空客的ATTOL自主滑行及起降(Autonomous Taxi, Take-Off and Landing)项目

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疫情期间负面新闻比较多,也没法出门拍摄,博客自然也没有更新。
不过也有正能量的消息,比如空客的ATTOL自主滑行及起降项目:
Airbus concludes ATTOL with fully autonomous flight tests

中文媒体也多有介绍,下面抄录几条。

中国航空新闻网 空中客车完成自主滑行及起降项目飞行测试

2020年6月30日,经过为期两年的广泛飞行测试项目后,空中客车成功完成了其自主滑行及起降(Autonomous Taxi, Take-Off and Landing - ATTOL)项目。

在此项目完成时,空中客车利用机载图像识别技术,通过基于视觉的全自动飞行测试实现了一架民用飞机的自主滑行、起飞和降落,这是全球航空领域的首创。

该项目共完成了超过500次试飞,其中大约450次飞行专门用于收集原始视频数据并支持和微调算法,另外6组试飞(每组包括5次起飞和降落)用于测试自主飞行能力。

ATTOL项目由空中客车发起,旨在探索包括机器学习算法和自动化工具在数据标签、处理和建模等方面的应用在内的自主技术,帮助飞行员减少对飞机操作的关注,更多地关注策略决策和任务管理。空中客车现在能够分析这些技术在增强未来飞机运营方面的潜力,在进一步提升飞机安全性的同时,确保保持在当前这一前所未有的水平。



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2020-07-06 10:48 国际航空微信公号 国际航空
"看":空客发展基于机器视觉的自动起降系统

ATTOL是将GPS与图像识别技术结合起来,确定飞机相对位置并引导飞机。ATTOL系统的核心是摄像机、图像处理算法和飞机控制律,该图像识别系统可以检测到跑道上各种标线,进而推断出跑道的中心线的位置。

ATTOL系统的软件正在通过机器学习技术提高可靠性,但尚未通过认证。有专家表示,在未来的驾驶舱中,这种新技术和传统导航技术是并行运行的,两者的输出结果必须相互关联。而在现阶段,ATTOL项目还有很多挑战,诸如机器视觉系统在低能见度下如何有效工作、机场是否要将各种边线和标志线画得更清晰以及识别有误时如何处理等。

航空工业信息网 空客公司完成ATTOL项目自主飞行测试

ATTOL项目旨在探索自主技术(包括使用机器学习算法和自动工具进行数据标记,处理和模型生成)如何帮助飞行员将更多精力放在飞行过程中的战略决策和任务管理上,而不是在飞机平台上。该项目的目标是提高现有客机的运行安全性,但也可用于新一代电动垂直起降(eVTOL)城市空运飞机。

ATTOL项目负责人塞巴斯蒂安·朱利亚诺(Sebastien Giuliano)强调,许多飞机已经能够自动降落,但是均依赖于外部基础设施,例如仪表着陆系统或GPS信号。ATTOL的目标是仅使用机载技术来实现这一目标,以实现效率最大化并降低基础设施成本。

Acubed的Wayfinder团队开发了基于计算机视觉和机器学习的软件,该软件可以使飞机检测周围的环境并计算如何在其中进行最佳导航。这是通过结合使用传感器(包括摄像头,雷达,基于激光的LiDAR和功能强大的机载计算机)来实现的。Wayfinder项目主管Arne Stoschek认为,自动驾驶功能的关键挑战是系统如何应对意外事件。这是从自动化到自主的巨大飞跃。

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