Anomálna detekcia letových dát

Anomálna detekcia v letových dátach

Anomálna detekcia v letových dátach UAV je kľúčová pre včasné odhalenie porúch senzorov, degradácie pohonu, zhoršenia navigačnej integrity, kybernetických útokov či emergentných problémov v rojových interakciách. Autoenkódery (AE) ponúkajú bezdozorovú extrakciu reprezentácií a meranie rekonštrukčnej chyby ako signálu anomálie; grafové modely (GM) – najmä grafové neurónové siete (GNN) a pravdepodobnostné grafy – zase explicitne zachytávajú závislosti medzi subsystémami UAV a agentmi v roji. Kombinácia oboch prístupov umožňuje detegovať anomálie na úrovni časového priebehu, štruktúry systému a vzájomných interakcií.

Charakteristika letových dát a anomálií

• Typy dát: IMU (acc/gyro), baro, GNSS, magnetometer, optický tok, lidar/radar, stavové odhady (EKF/UKF), príkazy riadenia, teploty, prúdy, napätia, logy autopilota, telemetria linky C2, U-space/UAT, údaje z payloadu.
• Štruktúra: viacrýchlostné multikanálové časové rady, eventy (failsafe, mode switch), priestorové relácie (roje, formácie), hierarchia (senzor → odhad → riadenie → aktor).
• Typy anomálií: bodové (spike), kontextové (drift pri špecifickom režime), sekvenčné (oneskorené integrálne nasýtenie), štrukturálne (rozpad formácie), kolektívne (koordinované odchýlky viacerých uzlov).

Predspracovanie a normalizácia

• Synchronizácia a resampling viackanálových zdrojov; ošetrenie chýbajúcich hodnôt (interpolácia vs. maskovacie vektory).
• Odstránenie sezónnosti a trendov (napr. teplotná driftová kompenzácia IMU).
• Normalizácia po režimoch letu (TAKEOFF/CRUISE/RTL) a podľa letového profilu (rýchlosť, výška, zaťaženie vetrom).
• Konštrukcia doplnkových príznakov: derivácie, energetické metriky, spektrá (STFT), health indexy (SoH batérie).

Autoenkódery: architektúry a tréning

• Dense/Convolutional AE: vhodné pre krátke okná a lokálne vzory; 1D CNN pre akcelerometrické a motorové signály.
• Rekurentné AE: LSTM/GRU encoder–decoder pre dlhšie časové závislosti; seq2seq s pozornosťou pre variabilné dĺžky.
• Variational AE (VAE): latentný priestor s regulárizáciou (KL), ktorý umožňuje odhad hustoty a neistoty rekonštrukcie.
• Denoising a Contractive AE: robustnosť voči šumu a drobným perturbáciám.
• Adversariálne AE: lepšie pri aproximácii komplexných distribúcií (pozor na stabilitu tréningu).

Straty a kalibrácia prahov: kombinácia rekonštrukčnej chyby (MAE/MSE/Huber) a regularizačných termov; prahy odvodené pomocou Extreme Value Theory (EVT), alebo Conformal Prediction pre garantovanú mieru falošných poplachov.

Grafové modely pre UAV a roje

• Model systému UAV ako grafu: uzly = subsystémy (IMU, EKF, attitude loop, motor), hrany = fyzikálne/algoritmické väzby (korekcie, spätné väzby).
• Model roja: uzly = drony, hrany = komunikácia/viditeľnosť/proximitné väzby; dynamický graf podľa polohy, rýchlosti a topológie siete.
• GNN pre anomálie: GraphSAGE/GCN/GAT s časovou zložkou (T-GNN, DCRNN, ST-GCN) pre spatio-temporal závislosti.
• Grafové autoenkódery (GAE/VGAE): rekonštrukcia adjacenčnej matice a atribútov; anomálie ako vysoká rekonštrukčná chyba uzla/hrany.
• Pravdepodobnostné grafy: Bayesovské siete a faktorové grafy na kauzálne inference; odhalenie nekonzistentných tokov (napr. GNSS → EKF → výška)

Detekčné režimy: uzol, hrana, graf

• Na úrovni uzla: degradácia jedného senzora/motora; skóre = rekonštrukčná chyba uzla + odchýlka latentného vektora.
• Na úrovni hrany: porucha komunikácie, abnormálna latencia; skóre = pravdepodobnosť chýbajúcej/neočakávanej hrany, zmena váh.
• Na úrovni grafu: rozpad formácie, nekonzistentné globálne správanie; skóre = odchýlka spektrálnych vlastností Laplaciánu, GAE rekonštrukčná strata.

Fúzia autoenkóderov a grafových prístupov

• Hybridný pipeline: per-kanálový sekvenčný AE → zhutnené latentné vektory ako atributy uzlov → GNN/GAE pre štrukturálnu koherenciu.
• Hierarchia: AE pre subsystémy (IMU/motory) + GAE pre nadriadené prepojenia (EKF–riadenie–aktuátory).
• Multimodálna konformnosť: kontrola, či rekonštrukcie naprieč modalitami (IMU, GNSS, príkazy) sú kauzálne konzistentné.

Tréning bez a s dohľadom

• Bezdozorový: tréning na „zdravých“ dátach; pozor na skrytú kontamináciu anomáliami (robustné trénovacie schémy, trimming, median-of-means).
• Polo-dozorovaný: malé množstvo označených incidentov; contrastive learning s hard negatives.
• Dozorovaný: syntetické scenáre (SITL/HIL) – doménové data augmentation (GNSS spoofing, motor thrust loss, C2 packet loss, výpadky senzorov).

Online inferencia a nasadenie na palube

• Obmedzenia: výpočtové zdroje, latencia (10–50 ms v riadiacej slučke), energetická spotreba.
• Optimalizácia: kvantizácia, prerezávanie, distilácia (AE→lite AE), implementácia v C++/Rust na RTOS; batchovanie a sliding windows.
• Edge–cloud: hraničné spracovanie pre okamžité zásahy + asynchrónna cloudová analýza pre trendové anomálie.

Prahovanie, neistota a rozhodovanie

• Kalibrácia skóre (Platt/Isotonic), conformal prediction pre kontrolu FPR.
• Fúzia rozhodnutí (Dempster–Shafer, Bayes) z viacerých detektorov (AE, GAE, pravidlá).
• Mapovanie na Safety Monitor (Simplex/Runtime Assurance): observe–orient–decide–act s bezpečným fallbackom.

Metodiky hodnotenia a metriky

• Mapovanie incidentov do „truth“ anotácií (časové intervaly, uzly, hrany, grafy).
• Metriky: AUC-ROC, AUC-PR (pri nerovnováhe), F1, mAP, time-to-detect, false alarm rate, latencia.
• Robustnosť: odolnosť voči driftu (seasonality, opotrebenie batérií), OOD generalizácia.

Interpretovateľnosť a vysvetlenia

• Saliency pre sekvenčné AE (gradienty, integrated gradients), ocenenie dôležitosti kanálov.
• GNN vysvetlenia (GNNExplainer, PGExplainer): subgrafy prispievajúce k rozhodnutiu.
• Kontrafaktuály: minimálne zmeny signálov/topológie potrebné na návrat do „normálu“.

Detekcia v rojoch a kolektívne javy

• Topológia formácie (líder–stúpenec, kruh, mriežka), odchýlky vzdialeností a uhlov.
• Dynamické grafy s metrikami koherencie (algebraická konektivita, spektrálny polomer).
• Detekcia lokálnych vs. globálnych anomálií: ego-graph vs. celý roj; šírenie poruchy cez komunikačné hrany.

Kybernetická bezpečnosť a adversariálne aspekty

• GNSS spoofing, IMU injection, C2 replay; detekcia cez nekonzistenciu medzi modalitami (AE+BN).
• Adversariálne príklady proti AE/GNN; obrany: adversarial training, randomized smoothing, detektory OOD.
• Integrita telemetrie a časových pečiatok (MAC, monotónne počítadlá).

Datasetová stratégia a syntetické dáta

• SITL/HIL generovanie zlyhaní: stratové scenáre senzorov, výpadky motora, turbulencie, link loss profily.
• Sim2Real kalibrácia: enkódujte realistický šum, neideálne oneskorenia, saturácie; domain randomization.
• Bezpečné logovanie a anotácia počas skúšok; ochrana osobných údajov a citlivých geodát (privátnosť, zoskupovanie).

Implementačný návrh: referenčný pipeline

1. Zber: synchronizácia, validácia, normalizácia per-režim.
2. AE tréning: LSTM-AE/1D-CNN-AE na oknách 1–5 s; strata MSE+Huber; validačné prahy cez EVT.
3. Grafová vrstva: konštrukcia systémového/rojového grafu; T-GNN/GAE na latentoch z AE.
4. Fúzia: Bayes/D–S evidence; rozhodnutie o stupni závažnosti a odporúčaný zásah.
5. Runtime: edge inferencia s kvantizáciou; Simplex monitor pre núdzové prepnutie.
6. MLOps: sledovanie driftu, re-tréning, audit stôp, verziovanie modelov a dát.

Prípadová štúdia (schematicky)

Scenár: multikoptéra s BVLOS, náhle zvýšenie vibrácií a pokles ťahu jedného motora. LSTM-AE na motorových prúdoch a IMU vykazuje rastúcu rekonštrukčnú chybu počas 8 s. Systémový graf (uzly: motory, IMU, EKF, attitude, position; hrany: fyzikálne väzby) v GAE signalizuje nekonzistenciu medzi uzlami „motor-3“ a „attitude“. Fúzia skóre prekročí prah úrovne 2 → monitor aktivuje obmedzenie rýchlosti a návratový režim. Po pristátí analýza identifikuje čiastočné zadieranie ložísk motora a zvýšené zohriatie ESC.

Limity a antipatery

• Kontaminované „zdravé“ tréningové dáta: vedie k otupeniu detekcie.
• Ignorovanie režimovej závislosti: prahy musia byť kontextové (režim/zaťaženie/vietor).
• Prekomplexné topológie bez regularizácie: hrozí overfitting a nestabilita GNN.
• Nezohľadnenie latencie v RTA: oneskorená detekcia môže byť neakceptovateľná pre bezpečné prepnutie.

Best practices a odporúčania

• Oddelený golden set zdravých letov; canary testovanie po každej zmene firmvéru.
• Kontextové prahy viazané na režim a letové podmienky; využitie konformnej predikcie.
• Hybridné modely (AE+GAE) s kompozičnou interpretovateľnosťou; logovanie subgrafových vysvetlení.
• Bezpečnostné väzby do riadenia: Command Governor a Simplex runtime assurance.
• Priebežná kalibrácia cez HIL a spätnú väzbu z prevádzky (SMS, incident reports).

Autoenkódery poskytujú silný bezdozorový detektor lokálnych a sekvenčných odchýlok, kým grafové modely prinášajú citlivosť na štrukturálne a kolektívne anomálie. Ich integrovaný návrh – podporený kontextovým prahovaním, interpretovateľnosťou a runtime zárukami – umožňuje robustnú, včasnú a akčne využiteľnú detekciu anomálií v individuálnych UAV aj v komplexných rojových misiách.