从零自制八旋翼无人机：用强化学习实现故障容错飞行控制
作者从零开始自制了一架八旋翼无人机，没有任何硬件经验，全程记录过程。
项目目标：用强化学习训练八旋翼无人机的故障容错飞行控制。即使部分电机失效，无人机也能稳定飞行。
硬件搭建
选型：与四旋翼不同，八旋翼有冗余度（共8个电机），单个电机失效仍能保持控制。
机架：选用碳纤维管配合3D打印连接件。用CAD自行设计了起落架。
飞控：采用 Pixhawk + Raspberry Pi 作为机载电脑，运行 ROS 2。
GPS：使用普通GPS模块，额外加了减震支架以减少振动对定位精度的影响。
电机：初期使用便宜的电机，多次故障后更换为高品质电机，可靠性显著提升。
软件架构
强化学习训练
使用 RLlib 进行 PPO 训练。奖励函数设计：
- 主要奖励：保持悬停——位置误差小
- 辅助奖励：电机效率、姿态稳定
- 惩罚项：电机过载、剧烈震荡
故障注入训练
训练时随机注入电机故障（模拟50%推力损失），让网络学会在部分动力失效的情况下自主调整控制策略。
实验结果
经过约200万时间步的训练，奖励函数成功收敛。团队还通过双摆实验验证了飞控的稳定性。
最终实现了关键目标：单电机故障时，自动调整剩余7个电机的推力分配，保持稳定飞行。
总结
从零搭建八旋翼无人机的全过程证明了：即使没有硬件背景，通过系统学习和动手实践，也能完成复杂的机器人项目。强化学习在无人机容错控制方面展示出巨大潜力——它让无人机学会了人类难以手工编程的自适应行为。
