Autonomía de aprendizaje: los sistemas de autonomía avanzados deben tener capacidades de autoaprendizaje y ser capaces de mejorar el rendimiento del control mediante la corrección autónoma, la optimización y los comportamientos de aprendizaje basados en objetos, entornos, tareas y efectos de control.
Por lo tanto, los sistemas autónomos avanzados tienen las características de adaptabilidad, reparación automática, inteligencia, colaboración, autoaprendizaje, etc.
El control autónomo incluye completar automáticamente rutas predeterminadas y tareas planificadas, o percepción en línea, y tomar decisiones en vuelo y realizar tareas de forma autónoma de acuerdo con las misiones y principios determinados. El desafío del control autónomo es resolver una serie de problemas de solución óptima en tiempo real o casi en tiempo real bajo la condición de incertidumbre, y no se requiere intervención humana. La decisión automática ante la incertidumbre es un nivel lógico de progreso en el control autónomo desde el control de bucle interno, el piloto automático hasta la gestión de vuelo, la gestión de múltiples aeronaves y luego la gestión de la misión. También es el control automático desde el nivel de control de respuesta continua hasta una extensión discreta del nivel controlado por eventos.
