論文の概要: Fault-Geometry-Aware Control Allocation for Emergency Quadrotor Landing under Single-Motor Loss of Effectiveness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.08259v1
• Date: Thu, 05 Nov 2026 16:34:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-07 04:55:13.579403
• Title: Fault-Geometry-Aware Control Allocation for Emergency Quadrotor Landing under Single-Motor Loss of Effectiveness
• Title（参考訳）: 単一モータ損失下での緊急クアドロター着地のための断層幾何学-制御割当
• Abstract要約: 部分的な単運動子効率損失(LoE)は、四元子の残りの制御-オーソリティ幾何を変化させる。 Crazyflieのソフトウェア・イン・ザ・ループシミュレーションにおける3つのアロケータを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Partial single-motor loss of effectiveness (LoE) changes the remaining control-authority geometry of a quadrotor and can change which control allocator performs best during emergency landing[cite: 11]. We compare three allocators in Crazyflie software-in-the-loop simulation: bounded weighted least squares (reported as PINV), a finite-candidate residual allocator (QP-lite), and the same residual allocator with scoring parameters tuned offline by the Cross-Entropy Method (CEM)[cite: 11]. For this study, fault geometry is represented by the known failed-motor index[cite: 11]. At $η=0.496$ remaining effectiveness, matched development trials select CEM for M1, M3, and M4 and PINV for M2; the M3 selection is a one-trial margin (29/30 versus 28/30)[cite: 11]. After freezing this routing map, the policy achieves 117/120 safe first-contact touchdowns on fresh seeds and 115/120 in a separate randomized-order integrated-supervisor evaluation[cite: 11]. For the critical M2/PINV branch, Firth regression gives a nominal $η_{50}\approx0.4956$ with a within-model 95% bootstrap interval of approximately [0.4955, 0.4956][cite: 11]. One-factor-at-a-time $\pm10\%$ plant perturbations shift $η_{50}$ by up to 0.05495 for thrust coefficient and 0.04974 for mass; the most frequent violated first-contact criterion also changes from vertical speed in many conditions to angular rate for mass -10% and thrust-coefficient +10%[cite: 11]. At fixed $η=0.496$, PINV has a higher M2 safe count than frozen CEM in 9/11 tested plant states and ties in 2/11; the two ties are both 0/30[cite: 11]. The experiments therefore distinguish motor-conditioned allocator selection from sensitivity to plant-model mismatch[cite: 11].
• Abstract（参考訳）: 部分的な単運動効率の喪失(LoE)は、四重極子の残りの制御権限の幾何を変え、緊急着陸時に最も優れた制御アロケータを変更できる[引用:11]。 我々は,Cross-Entropy Method (CEM)[cite: 11]でオフラインに調整されたスコアパラメータを持つ有限候補残差アロケータと,有限候補残差アロケータ(QP-lite)を有界重み付き最小二乗法(PINV)で比較した。 この研究では、断層幾何学は既知の故障運動量指数[注:11]で表される。 M1, M3, M4 と PINV は M2 の CEM を選択し、M3 の選択は 1/30 (29/30 vs 28/30)[引用: 11] である。 このルーティングマップを凍結すると、新しい種子に117/120の安全なファーストコンタクトタッチダウンと115/120のランダム化順序統合スーパーバイザ評価が達成される[注:11]。 臨界 M2/PINV 分岐に対して、ファース回帰は、約 [0.4955, 0.4956][引用: 11] のモデル内の95%ブートストラップ間隔を持つ名目$η_{50}\approx0.4956$を与える。 1-factor-at-a-time $\pm10\%$ 植物の摂動は、推力係数が0.05495ドル、質量が0.04974ドルにシフトする。 固定された$η=0.496$では、PINVは9/11試験プラント状態の凍結CEMよりも高いM2セーフカウントを持ち、2/11のコネクションを持つ。 実験では、運動条件のアロケータ選択と植物モデルミスマッチの感度を区別した[引用: 11]。

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