Cuando las misiones militares y civiles, como el transporte, aumentan, el control tolerante a fallos de vehículos aéreos no tripulados será una obligación. Aunque los sensores a bordo proporcionan información sobre el estado de un cuadricóptero, la cámara no está incluida en la lista. En este estudio, se aborda el control de servo visual de cuadricópteros como un método popular para el control de movimiento. Analizamos un sistema de control de servo visual para cuadricópteros como un método popular para el control de movimiento. Se analizan los movimientos de características en el plano de la imagen para revelar la relación entre las fallas del actuador y estos movimientos. Se utilizan cuatro aproximadores de fallas de IA: una red neuronal, una máquina de aprendizaje extremo, una máquina de soporte vectorial lineal y una memoria a corto y largo plazo para aproximar las fallas del actuador de un cuadricóptero utilizando entradas de características. Los resultados son convincentes y los resultados de la aproximación son utilizados por una unidad de lógica difusa para proporcionar un control tolerante a fallos basado en la programación de ganancias. El sistema propuesto muestra resultados suficientes como un sistema de servo visual para objetivos de características fijas y en movimiento, al tiempo que proporciona tolerancia a fallos.