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Real-time Rectifying Flight Control Misconfiguration Using Intelligent Agent
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OA
AI
DOI：10.1145/3702994.png)
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摘要
En 中文
配置得到大多数飞行控制系统的支持，允许用户控制适应环境变化或任务变更等复杂性的飞行无人机。这种高级功能也引入了一个显著问题——配置错误设置。这可能导致无人机不稳定、威胁无人机安全，并可能造成重大经济损失。然而，跨不同飞行控制系统检测和纠正配置错误具有挑战性，因为（1）与（配置）错误相关的代码片段可能在语法上正确，因此难以通过传统代码分析识别；（2）每个配置在不同飞行场景下的响应各不相同。在本文中，我们提出并实现了一种新颖的纠正方法NYCTEA，用于检测由配置错误引起的不稳定性并执行即时纠正。NYCTEA首先在连续的时间间隔内持续检查状态变化，并计算总体偏差，以确定无人机是否处于从不稳定到失控的过渡状态。当报告潜在不稳定性时，NYCTEA立即调用一个预训练的智能代理自动生成适当的配置，然后重新配置无人机以防止进入失控状态。此重新配置过程以迭代方式执行，直至消除不稳定性。我们将NYCTEA与广泛使用的飞行控制系统Ardupilot和PX4进行了集成。模拟和实际实验结果表明，NYCTEA成功消除了85%的配置错误引起的不稳定性。对于每个配置错误，NYCTEA平均生成4到5个配置以实现成功的纠正。
Keyword:
Software and its engineering
Software maintenance tools
Hardware
Safety critical systems
期刊
A
IF:
6.2
论文数:
1.2K
被引数:
3.4K
机构
引用论文
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