Transformer-Based Fault-Tolerant Control for Fixed-Wing UAVs Using Knowledge Distillation and In-Context Adaptation
作者: Francisco Giral, Ignacio Gómez, Ricardo Vinuesa, Soledad Le Clainche
分类: cs.RO, cs.LG, eess.SY
发布日期: 2024-11-05 (更新: 2025-03-07)
💡 一句话要点
提出基于Transformer的容错控制方法，提升固定翼无人机在故障下的稳定性和控制精度
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 容错控制 无人机 Transformer 知识蒸馏 上下文学习
📋 核心要点
- 传统飞行控制系统在无人机遭遇结构损伤或执行器故障时难以维持稳定，鲁棒性不足。
- 利用Transformer的上下文学习能力，直接将外部参考值映射为控制指令，无需依赖内部环路和故障检测。
- 通过知识蒸馏，使学生代理在部分观测下学习专家代理的知识，从而提升在各种故障场景下的性能。
📝 摘要（中文）
本研究提出了一种基于Transformer的固定翼无人机容错控制方法，旨在实时适应结构损伤或执行器失效引起的动态变化。与依赖经典控制理论且在动态剧烈变化下表现不佳的传统飞行控制系统（FCS）不同，该方法利用Transformer的上下文学习和注意力机制，直接将外部环路参考值（高度、航向和空速）映射为控制指令，从而绕过内部环路控制器和故障检测层。该方法采用师生知识蒸馏框架，通过从具有完全可观测性的专家代理传递知识，训练具有部分观测性的学生代理，从而在各种故障场景中实现稳健的性能。实验结果表明，我们的基于Transformer的控制器优于行业标准FCS和最先进的强化学习（RL）方法，在标称条件和极端故障情况下均保持了较高的跟踪精度和稳定性，突显了其在提高无人机运行安全性和可靠性方面的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决固定翼无人机在遭遇结构损伤或执行器故障时，传统飞行控制系统难以维持稳定性和控制精度的问题。现有方法依赖于精确的系统建模和故障检测，但在实际应用中，模型难以精确，故障检测也存在延迟和误差，导致控制性能下降甚至失控。
核心思路：论文的核心思路是利用Transformer的上下文学习能力，直接学习从外部环路参考值到控制指令的映射关系，从而绕过对精确系统模型的依赖。通过Transformer的注意力机制，控制器可以根据当前状态和历史信息，自适应地调整控制策略，实现容错控制。
技术框架：整体框架包括一个专家代理（Teacher）和一个学生代理（Student）。专家代理具有完全可观测性，负责生成高质量的控制策略。学生代理具有部分可观测性，通过知识蒸馏学习专家代理的策略。训练完成后，学生代理部署到无人机上，实现容错控制。该框架无需显式的故障检测模块，而是通过Transformer的自适应能力来应对故障。
关键创新：最重要的技术创新点在于将Transformer应用于无人机的容错控制，并结合知识蒸馏技术，实现了在部分观测下的鲁棒控制。与传统的基于模型或强化学习的容错控制方法相比，该方法无需精确的系统模型，也无需大量的故障数据进行训练，具有更强的适应性和泛化能力。
关键设计：Transformer的输入包括外部环路参考值（高度、航向和空速）和无人机的状态信息。输出为控制指令。知识蒸馏采用行为克隆的方式，学生代理学习模仿专家代理的动作。损失函数包括行为克隆损失和正则化项，用于防止过拟合。网络结构采用标准的Transformer结构，包括多头注意力机制和前馈神经网络。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于Transformer的控制器在标称条件和极端故障情况下均优于行业标准FCS和最先进的强化学习（RL）方法。在跟踪精度方面，Transformer控制器的误差显著低于其他方法。在稳定性方面，Transformer控制器能够更好地抑制故障引起的振荡，保持无人机的稳定飞行。具体性能数据未知，但强调了显著优于对比方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要高可靠性和安全性的无人机应用场景，例如：灾害救援、环境监测、物流运输等。通过提高无人机在故障情况下的生存能力，可以减少事故发生，降低运营成本，并拓展无人机的应用范围。未来，该方法还可以推广到其他类型的无人机和机器人系统。
📄 摘要（原文）
This study presents a transformer-based approach for fault-tolerant control in fixed-wing Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), designed to adapt in real time to dynamic changes caused by structural damage or actuator failures. Unlike traditional Flight Control Systems (FCSs) that rely on classical control theory and struggle under severe alterations in dynamics, our method directly maps outer-loop reference values -- altitude, heading, and airspeed -- into control commands using the in-context learning and attention mechanisms of transformers, thus bypassing inner-loop controllers and fault-detection layers. Employing a teacher-student knowledge distillation framework, the proposed approach trains a student agent with partial observations by transferring knowledge from a privileged expert agent with full observability, enabling robust performance across diverse failure scenarios. Experimental results demonstrate that our transformer-based controller outperforms industry-standard FCS and state-of-the-art reinforcement learning (RL) methods, maintaining high tracking accuracy and stability in nominal conditions and extreme failure cases, highlighting its potential for enhancing UAV operational safety and reliability.