疫情期間負面新聞比較多，也沒法出門拍攝，博客自然也沒有更新。
不過也有正能量的消息，比如空客的ATTOL自主滑行及起降項目：
Airbus concludes ATTOL with fully autonomous flight tests。
中文媒體也多有介紹，下面抄錄幾條。
2020年6月30日，經過為期兩年的廣泛飛行測試項目後，空中客車成功完成了其自主滑行及起降（Autonomous Taxi, Take-Off and Landing - ATTOL）項目。在此項目完成時，空中客車利用機載圖像識別技術，通過基於視覺的全自動飛行測試實現了一架民用飛機的自主滑行、起飛和降落，這是全球航空領域的首創。
該項目共完成了超過500次試飛，其中大約450次飛行專門用於收集原始視頻數據並支持和微調算法，另外6組試飛（每組包括5次起飛和降落）用於測試自主飛行能力。
ATTOL項目由空中客車發起，旨在探索包括機器學習算法和自動化工具在數據標籤、處理和建模等方面的應用在內的自主技術，幫助飛行員減少對飛機操作的關注，更多地關注策略決策和任務管理。空中客車現在能夠分析這些技術在增強未來飛機運營方面的潛力，在進一步提升飛機安全性的同時，確保保持在當前這一前所未有的水平。
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2020-07-06 10:48 國際航空微信公號 國際航空
"看"：空客發展基於機器視覺的自動起降系統
ATTOL是將GPS與圖像識別技術結合起來，確定飛機相對位置並引導飛機。ATTOL系統的核心是攝像機、圖像處理算法和飛機控制律，該圖像識別系統可以檢測到跑道上各種標線，進而推斷出跑道的中心線的位置。ATTOL系統的軟體正在通過機器學習技術提高可靠性，但尚未通過認證。有專家表示，在未來的駕駛艙中，這種新技術和傳統導航技術是並行運行的，兩者的輸出結果必須相互關聯。而在現階段，ATTOL項目還有很多挑戰，諸如機器視覺系統在低能見度下如何有效工作、機場是否要將各種邊線和標誌線畫得更清晰以及識別有誤時如何處理等。
ATTOL項目旨在探索自主技術(包括使用機器學習算法和自動工具進行數據標記，處理和模型生成)如何幫助飛行員將更多精力放在飛行過程中的戰略決策和任務管理上，而不是在飛機平台上。該項目的目標是提高現有客機的運行安全性，但也可用於新一代電動垂直起降(eVTOL)城市空運飛機。支 持 本 站: 捐贈伺服器等運維費用，需要您的支持！ATTOL項目負責人塞巴斯蒂安·朱利亞諾(Sebastien Giuliano)強調，許多飛機已經能夠自動降落，但是均依賴於外部基礎設施，例如儀器降落系統或GPS信號。ATTOL的目標是僅使用機載技術來實現這一目標，以實現效率最大化並降低基礎設施成本。
Acubed的Wayfinder團隊開發了基於計算機視覺和機器學習的軟體，該軟體可以使飛機檢測周圍的環境並計算如何在其中進行最佳導航。這是通過結合使用感測器(包括攝像頭，雷達，基於雷射的LiDAR和功能強大的機載計算機)來實現的。Wayfinder項目主管Arne Stoschek認為，自動駕駛功能的關鍵挑戰是系統如何應對意外事件。這是從自動化到自主的巨大飛躍。
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