Fault-Tolerant Control
- 又稱: FTC
- 類別: Control › Feedback control
- 標籤: fault-tolerance, flight-control, robust-control, reliability, multirotor
一種控制設計，在致動器或感測器失效等故障之後，透過容忍故障，或偵測故障並重新配置控制器，讓系統維持穩定且可用。
定義
容錯控制（Fault-tolerant control，FTC）的目標，是在出了問題之後——致動器卡住、出力減弱或失效，感測器出現偏差或失靈，或發生結構損傷——仍讓系統保持安全，並在可能時繼續執行任務。它通常分為兩種做法。被動式容錯控制設計一個固定的控制器，常運用強健控制技術，使其在一組界定的故障下保持穩定，而不必知道發生的是哪一種故障。主動式容錯控制在執行期偵測並隔離故障（這一步稱為故障偵測與隔離，FDI，或故障偵測與診斷），接著重新配置控制器、控制分配或任務，以配合已改變的系統。
可行的選項取決於還剩下多少冗餘。在六旋翼或具有多餘自由度的機器手臂上，失效的致動器通常可以透過控制分配，把指令重新分給其他致動器來處理。若沒有備用致動器，控制器就必須有所取捨。一個標準的例子是失去一個旋翼的四旋翼：剩下的三個旋翼無法獨立控制全部三個旋轉軸與總推力。Mueller 與 D'Andrea 在 2014 年證明，只要讓飛行器繞偏航軸持續自旋，並只控制其推力軸的方向與位置，仍然可以繼續飛行。類似的推論也適用於控制面受損的飛機，以及失去一個關節或一條腿的機器人。
容錯關乎整個迴路，而不只是控制律。故障偵測必須夠快、夠可靠，才能在系統變得無法挽回之前採取行動；而重新配置後的控制器往往仰賴狀態估測，故障發生後狀態估測本身也更難取得。例如，自旋中的四旋翼會造成動態模糊，標準相機難以應付，這也是為什麼有人以事件相機研究這種情況下的狀態估測。測試通常結合注入故障的模擬、硬體迴路實驗，以及在可能時於繫留或受保護的硬體上刻意製造故障。
為何重要
機器人與無人機越來越常在人身邊、遠離維修資源的地方運作。如果故障能在軟體中化解，而不需要額外硬體或以墜毀收場，就能以很低的成本提升安全性與可靠度。在航空與其他安全關鍵領域，容錯控制也是法規與認證關注的議題。
主要應用
- 讓多旋翼從旋翼或馬達故障中恢復
- 為飛機與無人機上的冗餘致動器進行控制分配
- 在關節失效或關節鎖死後繼續進行操作
- 足式機器人在腿部受損後調整步態
- 在狀態估測與導航中處理感測器故障
實際應用
一個團隊在四旋翼的飛控軟體中加入旋翼失效處理。偵測器將指令角加速度與 IMU 量測到的角加速度比較，並在很短的時間窗內標示出旋翼失效。偵測到失效後，控制器從一般的串級姿態控制器切換到降維姿態控制器，讓飛行器繞偏航軸自旋，同時傾斜自旋軸以控制水平運動。團隊先在注入故障的模擬中測試這個切換，再於硬體上、在防護網上方把一個旋翼的推力指令設為零進行測試，並確認飛行器的推重比留有足夠裕度，能以三個旋翼維持高度。
常見誤解
- 容錯一定需要冗餘硬體 — 有些系統（例如四旋翼）在失去一個致動器後，只要放棄控制一個較不重要的自由度，仍可保持可控
- 容錯控制只是控制器設計的問題 — 快速的故障偵測與故障後可靠的狀態估測，往往才是更困難的部分
- 容錯系統在故障後表現一樣好 — 重新配置通常會犧牲效能（例如偏航控制或負載能力），以換取持續安全運作
誰需要了解
- 無人機與飛行控制工程師
- 自主系統的安全與可靠度工程師
- 研究強健控制與適應控制的控制研究人員
- 為遠端作業進行設計的野外機器人工程師
相關技術
- 故障偵測與隔離（Fault Detection and Isolation，FDI）
- 控制分配（Control Allocation）
- 強健控制（Robust Control）
- 增量非線性動態逆（Incremental Nonlinear Dynamic Inversion，INDI）
- PX4 Autopilot
相關術語
相關專案
- MAVROS: ROS gateway for MAVLink-compatible autopilots (PX4, ArduPilot)
- Pegasus Simulator: Photorealistic multirotor simulation on NVIDIA Isaac Sim with PX4-in-the-loop