for Robust AAV Landing: A Dual-Detector Framework in Simulation [0.0]
  2人のYOLOv8専門家が、HelipadCatデータセットのスケール特化バージョンでトレーニングされている。 推論の間、どちらの専門家も並列に操作し、幾何学的なゲーティング機構は、AAVの視点と最も一致した予測を持つ専門家を選択する。 その結果, 単検出器ベースラインに比べてアライメント, 着陸精度, 全体的なロバスト性は著しく向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-16T03:41:59Z)
• Fault Tolerant Control of Mecanum Wheeled Mobile Robots [47.64303334083436]
  Mecanum Wheeled Mobile Robot (MWMR) は、性能を低下させるアクチュエータ障害やミッション失敗に非常に敏感である。 MWMRの現在の耐故障制御スキームは、トルク劣化など部分的な故障を無視して、モーターストールのようなアクチュエーターの故障を目標としている。 そこで我々は,実時間故障パラメータの学習に後続確率を採用するFTC戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-06T14:14:07Z)
• Explainable AI-Enhanced Supervisory Control for Robust Multi-Agent Robotic Systems [0.0]
  マルチエージェントロボットのためのAI強化型監視制御フレームワークを提案する。 我々は、このアプローチを、宇宙船形成飛行と自律水中車両の2つの対照的な領域で検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-18T23:59:13Z)
• ASTREA: Introducing Agentic Intelligence for Orbital Thermal Autonomy [51.56484100374058]
  ASTREAは、自律的な宇宙船運用のためのフライト・ヘリテージ・ハードウェア上で実行される最初のエージェント・システムである。 我々は,資源制約付き大規模言語モデル(LLM)エージェントと強化学習コントローラを,空間対応プラットフォームに適した非同期アーキテクチャに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-16T08:52:13Z)
• DATT: Deep Adaptive Trajectory Tracking for Quadrotor Control [62.24301794794304]
  Deep Adaptive Trajectory Tracking (DATT)は、学習に基づくアプローチであり、現実世界の大きな乱れの存在下で、任意の、潜在的に実現不可能な軌跡を正確に追跡することができる。 DATTは、非定常風場における可溶性および非実用性の両方の軌道に対して、競争適応性非線形およびモデル予測コントローラを著しく上回っている。 適応非線形モデル予測制御ベースラインの1/4未満である3.2ms未満の推論時間で、効率的にオンラインで実行することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T12:22:31Z)
• Soft Actor-Critic Deep Reinforcement Learning for Fault Tolerant Flight Control [3.236217153362305]
  オフライントレーニングされたソフトアクター・クリティカル深部強化学習コントローラは、高度に結合した操作で成功している。 制御器は6つの故障事例に対して堅牢であり、その中には15デグで詰まった舵、アイレロンの有効性を70%低下させ、構造的故障、アイシング、後向きのc.g.シフトなどが含まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-16T07:22:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。