Durante la pandemia ha habido muchas noticias negativas y tampoco ha sido posible salir a tomar fotos, por lo que el blog no se ha actualizado naturalmente. Sin embargo, también hay noticias positivas, como el proyecto de rodaje autónomo y aterrizaje y despegue ATTOL de Airbus: Airbus concludes ATTOL with fully autonomous flight tests.

Los medios chinos también lo han presentado ampliamente, a continuación se transcriben algunos fragmentos.

China Aviation News 空中客车Fin成自主滑行及起降项目飞行测试,

El 30 de junio de 2020, tras un programa de pruebas de vuelo de dos años, Airbus completó con éxito su proyecto ATTOL (Autonomous Taxi, Take-Off and Landing).

Al finalizar este proyecto, Airbus utilizó tecnología de reconocimiento de imágenes a bordo para lograr, a través de pruebas de vuelo totalmente automáticas basadas en la visión, el rodaje autónomo, el despegue y el aterrizaje de una avión civil, siendo esto una primicia en el ámbito de la aviación mundial.

Este proyecto completó más de 500 vuelos de prueba, de los cuales aproximadamente 450 se dedicaron a recopilar datos de video en bruto para respaldar y ajustar los algoritmos, y otros 6 grupos de pruebas de vuelo (cada grupo incluye 5 despegues y aterrizajes) se utilizaron para probar las capacidades de vuelo autónomas.

El proyecto ATTOL fue iniciado por Airbus con el objetivo de explorar tecnologías autónomas, incluidas las aplicaciones de algoritmos de aprendizaje automático y herramientas de automatización en el etiquetado, procesamiento y modelado de datos, para ayudar a los pilotos a reducir su atención en la operación del avión y centrarse más en la toma de decisiones estratégicas y la gestión de misiones. Airbus ahora puede analizar el potencial de estas tecnologías para mejorar las operaciones futuras de los aviones, mejorando aún más la seguridad del avión y garantizando que se mantenga en el nivel actual sin precedentes.

2020-07-06 10:48 International Aviation WeChat Public Account 国际航空 “Ver”: Airbus desarrolla un sistema automático de aterrizaje y despegue basado en visión artificial

ATTOL combina GPS con tecnología de reconocimiento de imágenes para determinar la posición relativa del avión y guiarlo. El núcleo del sistema ATTOL son las cámaras, los algoritmos de procesamiento de imágenes y las leyes de control del avión; este sistema de reconocimiento de imágenes puede detectar varias líneas de marcación en la pista y, a continuación, deducir la posición de la línea central de la pista.

El software del sistema ATTOL está mejorando su fiabilidad mediante técnicas de aprendizaje automático, pero aún no ha sido certificado. Expertos señalan que en las cabinas futuras, esta nueva tecnología y la tecnología de navegación tradicional funcionarán en paralelo, y los resultados de salida de ambas deben estar correlacionados. En la etapa actual, el proyecto ATTOL aún enfrenta muchos desafíos, como cómo funciona eficazmente el sistema de visión artificial en condiciones de baja visibilidad, si los aeropuertos deben pintar las líneas de borde y las marcas de forma más clara, y cómo manejar los errores de reconocimiento, entre otros.

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El proyecto ATTOL tiene como objetivo explorar cómo las tecnologías autónomas (incluido el uso de algoritmos de aprendizaje automático y herramientas automáticas para el etiquetado de datos, el procesamiento y la generación de modelos) pueden ayudar a los pilotos a centrar más energía en la toma de decisiones estratégicas y la gestión de misiones durante el vuelo, en lugar de en la plataforma del avión. El objetivo del proyecto es mejorar la seguridad operativa de los aviones de pasajeros existentes, pero también puede usarse en la nueva generación de aviones de transporte aéreo urbano eVTOL (despegue y aterrizaje vertical eléctricos).

Sebastien Giuliano, responsable del proyecto ATTOL, enfatizó que muchos aviones ya son capaces de aterrizar automáticamente, pero todos dependen de infraestructuras externas, como el Sistema de Aterrizaje por Instrumentos (ILS) o señales GPS. El objetivo de ATTOL es lograr este objetivo utilizando solo tecnología a bordo, para maximizar la eficiencia y reducir los costos de infraestructura.

El equipo Wayfinder de Acubed desarrolló un software basado en visión por computadora y aprendizaje automático que permite al avión detectar su entorno y calcular la mejor manera de navegar a través de él. Esto se logra mediante el uso combinado de sensores (incluidas cámaras, radar, LiDAR basado en láser y potentes computadoras a bordo). Arne Stoschek, director del proyecto Wayfinder, considera que el desafío clave de las funciones de piloto automático es cómo el sistema maneja eventos inesperados. Este es un gran salto de la automatización a la autonomía.