代爾夫特科技大學及瓦赫寧根大學與研究所的研究人員開發了一種新方法，使無人機能夠識別接近故障的情況，從而在失去控制之前作出調整。這一方法借鑒了自然界中的一個概念，稱為「臨界減速」，這一現象能夠預示生態系統接近臨界點的情況。研究人員發現，這一原理也可以用來識別主動控制系統（如無人機、飛機及自動駕駛車輛）中的不穩定早期跡象。與依賴詳細物理模型的傳統監測方法不同，這一新技術利用機載傳感器數據來檢測系統對擾動反應的微妙變化。
研究人員指出，這一技術有助於無人機在受損後仍能安全運行。
這一研究成果有望提升自動化系統的安全性，隨著這些系統在包裹投遞、基礎設施檢查和緊急應對等應用中愈發普及，其重要性更顯突出。研究人員將這項技術與人類自然反應受傷的方式進行比較，代爾夫特科技大學的研究員賈斯帕·範·比爾斯表示：「我們的方法可以比擬人類感受疼痛的方式。受傷後，疼痛能夠提供有關我們狀況的即時反饋，幫助我們判斷哪些行動仍然安全。」他指出，機器普遍缺乏這種自我意識，而新指標則是基於實時測量數據，為工程系統提供了識別接近其極限的能力的第一步。
新技術有助於無人機在受損後安全運行
在自然界中，臨界減速的現象發生於生態系統變得不再具備彈性，並且在遭受擾動後需要更長的時間來恢復。例如，健康的森林在乾旱季節後可能會迅速恢復，但反覆的壓力會逐漸減緩這種恢復，直到即使是小規模的氣候事件也可能引發廣泛的崩潰。儘管科學家們長期以來一直利用這一現象來研究生態系統和氣候變化，但尚不清楚其是否適用於通過自動控制系統不斷調整行為的技術。該研究發現，這些早期警告指標能夠可靠地檢測受控系統何時接近不穩定狀態。
為了測試這一概念，研究團隊在代爾夫特科技大學的 CyberZoo 無人機研究設施進行了實驗。他們故意損壞無人機，將其推向失去控制的邊緣，並分析了飛行數據及計算機模擬結果。實驗揭示了損壞、飛行條件及飛行操控的組合中，哪些最可能導致不穩定。研究人員還顯示，這些警告指標可以幫助無人機在受損後即時調整其行為，以保持飛行，類似於人類在扭傷腳踝後改變走路的方式。範·比爾斯表示：「通過整合不同科學學科的知識——在這種情況下是航空工程和生態學——我們不斷推動突破，幫助將基礎研究轉化為實用技術。」
由於這一方法依賴於低成本的機載傳感器數據，而非詳細的工程模型，研究人員認為，它也可以應用於飛機的預測性維護、基礎設施監測、製造質量控制及自動駕駛車輛等領域。該研究已發表於《美國國家科學院院刊》。