Reinforcement Learning-based Fault-Tolerant Control for Quadrotor with Online Transformer Adaptation
作者: Dohyun Kim, Jayden Dongwoo Lee, Hyochoong Bang, Jungho Bae
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-05-13
备注: Accpted at the 2025 IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA) Workshop: Robots in the Wild
💡 一句话要点
提出基于强化学习和Transformer自适应的四旋翼容错控制框架
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 四旋翼 容错控制 强化学习 Transformer 在线自适应 故障诊断 无人机
📋 核心要点
- 现有基于强化学习的容错控制方法依赖于多旋翼模型的先验知识，难以适应新的飞行器配置。
- 提出一种混合强化学习框架，结合Transformer在线自适应模块，实时推断潜在表示，适应未知系统模型。
- 实验结果表明，该方法在执行器故障下成功率达95%，位置均方根误差为0.129米，优于现有方法。
📝 摘要（中文）
多旋翼飞行器在各种机器人应用中扮演重要角色，但极易受到执行器故障的影响，导致快速失稳和任务可靠性降低。虽然已经广泛探索了使用强化学习（RL）的各种容错控制（FTC）策略，但大多数先前的方法需要多旋翼模型的先验知识或难以适应新的配置。为了解决这些限制，我们提出了一种新颖的混合型基于RL的FTC框架，该框架集成了基于Transformer的在线自适应模块。我们的框架利用Transformer架构实时推断潜在表示，从而无需重新训练即可适应以前未见过的系统模型。我们在PyBullet仿真中，在执行器效能损失故障下评估了我们的方法，实现了95%的成功率和0.129米的均方根误差（RMSE），优于现有自适应方法（86%的成功率和0.153米的RMSE）。对具有不同配置的四旋翼的进一步评估证实了我们的框架在未经训练的动力学中的鲁棒性。这些结果表明，我们的框架具有增强多旋翼飞行器的适应性和可靠性的潜力，从而能够在动态和不确定环境中实现高效的故障管理。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决四旋翼飞行器在执行器发生故障时，传统容错控制方法依赖先验模型知识，难以适应新配置的问题。现有方法在面对未知或变化的系统动力学时，鲁棒性和适应性不足，容易导致飞行器失稳和任务失败。
核心思路：论文的核心思路是利用强化学习训练一个通用的容错控制器，并结合Transformer网络进行在线自适应，从而在无需重新训练的情况下适应新的系统模型。Transformer网络用于提取飞行器状态的潜在表示，并将其作为强化学习控制器的输入，实现对未知动力学的快速适应。
技术框架：该框架包含两个主要模块：强化学习控制器和Transformer自适应模块。首先，使用强化学习算法（具体算法未知）训练一个初始的容错控制器。然后，在飞行过程中，Transformer网络接收飞行器的状态信息（例如，位置、速度、姿态等），并将其编码为潜在表示。该潜在表示与飞行器的状态信息一起输入到强化学习控制器中，生成控制指令。
关键创新：该方法最重要的创新点在于引入了Transformer网络进行在线自适应。与传统的自适应控制方法相比，Transformer网络能够学习更复杂的非线性关系，并提取更有效的状态表示，从而实现对未知动力学的快速适应。此外，该方法无需对Transformer网络进行离线训练，而是直接在飞行过程中进行在线学习，进一步提高了适应性。
关键设计：Transformer网络的具体结构未知，但可以推测其输入为飞行器的状态信息，输出为状态的潜在表示。强化学习控制器的具体算法未知，但需要能够处理连续状态和动作空间。损失函数的设计目标是最小化飞行器的位置误差，并保证飞行器的稳定性。具体的参数设置（例如，Transformer网络的层数、隐藏单元数，强化学习算法的学习率等）未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在PyBullet仿真环境中进行了验证，在执行器效能损失故障下，成功率达到95%，位置均方根误差为0.129米，优于现有自适应方法（86%成功率和0.153米RMSE）。此外，该方法在具有不同配置的四旋翼上进行了测试，验证了其在未经训练的动力学中的鲁棒性，表明其具有良好的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要高可靠性和容错能力的无人机应用场景，例如：复杂环境下的自主巡检、灾后救援、物流运输等。通过提高无人机在面对突发故障时的适应能力，可以显著提升任务的成功率和安全性，降低运营成本，并拓展无人机的应用范围。
📄 摘要（原文）
Multirotors play a significant role in diverse field robotics applications but remain highly susceptible to actuator failures, leading to rapid instability and compromised mission reliability. While various fault-tolerant control (FTC) strategies using reinforcement learning (RL) have been widely explored, most previous approaches require prior knowledge of the multirotor model or struggle to adapt to new configurations. To address these limitations, we propose a novel hybrid RL-based FTC framework integrated with a transformer-based online adaptation module. Our framework leverages a transformer architecture to infer latent representations in real time, enabling adaptation to previously unseen system models without retraining. We evaluate our method in a PyBullet simulation under loss-of-effectiveness actuator faults, achieving a 95% success rate and a positional root mean square error (RMSE) of 0.129 m, outperforming existing adaptation methods with 86% success and an RMSE of 0.153 m. Further evaluations on quadrotors with varying configurations confirm the robustness of our framework across untrained dynamics. These results demonstrate the potential of our framework to enhance the adaptability and reliability of multirotors, enabling efficient fault management in dynamic and uncertain environments. Website is available at http://00dhkim.me/paper/rl-ftc