Самолёты научились взлетать на автопилоте (видео) – FrequentFlyers.ru
Все знают, что в самолете есть автопилот, который может управлять полетом и даже совершать в ряде случаев посадку в автоматическом режиме. Однако взлетают пилоты всегда «вручную». Вернее, взлетали: скоро это будет в прошлом, поскольку самолет-лаборатория Airbus на базе A350-1000 совершил сегодня первый полностью автоматический взлет. Точнее, серию взлетов: за 4,5 часа он взлетел восемь раз. Подробнее о том, как работает технология и почему ее не изобрели раньше:
Разумеется, на борту присутствовали пилоты и инженеры-испытатели, однако их вмешательство в работу систем не понадобилось. «В ходе испытаний поведение самолёта полностью соответствовало нашим ожиданиям. После занятия исполнительного старта и ожидания разрешения на взлёт от диспетчерской службы мы включили автопилот, — рассказал лётчик-испытатель Airbus, командир ВС Янн Бофис. — Мы перевели ручки управления двигателем в положение взлёта и наблюдали за работой систем ВС.
Взлет происходит при помощи компьютерного зрения, за счет чего самолет сохраняет прямолинейное движение вдоль оси ВПП; собственно, раньше систем автоматического взлета не существовало потому, что за этим мог следить только пилот: управлять аэродинамическими поверхностями, чтобы взлететь после достижения нужной скорости, авионика умеет давно, а сигнал курсового радиомаяка, который используется для ведения по глиссаде при посадке, также бесполезен на ВПП (поскольку маяк направлен не на саму полосу, а в противоположную сторону).
Интересно, что система компьютерного «зрения» может также заменить ILS наиболее точных категорий во время посадки: тогда от высоты принятия решения самолетом будет управлять не пилот, а автоматика. Более того, она позволит автоматически выполнять руление: это вообще довольно простая для 2020 года задача — беспилотные автомобили прекрасно ездят по улицам с перекрестками, светофорами и множеством других машин, а тут рули себе по свободной рулежке, соблюдая нехитрые правила, да заруливай на стоянку.
Илья Шатилин
Самолеты могут стать полностью беспилотными к 2025 году – Авто – Коммерсантъ
Беспилотные лайнеры могут значительно уменьшить расходы авиакомпаний и способствовать снижению цен на билеты. Но на пути прогресса могут встать пассажиры, которые просто испугаются пользоваться этим видом транспорта.
Пассажирские самолеты, летающие без пилота, довольно скоро могут стать реальностью.
По прогнозам аналитиков банка UBS, первые лайнеры, дистанционно управляемые с земли, могут появиться уже к 2025 году. По оценке, такие самолеты позволят авиакомпаниям сэкономить $35 млрд. В первую очередь снизятся издержки на зарплату пилотов.
В некотором смысле разрабатывать беспилотный самолет проще, чем беспилотный автомобиль, так как уже сейчас значительную часть маршрута самолет управляется автопилотом. Таким образом, почти все технологии, нужные для автоматизированных полетов, уже существуют.
На нынешнем уровне развития компьютер может посадить самолет даже в сложных погодных условиях и при ограниченной видимости. Кроме того, уже давно разные страны используют военные самолеты-беспилотники — эти технологии также могут быть применены в гражданской авиации.
Появление беспилотных самолетов благотворно скажется и на пассажирах: по оценкам, автоматизация полетов приведет к снижению цен на авиабилеты на 10%. Кроме того, летать на беспилотных самолетах будет безопаснее, чем на пилотируемых.
Но пассажиры почему-то не рады. Согласно проведенному UBS опросу, в котором поучаствовали 8 тыс. человек, 54% пассажиров откажутся лететь в самолете без пилота, даже если цены на билеты будут ниже.
При этом среди респондентов в возрасте от 18 до 24 лет, а также с высшим образованием было больше тех, кто заявил, что был бы готов летать на беспилотных самолетах. В целом же лишь 17% опрошенных выразили готовность полететь на таком самолете.
Авиационный эксперт Крис Тарри, глава и основатель компании Ctaira, заявил: «Это долгий путь в будущее. Очень смелой будет та авиакомпания, которая решится вывести пилотов из самолетов». Поэтому, согласно исследованию UBS, сначала беспилотными, скорее всего, станут грузовые самолеты, а в пассажирских сначала будет лишь сокращаться число пилотов. Предполагается, что изначально вместо двух пилотов на борту останется лишь один, еще один пилот будет помогать в управлении самолетом с земли.
Среди компаний, занимающихся разработкой технологий автоматизированного полета,— Boeing. Корпорация создает систему, в которой решения, сейчас принимаемые пилотом, будут приниматься с помощью искусственного интеллекта. Boeing собирается протестировать беспилотный самолет уже в следующем году. Хотя в целом в случае с разработками Boeing речь пока также не идет о том, чтобы самолет летел полностью без пилота, а лишь о сокращении числа членов экипажа.
Скептики есть не только среди пассажиров, но и среди представителей отрасли. «Автоматизация в кабине пилотов не новая вещь — она уже сейчас применяется. Однако каждый день пилоты вмешиваются, когда автоматика делает не то, что нужно. Компьютеры не справляются, и это случается часто, и кому-то все еще нужно будет работать на этом компьютере. У большинства из нас есть электронные устройства, которые делают удивительные вещи — тем не менее человек все еще нужен, чтобы управлять ими»,— считает Стив Ланделлс, эксперт по безопасности полетов Британской ассоциации пилотов гражданской авиации (BALPA) и бывший пилот.
Как заявляет господин Ланделлс, ссылаясь также на мнение других членов BALPA, полностью беспилотные полеты вряд ли когда-нибудь станут реальностью. Скорее вероятно, что пилот переместится из кабины самолета на землю.
Яна Рождественская
Алгоритмическая ошибка привела к аварии самолёта / Хабр
Недавно, 19 декабря 2011г, Австралийское бюро по безопасности на транспорте выпустило отчёт об авиационном происшествии с самолётом А-330 (б/н VH-QPA) авиакомпании Qantas, которое произошло 7 октября 2008г.(фотография Stefan Roesh planepictures.net)
Необычность этого происшествия заключается в том, что к нему привёл не только сбой оборудования, но и ошибка в системном алгоритме обработки данных. Об этом я и хочу поведать хабрасообществу.
История полёта
7 октября 2008г. самолёт с 303 пассажирами на борту выполнял рейс Qantas72 Singapore — Perth, Western Australia. Полёт проходил в дневное время, в ясную погоду.
Через 3 часа после взлёта, когда самолёт находился в крейсерском полёте, неожиданно сработало автоматическое отключение автопилота, на табло стали появляться различные аварийные сообщения, одновременно срабатывали сирены сваливания и превышения скорости, на экране капитана стали отображаться нереальные параметры полёта.
Через 5 минут после отключения автопилота, когда капитан пытался разобраться с ситуацией, самолёт неожиданно перешёл в пикирование, достигнув значения тангажа в 8.4 градуса. Пилот сразу же потянул ручку на себя, чтобы исправить положение. Вертикальная перегрузка при этом достигала 1.5g в обоих направлениях. Многие пассажиры в этот момент были не пристёгнуты, и их швырнуло в потолок. Ещё через 3 минуты ситуация повторилась, но с меньшей амплитудой.
Командир принял решение посадить самолёт в ближайшем аэропорту. Определить причину отказов на борту не удалось, остаток полёта командир пилотировал самолёт в режиме альтернативного управления (alternate law), ориентируясь по резервным индикаторам. Дальнейший полёт прошёл без происшествий, самолёт произвёл посадку в аэропорту Learmonth.
В результате инцидента 119 пассажиров/членов экипажа получили ранения, из них 12 тяжёлые.
анимация события
повреждения в салоне
Расследование
Самолёт А-330, как и любой другой современный лайнер, имеет электродистанционную систему управления.
Для предупреждения выхода самолёта за критические режимы полёта, в нём существует автоматическая защита от выхода на критические углы атаки, а также защита от аэродинамического кабрирования на высоких числах Маха. При их срабатывании, самолёт автоматически переводится на пикирование и не слушается ручки управления в течение 2с. Срабатывание одной из этих защит и стало непосредственной причиной резкого уменьшения тангажа в полёте. Следствием были демонтированы и изучены модули ADIRU LTN-101 от Northrop Grumman Corporation и модули FCPC производства Airbus.
В результате изучения информации с бортовых самописцев было установлено, что одна из ADIRU периодически выдавала резкие скачки по нескольким параметрам, в частности по углу атаки и числу М.
После проведения испытаний было выяснено, что в ADIRU произошёл аппаратный сбой в процессоре Intel, наиболее вероятно, из-за производственного брака. Сбой выражался в том, что вместо, к примеру, угла атаки, выдавалось значение высоты и т.д. Более точно природу сбоя определить не удалось.
Однако, по действующим стандартам, сбой в одной из систем самолёта никак не должен приводить к аварийным последствиям. Как же получилось, что бортовой компьютер «проглотил» неверное значение угла атаки и выдал команду на пикирование?
Ниже представлена блок-схема алгоритма обработки угла атаки (АОА):
Для вычисления угла атаки используется среднее значение с двух сенсоров АОА1 и АОА2. Если значение сильно отличается от среднего, алгоритм использует крайнее валидное значение на протяжении 1.2 секунды. Если на протяжении секунды ситуация не меняется – этот вход отключается и больше не используется. Ниже показаны возможные сценарии с отклонениями параметров.
В нашем случае получился вариант D.
Через секунду после скачка значение было правильным, но через 1.2 секунды опять произошёл скачок и это значение пометилось как валидное (я лично так и не понял, для чего же была придумана эта разница в 0.2 секунды).
В дальнейшем, в новой версии прошивки эта проблема была устранена, но осадок, как говорится, остался.
В заключении, хочу заметить, что, несмотря на случающиеся иногда ошибки в дизайне систем и аппаратных сбоях электроники, управление компьютером всё равно более надёжно, чем человеком. Катастрофы из-за человеческого фактора происходят гораздо чаще, чем из-за технического, поэтому в будущем авиация будет всё дальше развиваться в направлении автоматического управления полётом.
«Московский комсомолец»: Кровавый инструктаж — AEX.RU
Московский комсомолец, 8 апрель 2000 г. — К нам обращаются только тогда, когда что-то упадет, — мрачно шутят расследователи из Межгосударственного авиационного комитета. Профессия расследователя авиакатастроф уникальна, в России есть всего 50 специалистов подобного профиля.
Их задача — выяснить причину ЧП. МАК — единственное учреждение в СНГ, где работают расследователи-профессионалы. Как утверждает заместитель председателя Межгосударственного авиационного комитета Рудольф Таймуразов, их организация независимая и к органам правосудия и авиационной администрации никакого отношения не имеет. Найти виновного (если он есть) — компетенция других. Уникальна и здешняя лаборатория. Центров такого уровня в мире лишь пять. В комиссии работают 25 человек: летчики, аэродинамики, инженеры, медики, психологи.
— Нет ни одного высшего учебного заведения, которое обучало бы этой профессии. Все работающие здесь когда-то учились на собственном опыте, а теперь передают знания молодым, — говорит председатель Комиссии по расследованию авиационных происшествий на воздушном транспорте Владимир Кофман. Владимир Давидович — один из основателей Научно-исследовательского центра МАКа, работает в этой области тридцать лет.
— В 1987 году информацию по авиакатастрофам рассекретили, и мы стали тесно сотрудничать с другими странами и помогать друг другу.
Одно из последних достижений МАКа — совместная с французами разработка системы анализа акустической информации и радиопереговоров. Часто запись на самописце такого плохого качества, что с трудом удается разобрать слова. С помощью новой системы можно распознавать все гласные звуки, не улавливаемые человеческим ухом. Дело осталось за согласными.
В расследовании существует два этапа: полевой и исследовательский. В первом комиссия работает на месте происшествия: осматривает самолет, делает снимки, описание и положение каждой части самолета, оценивает метеопоказатели. Дальше начинается работа в лаборатории. Расшифровывают записи черного ящика, показания приборов, записи переговоров.
Сейчас рассматривается идея установки в кабине летчиков видеокамеры для постоянного наблюдения. Это очень облегчило бы работу расследователей. Но Международная ассоциация пилотов возражает против нововведения, считая наблюдение за гибелью людей нарушением прав человека.
— Что означает термин «разбор полетов»?
— После выяснения причины катастрофы комиссией создается отчет.
Информацию о результатах расследования доводят до авиационной администрации авиакомпании или предприятия, которому принадлежал пострадавший самолет, а также изготовителю. Они обязаны принять меры, рекомендованные комиссией. Очень обидно, когда пилоты относятся к инструкции как к бюрократической бумажке, потому что все, что в ней написано, написано кровью. За каждым пунктом стоят человеческие жизни.
По утверждениям летчиков, одна из причин катастроф — приборы авиагоризонта. На разных моделях они разные. Пилоту, привыкшему к одному прибору, очень сложно переучиваться. Поэтому зачастую в экстремальных ситуациях происходит путаница, летчик теряет ориентацию и не может понять, где небо, а где земля.
— За последние три года в России не было ни одной жертвы при выполнении регулярных рейсов. Все — на чартерных. Это связано, прежде всего, с плохой организацией. Регулярный рейс заранее планируется, и летчики могут к нему подготовиться. Кроме того, чартерники на всем экономят, это для них единственный способ заработать.
Вот и получается, что общие показатели по происшествиям по сравнению с мировыми у нас наименьшие, а чартерные — самые высокие.
За 1999 год в гражданской авиации СНГ имели место 27 происшествий, произошло 10 катастроф, погибли 55 пассажиров и членов экипажа, списано 22 воздушных судна. Эти показатели почти в два раза меньше, чем за 1998 год. С начала 2000 года потерпели аварию 4 вертолета и два самолета. Погибло 9 человек.
Что хранит «черный ящик»
Прежде чем впустить в эту комнату, меня предупредили: «Вы только извините, там везде сплошная матерщина». Именно сюда, в отдел обработки акустической информации, попадает один из «черных ящиков» — речевой. Здесь прослушивают каждое слово, звук: скрежет, свист, щелчок. Все это помогает представить, что именно произошло в полете.
— В момент эмоционального напряжения темп речи у человека изменяется, — рассказывает сотрудник отдела, психолог Альфред Сергеевич Белан.
— Чаще всего он становится громче и быстрее, но иногда замедляется. По высоте тона можно определить, в каком состоянии находится человек. Такое подробное изучение звуков используется и для определения интоксикации или кислородного голодания. С его помощью однажды вычислили пьяный экипаж на судне.
Мне включили обработанную запись речевого самописца, снятого с одного из погибших самолетов. Это был аэробус, погибший в горах пять лет назад. Та катастрофа поразила весь мир. Трагедия произошла из-за того, что за штурвалом оказался сын командира экипажа. Папа дал подростку порулить самолетом, летевшим на автопилоте. Мальчишка случайно задел рычаг автопилота, самолет завалился набок, но пилоты заметили это не сразу. Дело происходило ночью, и экипаж не смог быстро сориентироваться в ситуации. Пока пилот занимал свое место у штурвала, драгоценные секунды были потеряны. Тяжелый, неповоротливый аэробус вошел в штопор. Вместе с экипажем погибли 80 пассажиров, включая двоих детей командира.
..
— Пилоты сразу понимают, что ситуация непоправима, или до конца так и не осознают это?
— Знаете, страх приходит уже потом, когда все позади. А что касается трагических исходов, наши пилоты ведут себя героически: до последнего момента они пытаются спасти самолет. Поражает: когда уже поздно что-либо предпринимать, они говорят сдержанно, как будто даже спокойно. Правда, последние слова пронизаны отчаянием. Иностранцы, как правило, молятся, русские могут выматериться….
Чтобы идентифицировать голос каждого члена экипажа, приглашают тех, кто знал этих людей. Из-за того, что приходится постоянно напрягать слух, работники лаборатории рано начинают страдать тугоухостью. Это, кстати, и профессиональная болезнь летчиков. Есть даже специальные приемы для обозначения слов и цифр, которые можно перепутать. Например, чтобы вместо «шестьдесят» не слышалось «пятьдесят», говорят «Шура». А вместо «пятьдесят» — «полсотни».
— Бывали ли случаи, когда при страшной аварии люди чудесным образом спасались?
— Выжить в аварии, которая произошла на высоте больше десяти метров, довольно сложно.
Если самолет падает, это всегда сопряжено с высокой скоростью, взрывом горючего и сильным пожаром. К тому же все происходит за считанные минуты, иногда секунды.
Уцелеть можно, если самолет находится на земле. Хотя бывали разные случаи. Например, известная история с «Ту-16». В воздухе столкнулись военный и гражданский самолеты. Из-за ошибки диспетчера военный самолет практически прошел по головам пассажиров рейсового самолета. «Ту» упал с высоты пяти тысяч метров. Но одна молодая женщина выжила. Часть фюзеляжа с рядом кресел вырвало взрывом, образовалось «корытце», которое вместе с уцелевшей девушкой спланировало на землю. Самолет упад в лесу, поэтому спасатели обнаружили его только на вторые сутки. Каково же было их удивление, когда из леса вышла девушка, и на вопрос: «Вы откуда?» — ответила: «С самолета».
Мы часто приезжаем на место события, когда трупы еще не убраны. Зрелище не для слабонервных. Самое удивительное, что на сгоревших телах часы остаются целыми, правда, уже не идут.
Родственники погибших в одной авиакатастрофе удивлялись, почему не уцелело ни одной вещи. Но самолет падал с такой большой скоростью, что от людей осталась лишь биологическая масса…
— Вы сами не боитесь летать самолетами?
— По статистике, на самолетах людей погибает меньше, чем на других видах транспорта.
— Вы любите свою работу?
— А иначе долго здесь не протянешь…
100 долларов за риск
— Сколько времени уходит на расследование?
— Все зависит от качества записи бортового самописца. Иногда месяц, иногда год, — говорит начальник Управления научно-технического обеспечения Виктор Трусов. — Бывает, картина ясна через час, но непонятны действия экипажа.
Иногда нас торопят ваши коллеги, журналисты. Однажды разбился «Ту-154». Кто-то из прессы услышал о трещине в крыле и предположил, что из-за нее и рухнул самолет. Информация попала в газеты, но мы-то знали, что крыло не могло отвалиться.
Микротрещины есть во всех самолетах, они специальным образом обрабатываются и не представляют никакой опасности. Чтобы доказать несостоятельность версии СМИ, мы собрали все 15 тысяч обломков крыла, как мозаику, кусочек к кусочку. И показали, что к моменту падения самолета оно было целым.
— На вашей памяти были случаи неразгаданные?
— Их очень мало. Все они относятся к тому времени, когда «черных ящиков» еще не было. Помню, в 72-м году «Ил-18» при начале снижения резко вошел в сильное пикирование, то есть стал падать почти вертикально, без видимой причины. Возможно, было столкновение с посторонним предметом, но тогда остались бы его следы.
Сейчас благодаря «черному ящику» самолет можно обнаружить в любой точке земного шара с практически стопроцентной гарантией установления причины.
— Насколько эффективен разбор полетов?
— К сожалению, одни и те же ошибки все равно повторяются. Человеческая психология такова, что чужой опыт мало чему учит.
— Почему вертолеты разбиваются гораздо чаще крупных воздушных судов?
— Прошлый год у нас был «вертолетный»: разбилось 43 человека. Причин такого высокого показателя аварийности много. Одна из них — вертолеты летают в местах, где административная система безопасности полетов не очень соблюдается и контролировать ее трудно. К тому же условия работы вертолетов сложнее: Север, горные районы, Сибирь. Взлетно-посадочные площадки там хуже оборудованы.
Еще одна причина: вертолеты, как и грузовые самолеты, всегда летают с максимальным весом. Заказчику выгодно отправить два рейса вместо безопасных трех, и он может просто сунуть пилоту в карман 100 баксов и сказать: «Я тебя там немножко перегрузил», а может и не сказать. В большинстве случаев пилот не знает о перегрузе. Это причина очень многих катастроф. На датчиках перегруза не видно. Хотя можно установить специальную систему, которая при перегрузе самолета просто не позволит ему взлететь. Но наши заказчики отказываются от нее, да и летчики не хотят лишиться возможности подзаработать.
Компаниям не хочется терять деньги, они стараются привлечь пилотов, которые больше сэкономят, то есть будут садиться даже в местах, не приспособленных для посадки. Таких людей поощряют, дают им больше работы. Если пилоту несколько раз повезло, его бдительность притупляется…
«30% авиационных происшествий с вертолетами на территории СНГ произошли в результате недостаточного опыта экипажа.» (Из отчета о состоянии безопасности полетов в гражданской авиации.)
Человеческий фактор
Найти виновного (если он есть) — компетенция других. Уникальна и здешняя лаборатория. Центров такого уровня в мире лишь пять. В комиссии работают 25 человек: летчики, аэродинамики, инженеры, медики, психологи.— Нет ни одного высшего учебного заведения, которое обучало бы этой профессии. Все работающие здесь когда-то учились на собственном опыте, а теперь передают знания молодым, — говорит председатель Комиссии по расследованию авиационных происшествий на воздушном транспорте Владимир Кофман. Владимир Давидович — один из основателей Научно-исследовательского центра МАКа, работает в этой области тридцать лет.
— В 1987 году информацию по авиакатастрофам рассекретили, и мы стали тесно сотрудничать с другими странами и помогать друг другу. Одно из последних достижений МАКа — совместная с французами разработка системы анализа акустической информации и радиопереговоров. Часто запись на самописце такого плохого качества, что с трудом удается разобрать слова.
С помощью новой системы можно распознавать все гласные звуки, не улавливаемые человеческим ухом. Дело осталось за согласными.
В расследовании существует два этапа: полевой и исследовательский. В первом комиссия работает на месте происшествия: осматривает самолет, делает снимки, описание и положение каждой части самолета, оценивает метеопоказатели. Дальше начинается работа в лаборатории. Расшифровывают записи черного ящика, показания приборов, записи переговоров.
Сейчас рассматривается идея установки в кабине летчиков видеокамеры для постоянного наблюдения. Это очень облегчило бы работу расследователей. Но Международная ассоциация пилотов возражает против нововведения, считая наблюдение за гибелью людей нарушением прав человека.
— Что означает термин «разбор полетов»?
— После выяснения причины катастрофы комиссией создается отчет. Информацию о результатах расследования доводят до авиационной администрации авиакомпании или предприятия, которому принадлежал пострадавший самолет, а также изготовителю.
Они обязаны принять меры, рекомендованные комиссией. Очень обидно, когда пилоты относятся к инструкции как к бюрократической бумажке, потому что все, что в ней написано, написано кровью. За каждым пунктом стоят человеческие жизни.
По утверждениям летчиков, одна из причин катастроф — приборы авиагоризонта. На разных моделях они разные. Пилоту, привыкшему к одному прибору, очень сложно переучиваться. Поэтому зачастую в экстремальных ситуациях происходит путаница, летчик теряет ориентацию и не может понять, где небо, а где земля.
— За последние три года в России не было ни одной жертвы при выполнении регулярных рейсов. Все — на чартерных. Это связано, прежде всего, с плохой организацией. Регулярный рейс заранее планируется, и летчики могут к нему подготовиться. Кроме того, чартерники на всем экономят, это для них единственный способ заработать. Вот и получается, что общие показатели по происшествиям по сравнению с мировыми у нас наименьшие, а чартерные — самые высокие.
За 1999 год в гражданской авиации СНГ имели место 27 происшествий, произошло 10 катастроф, погибли 55 пассажиров и членов экипажа, списано 22 воздушных судна. Эти показатели почти в два раза меньше, чем за 1998 год. С начала 2000 года потерпели аварию 4 вертолета и два самолета. Погибло 9 человек.
Что хранит «черный ящик»
Прежде чем впустить в эту комнату, меня предупредили: «Вы только извините, там везде сплошная матерщина». Именно сюда, в отдел обработки акустической информации, попадает один из «черных ящиков» — речевой. Здесь прослушивают каждое слово, звук: скрежет, свист, щелчок. Все это помогает представить, что именно произошло в полете.
— В момент эмоционального напряжения темп речи у человека изменяется, — рассказывает сотрудник отдела, психолог Альфред Сергеевич Белан. — Чаще всего он становится громче и быстрее, но иногда замедляется. По высоте тона можно определить, в каком состоянии находится человек.
Такое подробное изучение звуков используется и для определения интоксикации или кислородного голодания. С его помощью однажды вычислили пьяный экипаж на судне.
Мне включили обработанную запись речевого самописца, снятого с одного из погибших самолетов. Это был аэробус, погибший в горах пять лет назад. Та катастрофа поразила весь мир. Трагедия произошла из-за того, что за штурвалом оказался сын командира экипажа. Папа дал подростку порулить самолетом, летевшим на автопилоте. Мальчишка случайно задел рычаг автопилота, самолет завалился набок, но пилоты заметили это не сразу. Дело происходило ночью, и экипаж не смог быстро сориентироваться в ситуации. Пока пилот занимал свое место у штурвала, драгоценные секунды были потеряны. Тяжелый, неповоротливый аэробус вошел в штопор. Вместе с экипажем погибли 80 пассажиров, включая двоих детей командира…
— Пилоты сразу понимают, что ситуация непоправима, или до конца так и не осознают это?
— Знаете, страх приходит уже потом, когда все позади.
А что касается трагических исходов, наши пилоты ведут себя героически: до последнего момента они пытаются спасти самолет. Поражает: когда уже поздно что-либо предпринимать, они говорят сдержанно, как будто даже спокойно. Правда, последние слова пронизаны отчаянием. Иностранцы, как правило, молятся, русские могут выматериться….
Чтобы идентифицировать голос каждого члена экипажа, приглашают тех, кто знал этих людей. Из-за того, что приходится постоянно напрягать слух, работники лаборатории рано начинают страдать тугоухостью. Это, кстати, и профессиональная болезнь летчиков. Есть даже специальные приемы для обозначения слов и цифр, которые можно перепутать. Например, чтобы вместо «шестьдесят» не слышалось «пятьдесят», говорят «Шура». А вместо «пятьдесят» — «полсотни».
— Бывали ли случаи, когда при страшной аварии люди чудесным образом спасались?
— Выжить в аварии, которая произошла на высоте больше десяти метров, довольно сложно. Если самолет падает, это всегда сопряжено с высокой скоростью, взрывом горючего и сильным пожаром.
К тому же все происходит за считанные минуты, иногда секунды.
Уцелеть можно, если самолет находится на земле. Хотя бывали разные случаи. Например, известная история с «Ту-16». В воздухе столкнулись военный и гражданский самолеты. Из-за ошибки диспетчера военный самолет практически прошел по головам пассажиров рейсового самолета. «Ту» упал с высоты пяти тысяч метров. Но одна молодая женщина выжила. Часть фюзеляжа с рядом кресел вырвало взрывом, образовалось «корытце», которое вместе с уцелевшей девушкой спланировало на землю. Самолет упад в лесу, поэтому спасатели обнаружили его только на вторые сутки. Каково же было их удивление, когда из леса вышла девушка, и на вопрос: «Вы откуда?» — ответила: «С самолета».
Мы часто приезжаем на место события, когда трупы еще не убраны. Зрелище не для слабонервных. Самое удивительное, что на сгоревших телах часы остаются целыми, правда, уже не идут. Родственники погибших в одной авиакатастрофе удивлялись, почему не уцелело ни одной вещи.
Но самолет падал с такой большой скоростью, что от людей осталась лишь биологическая масса…
— Вы сами не боитесь летать самолетами?
— По статистике, на самолетах людей погибает меньше, чем на других видах транспорта.
— Вы любите свою работу?
— А иначе долго здесь не протянешь…
100 долларов за риск
— Сколько времени уходит на расследование?
— Все зависит от качества записи бортового самописца. Иногда месяц, иногда год, — говорит начальник Управления научно-технического обеспечения Виктор Трусов. — Бывает, картина ясна через час, но непонятны действия экипажа.
Иногда нас торопят ваши коллеги, журналисты. Однажды разбился «Ту-154». Кто-то из прессы услышал о трещине в крыле и предположил, что из-за нее и рухнул самолет. Информация попала в газеты, но мы-то знали, что крыло не могло отвалиться. Микротрещины есть во всех самолетах, они специальным образом обрабатываются и не представляют никакой опасности.
Чтобы доказать несостоятельность версии СМИ, мы собрали все 15 тысяч обломков крыла, как мозаику, кусочек к кусочку. И показали, что к моменту падения самолета оно было целым.
— На вашей памяти были случаи неразгаданные?
— Их очень мало. Все они относятся к тому времени, когда «черных ящиков» еще не было. Помню, в 72-м году «Ил-18» при начале снижения резко вошел в сильное пикирование, то есть стал падать почти вертикально, без видимой причины. Возможно, было столкновение с посторонним предметом, но тогда остались бы его следы.
Сейчас благодаря «черному ящику» самолет можно обнаружить в любой точке земного шара с практически стопроцентной гарантией установления причины.
— Насколько эффективен разбор полетов?
— К сожалению, одни и те же ошибки все равно повторяются. Человеческая психология такова, что чужой опыт мало чему учит.
— Почему вертолеты разбиваются гораздо чаще крупных воздушных судов?
— Прошлый год у нас был «вертолетный»: разбилось 43 человека.
Причин такого высокого показателя аварийности много. Одна из них — вертолеты летают в местах, где административная система безопасности полетов не очень соблюдается и контролировать ее трудно. К тому же условия работы вертолетов сложнее: Север, горные районы, Сибирь. Взлетно-посадочные площадки там хуже оборудованы.
Еще одна причина: вертолеты, как и грузовые самолеты, всегда летают с максимальным весом. Заказчику выгодно отправить два рейса вместо безопасных трех, и он может просто сунуть пилоту в карман 100 баксов и сказать: «Я тебя там немножко перегрузил», а может и не сказать. В большинстве случаев пилот не знает о перегрузе. Это причина очень многих катастроф. На датчиках перегруза не видно. Хотя можно установить специальную систему, которая при перегрузе самолета просто не позволит ему взлететь. Но наши заказчики отказываются от нее, да и летчики не хотят лишиться возможности подзаработать.
Компаниям не хочется терять деньги, они стараются привлечь пилотов, которые больше сэкономят, то есть будут садиться даже в местах, не приспособленных для посадки.
Таких людей поощряют, дают им больше работы. Если пилоту несколько раз повезло, его бдительность притупляется…
«30% авиационных происшествий с вертолетами на территории СНГ произошли в результате недостаточного опыта экипажа.» (Из отчета о состоянии безопасности полетов в гражданской авиации.)
Человеческий фактор
В 70 случаях из ста самолеты падают из-за ошибок пилотов. Такова статистика. И лишь небольшой процент составляют катастрофы, связанные с неисправностями техники, ошибками диспетчеров, погодными условиями. Летчики — уникальные люди. Их мозг устроен так, что может воспринимать и обрабатывать информацию сразу из нескольких источников. Почему же они совершают оплошности?
— Человек не создан для полетов, так что чувствовать себя, как птица в небе, он не сможет никогда. Научно доказано, что, как только пилоту говорят: «Есть разрешение на вылет», пульс у него учащается, — рассказывает заместитель начальника Научно-технического центра Всеволод Ефимович Овчаров.
— Работа пилота связана со стрессовыми ситуациями, то есть с высшей эмоциональной напряженностью. Наша психика устроена так, что, когда самолет падает вниз, лётчик не может себя заставить отпустить штурвал, но иногда именно это необходимо для избежания катастрофы.
У психологов есть термин «человеческий фактор», то есть причины, по которым пилот ведет себя неадекватно. Именно они помогают пилоту избежать суда.
— Иногда в стрессовых ситуациях летчик ведет себя нелогично, сам того не осознавая. Например, одновременно тормозит и пытается взлететь. Его обвиняют в непрофессионализме, судят. Тогда мы доказываем, что любой другой человек на его месте сделал бы то же самое, потому что это нормально.
— И каким образом вы это доказываете?
— Для начала мы пытаемся понять группы факторов, которые влияют на ошибки летчиков. Специальные тесты помогают выявить те или иные склонности человека, его реакцию на различные ситуации. Все знают, что нет людей, которые ничего не боятся.
Но каждый переносит страх по-своему. Один концентрируется и действует спокойно и уверенно, другой теряется. В летчики обычно принимают только первых, но тесты ведь не очень точны. Например, такой случай: разбился вертолет. Бортмеханик стал кричать на пилота, который сделал что-то не так, и тот растерялся. В результате они потеряли 14 секунд, которые стали роковыми.
Существует такое понятие, как психологическая совместимость. Экипаж должен быть подобран с помощью специальных методик, разработанных нами и Институтом авиационной медицины. Но часто летит тот, кто есть под рукой. Особого внимания на то, что эти два человека помочь друг другу в сложной ситуации вряд ли смогут, никто не обращает. Если второй пилот имеет свойства лидера, а оказывается на правом сиденье, он не сможет безоговорочно подчиняться. А если летчик безынициативный, а летит командиром, это тоже плохо. Американцы поступают проще — у них экипажи набираются на один раз. У нас тоже появилась подобная практика, но она действует только с очень хорошими профессионалами.
Существуют социальные причины авиакатастроф. Всегда считалось, что уход «на второй круг» при неудачном заходе на посадку — это грамотно принятое решение. Но грамотность — это одно, а чисто человеческие особенности — совсем другое. Раньше экипажу за экономию топлива полагалась премия. Уход на второй круг — это лишний расход топлива. И пилот, которому лишние деньги очень даже нужны, вертолет пытается посадить с первого раза при абсолютно непосадочной ситуации. В результате — авария. А однажды экипаж торопился вовремя прилететь, чтобы успеть… на автобус. В некоторых провинциальных аэропортах вечером заканчивается рабочая смена, и сотрудники уезжают в город последним автобусом. Поэтому экипаж и торопился, но не справился с ситуацией и погиб.
— Наступят ли времена, когда управление самолетом можно будет полностью доверить технике?
— Компьютер делает только то, что заложено программой, и не может учесть многих обстоятельств, которые возникают неожиданно.
Сегодня технически возможно осуществлять весь полет при помощи автопилота. Человек берется за штурвал только на взлете и посадке.
В МАКе я часто слышала: «Настоящий летчик болен своей работой, он не может без неба». Это не красивые слова, это правда. Известно много случаев, когда, даже потеряв в катастрофах ноги, пилоты все равно просятся за штурвал. И тут не помогут разговоры ни о человеческом факторе, ни о технических недостатках, ни о недофинансировании. Просто человек всегда считает себя царем природы. И часто эта самоуверенность стоит ему жизни.
Летчики-новосибирцы
Поташов Валерий Серпионович
1948
Заслуженный летчик-испытатель Российской Федерации, заместитель начальника летно-испытательной станции ОАО «Новосибирского Авиационного Производственного Объединения им.
В.П. Чкалова»
Родился в 1948 году в посёлке Урожайный Тюменской области. В 1966 году получил среднее образование. В 1967 году поступил в Высшее военное авиационное училище лётчиков в Барнауле, которое окончил в 1971 году. Первый выпуск.
После окончания Барнаульского ВВАУЛ в 1971 г. Был направлен в 96 УБАП на должность летчика-инструктора на выпускной курс на самолете ЯК-28.
В июле 1980 г. приказом ГК ВВС был назначен на 195 ВП МО СССР на Новосибирский авиационный завод им. В.П. Чкалова, где прослужил до 1998 г. в должности старшего летчика-испытателя, затем заместителя начальника 195 ВП МО по летно-испытательной работе.
Освоил 30 типов самолетов и их модификаций, на 16 из них проводил летные испытания различного уровня. Проводил летные испытания боевых самолетов СУ-15УМ, СУ-24, СУ-24М, СУ-24МР, СУ-24МП, СУ-24МК, СУ-24М2, СУ-27, СУ-27ИБ, СУ-34, а также самолетов гражданской авиации АН-38-100, АН-38-120, АН-38-200 по программам предъявительских, приемо-сдаточных, периодических, сертификационных и специальных испытаний.
В 1998 г. за большой вклад в испытание отечественной авиационной техники и многолетнюю безаварийную летно-испытательную работу указом Президента Российской Федерации присвоено почетное звание «Заслуженный летчик-испытатель РФ»
В 2016 году В.С. Поташову присвоено звание Герой Российской Федерации за героизм и мужество, проявленные при испытании военной техники. В 2018 году, в возрасте 70 лет закончил летную деятельность, продолжает работать в НАПО им. В.П. Чкалова.
Intel сосредоточится на разработках Mobileye в рамках выставки CES 2021
В середине января выставка CES 2021 из-за свойственных периоду пандемии ограничений перенесётся из Лас-Вегаса в виртуальное пространство, что поставит всех участников примерно в равные условия. Корпорация Intel свою повестку дня уже раскрыла, что позволяет говорить о концентрации мероприятий на разработках Mobileye для систем автопилота.
Источник изображения: Intel
Всего в рамках CES 2021 компания Intel рассчитывает провести две пресс-конференции, посвящённые перспективным технологиям и продуктам, а также одну лекцию в исполнении главы Mobileye Амнона Шашуа (Amnon Shashua).
Первая конференция с его участием пройдёт под девизом «Пора двигаться» (It’s Time to Go), глава Mobileye должен продемонстрировать зрителям лабораторию компании в Израиле, где создаются и испытываются прототипы автономных автомобилей и компонентов для систем автоматического управления ими. Амнон Шашуа должен поделиться информацией об успехах Mobileye и представлениями о дальнейшем развитии профильных технологий.
В ходе отдельной сессии глава Mobileye расскажет о планах компании на будущее, новых партнёрах и успехах в достижении поставленных целей. Не обойдётся дело и без видеороликов, демонстрирующих возможности создаваемых Mobileye систем активной помощи водителю. Попутно Амнон Шашуа расскажет о положении дел с созданием цифровых карт местности высокой чёткости, которые требуются автоматически управляемым транспортным средствам для безопасной навигации в пространстве.
Исполнительный вице-президент Intel Грегори Брайант (Gregory Bryant), который отвечает за развитие направления клиентских продуктов, тоже проведёт пресс-конференцию 11 января 2021 года.
Он разделит виртуальную сцену с коллегами по компании, чтобы рассказать о прогрессе в освоении новых литографических технологий и методов компоновки полупроводниковых элементов, а также архитектурных новшествах. Две главенствующие тенденции, которым уделят особое внимание представители Intel на CES 2021 — это перенос всех сервисов в облако и превращение многих устройств в подобие компьютера. Будут ли на CES 2021 представлены 10-нм мобильные процессоры Tiger Lake-H или 14-нм настольные процессоры Rocket Lake-S, с уверенностью сказать сложно, но их дебют Intel запланировала на следующее полугодие.
Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
«Я расскажу вам о войне…»
Родился 5 марта 1926 года в с. Вечкусы Ладожского района Мордовской ССР.Награжден 15 медалями, в том числе «За Победу над Германией», «За Победу над Японией», «За Боевые заслуги», «За Отвагу», «Г.
К. Жукова», а также Орденом Отечественной войны 1 степени.На «Гидравлику» пришел в 1961 г. и проработал там вплоть до выхода на пенсию в 1988г.
Воспоминания Митяева Василия Ивановича
«В конце 1943 года я был призван в армию и направлен на учебу. В товарном поезде повезли в сторону Москвы, в город Дзержинск. Там началась служба. До обеда учили военному делу: огневая служба, тактическая подготовка. После обеда повзводно получали дровни, впрягались в них, кто «коренными», кто по бокам повозки, и отправлялись в лес заготавливать дрова. Так прошло три месяца.
В начале 1944 года получили новое обмундирование и прибыли на станцию Зорино. Оттуда в товарных вагонах были отправлены в Москву. В два часа ночи в совершенно темном, замаскированном городе покормили, переобмундировали и повезли по направлению к Белоруссии. Ехали под бомбежками. Порой кто-то спал так крепко, что, проснувшись, видел израненные осколками вагоны и людей. На передовую прибыли рано утром.
Команда: «Выгружайсь! Бегом в лес! В укрытия! Маскироваться!». Необходимо было все сделать, чтобы враг не смог заметить прибытия пополнения и не начал бомбежку.
В звании сержанта и младшего командира минометчиков попал на первый Прибалтийский фронт. Три месяца ждали особого распоряжения Главнокомандующего Сталина на прорыв линии обороны в отлично замаскированном месте. Не было видно ни орудий, ни всего остального, никакого присутствия войск и частей! В июне 1944 года был отдан приказ: «Идти на прорыв обороны 22 июня утром на рассвете. Всем быть наготове!» В 4 часа 00 минут взвилась зеленая, а затем красная ракета, войска просили огня. Когда начался штурм, самолеты шли звеньями низко. Ощущение было, что заденут головы солдат. Потом по большаку пошли танки, на них сидели солдаты. Первое впечатление, что это враги, они шли на нас. Но вскоре увидели звезды, на танках сидела наша пехота! Когда прорывали оборону, шли мимо трупов врагов. Раненых враги забирали с собой, а убитые оставались лежать на земле снопами.
Была команда: «Сменить диспозицию! Минометы на вьюки!». Шли мимо мертвых день и ночь, день и ночь, пока противник не остановился. Приняли бой. Шли по Белорусским лесам и болотам, держа друг друга за руки. Спать хотелось до невозможности!!! Некоторые солдаты засыпали на ходу, уходили в сторону и терялись, особенно ночью. Так шли, освобождая города Лепель, Минск, Витебск, и далее – в Прибалтику, в Латвию до самой Риги.
На подступах к Риге первый раз был ранен в голову. Надо было нарвать травы для подстилки от грязи в окопы. Выбрался из окопа, нарвал охапку травы, оставил ее на краю перед окопом, спрыгнул в окоп, и только протянул руки забрать траву, как неожиданно разорвался снаряд. Ранило в челюсть, кровь попала на друга, испугался, думал, друг ранен. А он говорит: «Да это у тебя рот до уха, и зубы вывалились! Быстрей в санчасть!». В санроту отправили на «летучке», оказали первую помощь, перевязку сделали и отправили в санитарный батальон в 12 километрах от воинской части. А потом в тыл на машинах, которые возили снаряды на фронт, а обратно в тыл ехали с ранеными.
Привезли в Полоцк, перевязали, посадили на поезд и отправили в уже освобожденный город Невель в палаточный госпиталь. Там сделали операцию, аккуратно, тщательно все поставили на место и зашили. Шрам заметен, но ведь шрамы украшают мужчин! Два месяца находился в госпитале, спал на двухярусных нарах. По выздоровлении прошел медицинскую комиссию и повторно был направлен на фронт. Там формировали запасной полк, который должен был двигаться по направлению к Берлину через Кенигсберг. Затем была Восточная Пруссия. Бои за освобождение Кенигсберга были страшные, укрепления как резиновые, снаряды отскакивали от них. Для уничтожения противника применяли фугасные снаряды и бомбы.
Там был ранен в голень. Посадили на поезд и повезли в Бабстау — так вторично попал в госпиталь. Затем был переведен в госпиталь города Чкалов, где встретил окончание войны 9 мая 1945 года. Никак не заживала голень, перевели в госпиталь села Тоцкое. 4 месяца долечивался на Урале, у реки Урал. После госпиталя был направлен в пересыльный пункт на 3 дня.
Пришел офицер, отобрал 10 опытных солдат, которых направили в училище санитарных инструкторов для войны с Японией. После сдачи экзаменов присвоили звание старшего сержанта и привезли на Дальний Восток. Был поражен огромным количеством разнообразной военной техники. 3 августа началась война с Японией. Форсировали реку Амур, сняли японские посты, дали ракеты, наши войска переправились через реку… Длилась война ровно месяц до 3 сентября 1945 года, 2 сентября Япония капитулировала.
После окончания войны с Японией, хоть и был годен к нестроевой службе, однако был направлен санитарно-химическим инструктором в одну из воинских артиллерийских частей села Ленинское на большой остров с ДОТами и 76 миллиметровыми пушками.
Еще в 1949 году дали отпуск. В Хабаровске познакомился с девушкой – Ивановой Верой Николаевной, влюбился, узнал адрес и написал письмо. Девушка сначала отказалась переписываться. В Рузаевке встретил друга Володю, вместе с ним поехали к девушке, поговорили с ней, и после этого началась переписка, которая длилась в общей сложности три года.
В ноябре 1950 года был демобилизован. По пути домой заехал в Новосибирск, туда уехала девушка, сделал ей предложение выйти замуж, но вот где жить, решил посоветоваться с родителями. Дома, получив «добро» от родителей, поехал к девушке поговорить, чтоб ждала вызова в Уфу. Сделал вызов в Уфу к родственникам, волновался и не верил, что она приедет. Поезд «Новосибирск – Адлер» встречали с сестрой и другом. А в поезде Вера волновалась и не очень верила, что ее встретят, слушала сочувствующие речи проводников. Остановка поезда по расписанию была всего одна минута, но выгрузить все вещи успели. Через 6 дней зарегистрировали брак, и только после этого стали жить семьей. 6 февраля 2015 года отметили 64 годовщину семейной жизни, вырастили двух сыновей, двух внуков, одну внучку и правнуков. В день 60-летия свадьбы получили подарок и поздравления от президента Башкортостана Р. З. Хамитова.
(PDF) Летающая лаборатория для обучения студентов-воздухоплавателей
Использование летающей лаборатории в процессе обучения студентов
позволит собрать новые идеи.
станет возможным для разработки и совершенствования новых видов деятельности, например:
. Разработка и обновление соответствующих учебных программ и
дидактических материалов;
. Развитие и поддержание непрерывного образования /
курсов переподготовки;
. Обучение и подготовка инженеров-испытателей и летчиков-испытателей
пилотов; и
.могут быть проведены некоторые исследовательские летные испытания; например:
новых версий оценки законов управления FBW.
Проект летающей лаборатории — первый в своем роде в Польше
(Tomczyk, 2008b). Предполагается, что студенты других польских
университетов также будут активно использовать летающую лабораторию, и
будут приглашены и иностранные студенты-аэронавтики.
Ссылки
Astrom, K.J. и Виттенмарк Б. (1989), Adaptive Control,
Addison-Wesley, New York, NY.
Гилл П.Э., Мюррей В. и Райт Х.М. (1981), Practical
Optimization, Academic Press, Лондон.
Gruszecki, J. и Tomczyk, A. (1999), «Система функционального дополнения Landing
для самолетов авиации общего назначения: анализ
и моделирование», Системная наука, Vol. 25 No. 4, pp. 63-70.
Хуанг, К. и Тайлок, Дж. (1993), «Сравнение современных методов управления самолетом по модели
», документ представлен
на AIAA-93-3843, AIAA Guidance, Navigation and
Control Conference , Монтерей, Калифорния, стр.1274-84.
Янчук, А. (2003), «Идентификация динамических свойств
летающих объектов с помощью процедуры канонического корреляционного анализа
», магистерская работа, Жешовский технологический университет
, Жешув (на польском языке).
Крейндлер, Э. и Ротшильд, Д. (1976), «Следование модели в линейно-квадратичной оптимизации
», AIAA Journal, Vol.14
No. 7, pp. 835-42.
Ламбрегтс, А.А. (2005), «Основы ручного управления FBW augmented
», SAE-2005-01-3419, 24 стр.
Малдер, Дж.
А. и Kruijsen, E.A.C. (1994), Студент полета
Упражнения с DUT Citation II. Бортовая система
Описание, Delft University of Technology Press, Делфт.
Pieniazek, J. (2008), «Активные командные интерфейсы в проводном управлении y-by-
», Systems Science, Vol. 34 № 1, с. 68-75.
Шафер, М.Ф. (1992), «Исследования по моделированию полетов в
NASA Flight Research Facility», NASA Technical
Memorandum 4396, Dryden Flight Research Center,
Edwards, CA.
Стивенс, Б.Л. и Льюис, Ф. (2004), Aircraft Control and
Simulation, Wiley, New York, NY.
Tomczyk, A. (1999a), «Концепция упрощенного управления самолетом общей
авиации», документ, представленный на конференции World Aviation
в 1998 году, Анахайм, Калифорния, SAE / AIAA Paper No. 985551,
SAE 1988 Сделки, журнал Aerospace.
Tomczyk, A. (1999b), Digital Flight Control Systems, Rzeszo
´w
University Press, Rzeszo
´w (на польском языке).
Tomczyk, A. (2003a), «Экспериментальная беспроводная система управления
для самолетов авиации общего назначения», документ AIAA № 2003-5776.
Tomczyk, A. (2003b), «Полетные испытания системы навигации и
системы управления беспилотного летательного аппарата», Aircraft
Engineering & Aerospace Technology: An International
Journal, Emerald, Vol. 75 No. 6, pp. 581-7.
Томчик А. (2004), «Облегченный самолет — проект и
предварительные летные эксперименты», Aerospace Science and
Technology, Vol.8 № 6, с. 469-77.
Томчик А. (2008a), «Активные системы управления полетом», Журнал
Aeronautica Integra, Vol. 1 No. 3, pp. 103-13 (на польском языке).
Tomczyk, A. (2008b), «Летящая лаборатория для оценки характеристик управляемости самолетов
», AIAA Paper-2008-6352,
Документ, представленный на конференции AIAA Modeling and Simulation
Technologies Conference, Гонолулу, Гавайи, 18 -21 августа.
Томчик А. и Дзедзич Т. (1993), «Некоторые результаты летных испытаний цифрового автопилота
APC-1P», Теоретическая и
Прикладная механика, Vol.3 № 31, стр. 601-19.
Tomczyk, A. и Gruszecki, J. (1999), «Предварительный проект
автономной системы посадки для беспилотных летательных аппаратов»,
Документ AIAA-SAE 1999-01-5524, документ представлен на
в 1999 году. Авиационный конгресс и выставка,
Сан-Франциско, Калифорния.
Ужда, Г. (2006), «Анализ устойчивости самолета на основе
летных испытаний: методология эксперимента», магистерская работа,
Технологический университет г. Жешув, г. Жешув (на польском языке).
Вайнгартен, Северная Каролина (2003), «История моделирования полета и
исследования качества полета в Veridian», AIAA 2003-5464, статья
, представленная на AIAA Atmospheric Flight Mechanics
Conference and Exhibit, Остин, Техас , 11-14 августа.
Вильямс Д.
(1993), «Интегрированная цифровая система измерения и управления
для обучения и исследований», Aerogram, Vol. 7
№ 2, с. 14-20.
Приложение I. Обозначения
a, угол атаки и угол скольжения.
Углы Эйлера w, q, c¼bank, тангажа и рыскания.
d
E
, d
AI
, d
R
Повороты руля высоты, элеронов и руля направления.
d
T
¼ Отклонение рычага регулировки тяги (установка дроссельной заслонки
).
A — матрица состояний динамической системы.
B — матрица управления динамической системой.
C — матрица наблюдателя динамической системы.
G
Ai
¼Передаточная функция привода, i — {E, T, A, R}.
G
E
¼Передаточная функция двигательной системы (двигателя).
K — матрица коэффициентов усиления.
Действие P¼pilot (усилие или смещение боковой рукояти
).
скорости крена, крена, тангажа и рыскания.
Тяга двигателя (ов).
Вектор U¼control, генерируемый бортовым компьютером.
U
C
¼ вектор командных сигналов.
u, w, v компоненты скорости ЛА
u
E
, u
T
, u
AI
, u
R
¼ сигналы управления рулем высоты,
,0002 руль.
X
1
, X
2
¼ продольные и поперечные векторы состояния.
Y
1
, Y
2
¼ продольные и поперечные выходные векторы.
Z
1
Z
2
¼ протяженное продольное и поперечное состояние
вектора.
Подписные
A¼ экспериментальный самолет.
M¼ желаемая модель самолета.
Избранные акронимы
CAS калиброванная воздушная скорость.
EAS эквивалентная воздушная скорость.
Летучая лаборатория для обучения студентов-авиастроителей
Анджей Томчик
Авиационная техника и аэрокосмические технологии: Международный журнал
Том 82 · Номер 5 · 2010 · 320 — 330
328
Не волнуйтесь над самим Boeing -Летящий самолет — автопилот уже летает в небе
Boeing только что вошел в игру с автономной авиацией с целью создания самолетов, которые летают сами, без пилотов.
«Основные строительные блоки технологии явно доступны», — сказал Майк Синнетт, вице-президент Boeing по разработке продуктов перед Парижским авиашоу.
Перспектива беспилотного пассажирского самолета может показаться вам сумасшедшей и даже пугающей. Компьютерные системы, достаточно сложные, чтобы осуществить это, уже идут полным ходом. Технология автопилота уже выполняет большую часть работы, когда самолет находится в воздухе, и не имеет проблем с посадкой авиалайнера даже в ненастную погоду и при ограниченной видимости.
Boeing хочет сделать еще один шаг к тому, чтобы исключить людей из этого уравнения, разработав искусственный интеллект, способный принимать еще больше решений, которые принимают пилоты. Синнетт говорит, что Boeing планирует этим летом испытать такую систему на симуляторе, а в следующем году — на реальном самолете.
Состояние автопилота
Автопилот, на самом базовом уровне, довольно прост: он использует ввод пилота для регулировки и поддержания курса, высоты и скорости самолета.
Пилот не использует траверсу или педали, но предоставляет все команды, которые выполняет компьютер.Авиакомпании начали использовать эту технологию несколько десятилетий назад.
Со временем коммерческие самолеты добавили еще один уровень автоматизации, называемый FMS, для системы управления полетом. После того, как пилот вводит план полета, система управления полетом определяет наиболее эффективный способ его выполнения. Компьютеризированная система полагается на сложную сеть датчиков по всему самолету, чтобы постоянно оценивать и регулировать скорость, скорость набора высоты и другие факторы. В этот момент пилот может расслабиться.
«По закону нам не разрешают спать, — говорит Дуглас М. Мосс, авиационный консультант AeroPacific Consulting, который летает на Боингах 757 и 767. — Но бывают времена, когда некоторые люди могут считать скукой».
Требуется пилот
Пилотам по-прежнему необходимо следить за ветром и погодными условиями, отслеживать расход топлива и брать на себя управление во время турбулентности и других ситуаций.
Автопилот справляется с этой задачей, но люди делают это лучше. «Каждый пилот может вспомнить, наверное, дюжину раз, когда вы знаете, что самолет должен упасть, вы думаете, что самолет знает, что он должен упасть, но по какой-то причине автопилот и FMS имеют разные идеи», — говорит Мосс.
То, насколько пилот делает, частично зависит от того, где вы находитесь. В США авиакомпании требуют, чтобы пилоты осуществляли ручной надзор и контроль. Азиатские авиаперевозчики требуют, чтобы пилоты как можно чаще использовали автопилот. «Asiana запрещает первому офицеру садиться в самолет, управляя им, это должно быть автоматизировано», — говорит Мосс. «Капитану запрещено вручную летать на высоте более 3000 футов».
Тип самолета тоже играет роль. Airbus имеет тенденцию больше полагаться на автоматизацию, предоставляя компьютерное управление, если только пилот не отменяет его.Boeing предпочитает позволить человеку принимать окончательное решение, а автоматизированные системы управляют и помогают, но не диктуют.
«У обоих есть свои преимущества и недостатки», — говорит Клинт Балог, бывший летчик-испытатель, изучающий возможности человека, когнитивные способности и ошибки в Университете аэронавтики Эмбри Риддла. «Airbus пытается избежать человеческой ошибки; Boeing пытается использовать человеческие возможности ».
Любой из подходов несет в себе риск того, что пилоты будут меньше практиковаться в реальных условиях, что может сделать их менее подготовленными к аварийной ситуации.
Следователи видели это на рейсе 447 авиакомпании Air France, который в июне 2009 года упал в Атлантический океан, в результате чего погибли 228 человек на борту. Они объяснили аварию внезапным отказом системы автопилота Airbus A330. «В минуту, которая последовала за отключением автопилота, неудача попыток разобраться в ситуации и деструктуризация взаимодействия экипажей подпитывали друг друга до полной потери когнитивного контроля над ситуацией», — отмечается в официальном сообщении. Другими словами, экипаж кабины не знал, что делать.
Лаборатория активного адаптивного управления
Автономное функционирование посредством мониторинга и управления информацией в реальном времени является привлекательным элементом конструкции любой сложной системы. Неизбежное присутствие неопределенностей из-за неисправностей, изменений окружающей среды, старения и ошибок моделирования требует, чтобы такое управление было адаптивным. Несколько проектов находятся в стадии реализации в области управления полетами и анализа, и они перечислены ниже.Ускоренное обучение в условиях меняющихся во времени функций с приложениями для машинного обучения и адаптивного управления
Функции в задачах машинного обучения часто меняются во времени и могут быть связаны с результатами алгебраическим или динамическим образом.Динамический характер этих проблем машинного обучения делает нынешние методы ускоренного градиентного спуска нестабильными или ослабляет гарантии их сходимости. В этой работе предлагаются алгоритмы для случая, когда присутствуют изменяющиеся во времени функции, и демонстрируются доказуемые гарантии производительности.
Мы разрабатываем вариационную перспективу в рамках алгоритма непрерывного времени. Эта вариационная перспектива включает, среди прочего, концепции обучения более высокого порядка и нормализацию, которые проистекают из адаптивного управления и позволяют установить устойчивость для задач динамического машинного обучения.Эти алгоритмы более высокого порядка также проверяются на предмет ускоренного обучения адаптивному управлению.
Связь между адаптивным управлением и оптимизацией в машинном обучении
Эта работа демонстрирует множество непосредственных связей между адаптивным управлением и методами оптимизации, обычно используемыми в машинном обучении. Исходя из общих формулировок ошибок вывода, исследуются сходства в модификациях закона обновления. Затем обсуждаются общие для обеих областей концепции стабильности, производительности и обучения.Основываясь на сходствах в законах обновления и общих концепциях, предоставляются новые пересечения и возможности для улучшенного анализа алгоритмов.
Адаптивное управление при наличии насыщения скорости
Нелинейность насыщения скорости привода не всегда явно учитывается при проектировании систем управления полетом. Приводы с насыщением скорости создают риск отказа, что приведет к нестабильности системы управления и возникновению колебаний, вызванных пилотом (PIO). В этой области представлены две архитектуры для явного противодействия эффектам насыщения скорости в рамках адаптивной структуры управления MIMO с обратной связью по выходу.
Адаптивное управление гиперзвуковыми аппаратами при наличии ограничений скорости
Архитектура насыщения скорости, предложенная в этом разделе, сформулирована как дополнение к существующей структуре управления и контроля на основе последовательного замыкания контура. Ограничитель скорости работает, изменяя команды управления и управления, чтобы отодвинуть систему от насыщения скорости. Буферная область используется для начала ограничивающих эффектов до того, как будет достигнут предел скорости.
Отслеживание желаемой команды наведения возобновляется, когда самолет покидает буферную зону насыщения расчетной скорости.Введены адаптивные законы расширенной обратной связи по выходу, чтобы дополнительно учесть эффекты жесткого насыщения по величине. Эта архитектура используется для управления нелинейной моделью гиперзвукового транспортного средства при наличии насыщения скорости.
Теория адаптивного управления при наличии жестких ограничений на величину и скорость с использованием аэрокосмических приложений
В этом разделе представлен адаптивный контроллер для установок с несколькими входами и выходами (MIMO) с входной величиной и насыщением скорости при наличии параметрической неопределенности и обратной связи по выходу.Фильтр, размещенный в тракте управления, учитывает наличие ограничений скорости, но создает проблемы в условиях согласования и соответствующей конструкции управления. Эти проблемы решаются с помощью адаптивного контроллера с обратной связью по выходу, который учитывает увеличение относительной степени.
Общая архитектура управления основана на линеаризованной модели и включает в себя адаптивные законы, которые изменяются с учетом пределов величины и скорости. Предоставляются аналитические гарантии ограниченных решений и удовлетворительного отслеживания.Характеристики архитектуры проверяются с использованием числовой модели самолета в одной рабочей точке при наличии параметрических неопределенностей.
Совместное управление и киберфизические и человеческие системы
По мере того как летательные аппараты становятся более автономными, а системы наведения и навигации становятся все более сетецентрическими, возникает необходимость в быстром реагировании на растущие формы аномалий, которые могут возникнуть во время эксплуатации. Текущий проект в нашей лаборатории — это разработка общей архитектуры управления, которая включает в себя действия как пилота-человека, так и автопилота для обеспечения устойчивой работы слежения при наличии аномалий.Автономные контроллеры на основе моделей, включая адаптивное управление эталонными моделями, полагаются на структуры моделей, заданные цели производительности и допущения о структурированных неопределенностях.
С другой стороны, обученные пилоты-люди способны обнаруживать аномальное поведение транспортного средства, которое отличается от их внутренней модели, но, как выясняется, имеет ограничения при попытке быстро изучить незнакомую и аномальную динамику транспортного средства. Эта проблема усугубляется, когда пилот-человек управляет транспортным средством с удаленной наземной станции.Поэтому цель состоит в том, чтобы изучить архитектуры совместного управления, в которых пилоту поручаются задачи принятия решений более высокого уровня, такие как обнаружение аномалий, оценка и регулирование команд, а автопилоту назначаются задачи более низкого уровня, такие как выполнение команд. Общая цель здесь — понять, как такие киберфизические и человеческие системы могут быть разработаны для обеспечения безопасной и эффективной работы.
Совместное принятие решений при различной относительной степени
Совместная архитектура, которая была недавно разработана, представляет собой комбинацию принятия решений на основе пилотного человека и конструкции автопилота на основе адаптивного управления.
Мы предлагаем использовать человека-пилота на основе концепций способности к маневрированию (CfM) и изящной деградации команд (GCD), которые берут свое начало в когнитивных науках. Вместе они предоставляют рекомендации по обеспечению устойчивости системы, что соответствует ее готовности реагировать на непредвиденные события. Предлагаемая конструкция включает элементы теории адаптивного управления под управлением пилота-человека. Показано, что совместно используемая архитектура управления способна обеспечить максимальную CfM при минимальном GCD, а также удовлетворительную команду после аномалии, что приводит к гибким возможностям полета.Предлагаемый контроллер анализируется при моделировании нелинейного самолета F-16 при аномалиях исполнительного механизма. Путем численных исследований показано, что при соответствующем вводе со стороны пилота общий диспетчер может обеспечить устойчивый полет.
Совместное принятие решений при различной относительной степени
Общая структура управления применяется к проблеме реакции на аномалию для очень гибкой модели самолета (VFA), когда чистый порядок системы изменяется из-за аномалии.
Автопилот, основанный на эталонном адаптивном управлении (MRAC) с обратной связью по выходу и эталонных моделях с обратной связью (CRM), компенсирует погрешности как в динамике транспортного средства, так и в динамике привода. Мы рассматриваем аномалию в продольной динамике HALE VFA, при которой динамика актуатора изменяется с первого порядка на второй. Пассивная (полностью автономная) реакция на аномалии приводит к потере устойчивости и возможному разрушению конструкции автомобиля. С другой стороны, полный переход к ручному управлению может привести к потере управления, поскольку удаленные пилоты-люди не знакомы с аномальной динамикой и не в состоянии ощутить аномальную динамику разомкнутого контура транспортного средства через типичные вестибулярные пути.Общий ответ, при котором человек-оператор обнаруживает и изолирует аномалию и вмешивается, чтобы изменить адаптивный контроллер, позволяет восстановить номинальные характеристики отслеживания команд в присутствии аномальной и неопределенной динамики привода.
Защита от кибератак
Целью этой работы является разработка методологии защиты киберфизической системы, с помощью которой попытка скрытой кибератаки обнаруживается в режиме, близком к реальному времени. В этой работе рассматривается влияние типа скрытой атаки на класс киберфизических систем, которые можно моделировать как линейные системы, не зависящие от времени.Эффекты этой атаки изучаются как с точки зрения нападающего, так и с точки зрения защищающегося. Представлен и проанализирован ранее разработанный метод проведения скрытых атак. Показано, что успешная реализация этой атаки требует от злоумышленника совершенного знания модели, чтобы атака была скрытой. Затем предлагается метод, в котором защитник пытается скормить злоумышленнику слегка фальсифицированную модель, заманивая злоумышленника данными, которые сделают атаку обнаружимой.Затем показано, что защитник может не только обнаружить эту ошибочную атаку, но и использовать наблюдения за сигналом обнаружения для восстановления более точных оценок состояния, смягчая эффект атаки.
Однажды самолет мог бы дать вам уроки полета
Исследования для создания интеллектуальных машин, которые адаптируются к уровню квалификации человека
Центр исследования и тестирования беспилотных авиационных систем в Пердью станет испытательной площадкой для экспериментов в виртуальной и дополненной реальности по взаимодействию человека с дронами и другими летательными аппаратами.(Фото Университета Пердью / Дарси Баллок) Скачать изображениеWEST LAFAYETTE, штат Индиана — Транспортные средства принимают за людей больше решений, чем мы можем себе представить, и они принимали их уже некоторое время. Всего через девять лет после того, как братья Райт совершили первый полет на самолете в 1903 году, был изобретен автопилот. Круиз-контроль появился в 1948 году.
Но поскольку и воздушные, и автомобильные путешествия свидетельствуют о внедрении более автоматизированных функций и переходе к высоко автономным системам, людям потребуется дополнительная помощь в обучении их использованию.
Недавно была сформирована группа исследователей из нескольких институтов для разработки алгоритмов, которые позволят системе распознавать, когда человек не знает, как ее использовать, а затем адаптироваться к уровню навыков этого человека.
Исследователи считают, что эти системы не только быстрее обучат пользователей, но и повысят безопасность.
«Мы уже просим людей постоянно взаимодействовать с интеллектуальными машинами и автономными системами, но нам нужно делать это намного лучше, чем сейчас», — сказала Нира Джайн, доцент кафедры машиностроения в Университете Пердью.
Работа, проводимая совместно Университетом Нью-Мексико и Purdue в сотрудничестве с Университетом Колорадо и Техасским университетом в Остине, является частью гранта в размере 5,5 миллионов долларов, предоставленного Национальным научным фондом киберфизических систем (CPS). программа. Проект называется «Когнитивная автономия для человеческого CPS: превращение новичков в экспертов».
Чтобы помочь машинам распознавать чей-то уровень навыков и адаптироваться к нему, исследователи изучают, насколько люди доверяют машинам при их использовании.
(Фотография Университета Пердью / Маршалл Фартинг)
Скачать изображениеКоманда Purdue проведет эксперименты по взаимодействию людей со сложными машинами, такими как самолеты, дроны и автономные автомобили. Чтобы изучить, насколько участники доверяют этим системам, команда соберет данные об изменениях частоты сердечных сокращений, артериального давления, движения глаз и других показателей с помощью психофизиологических датчиков. Джейн и Тахира Рид, доцент кафедры машиностроения Purdue, в 2018 году разработали модели, в которых эти измерения используются, чтобы помочь системе оценить уровень доверия человека.
Производительность участников будет изучаться по мере их взаимодействия с продвинутыми симуляторами вождения в лаборатории Брэндона Питтса, доцента кафедры промышленной инженерии Purdue, а также в средах виртуальной или дополненной реальности, таких как исследование и испытание беспилотных воздушных систем площадью 20 000 квадратных футов.
объект в Purdue планируется завершить этой весной.
«Представьте себе систему автопилота, которая может определять ваш уровень опыта, а затем постепенно отказываться от контроля по мере вашего улучшения.Это может значительно сократить время, необходимое для обучения пилота », — сказал Инсок Хван, профессор аэронавтики и космонавтики и главный исследователь Purdue по этому проекту. Лаборатория Хвана будет проводить исследования взаимодействия человека с дронами и другими самолетами.
Исследователи из Университета Нью-Мексикопод руководством Мико Оиси, профессора электротехники и компьютерной инженерии и главного исследователя проекта, будут использовать данные этих экспериментов, чтобы разработать теории о том, как люди лучше всего учатся, используя эти машины.Сотрудничество в целом будет разрабатывать алгоритмы и тестировать их для перевода в программное обеспечение, позволяющее машинам понимать, предсказывать и адаптироваться к человеческому поведению.
Эксперименты с использованием этой симуляции вождения помогут исследователям разработать алгоритмы, позволяющие автономному транспортному средству понимать и предсказывать поведение человека.
(Фотография Университета Пердью / ДеЭтт Старр)
Скачать изображениеПроект также направлен на расширение участия в инженерии и вычислительной технике посредством исследований и наставничества как недостаточно представленных, так и недостаточно обслуживаемых сообществ.Новая программа Университета Нью-Мексико, называемая Летним интенсивным исследовательским институтом, будет нацелена на недостаточно представленных студентов бакалавриата и предоставит им возможность присоединиться к исследовательским проектам в области киберфизических систем в каждом из четырех сотрудничающих университетов. Программа будет привлекать студентов к деятельности по профессиональному развитию, чтобы подготовить их к карьере в киберфизических системах.
Исследователь антропологии Трифения Пил-Иди, директор Центра поликультурного образования Педагогического колледжа Университета Нью-Мексико, будет управлять программой и анализировать ее эффективность.
Команда надеется, что эта работа не только расширит эту область за счет разработки машин, которые реагируют на поведение человека, но и предоставит информацию о способах предотвращения текущих ловушек, связанных с использованием автономных систем людьми.
«Есть три вещи, которых специалисты в данной области хотят принципиально избежать при взаимодействии человека с машиной: неправильное использование, неиспользование и злоупотребление технологией. Мы разрабатываем новые алгоритмы, чтобы продвигаться к преодолению каждого из этих барьеров », — сказал Джайн.
Работа совпадает с празднованием гигантских скачков Purdue, отмечая глобальные достижения университета в области искусственного интеллекта, алгоритмов и автоматизации в рамках 150-летия Purdue.Это одна из четырех тем Фестиваля идей, который проводится в рамках ежегодного празднования, и призван продемонстрировать Purdue как интеллектуальный центр, решающий реальные проблемы.
Автор: Кайла Уайлс, 765-494-2432, wiles5@purdue.
edu
Источники:
Инсок Хван, 765-494-0687, [email protected]
Нира Джайн, 765-496-0436, [email protected]
Брэндон Питтс, 765-494-0062, [email protected]
Тахира Рид, 765-494-7209, tahira @ purdue.edu
Системы автопилота самолета — это то же самое, что ИИ самоуправляемого автомобиля?
Д-р Лэнс Б. Элиот, инсайдер AI Trends
Как частый докладчик на конференциях по автоматизированным автомобилям с искусственным интеллектом и беспилотным автомобилям, а также в качестве исполнительного директора Cybernetic Self-Driving Car Institute, меня часто спрашивают о природе систем автопилота самолетов и о том, как они соотносятся с тем, что происходит с ними. системы искусственного интеллекта для беспилотных автомобилей.Мне нравятся вопросы, поскольку они дают мне возможность объяснить сходства и различия между ними, а также дают возможность лопнуть несколько пузырей из мифов, связанных с обоими.
Вот типы вопросов, которые мне задают и на которые я отвечу здесь:
- Автопилот самолета — это то же самое, что и система искусственного интеллекта беспилотного автомобиля?
- Разве мы не можем просто клонировать автопилот самолета и использовать его для создания беспилотного автомобиля?
- Для управления самолетом требуются годы обучения и опыта, поэтому, безусловно, автопилот самолета должен быть во много раз более сложным, чем то, что требуется для беспилотного автомобиля?
- Кто-нибудь может водить машину, поэтому должно быть намного проще разработать ИИ для беспилотного автомобиля, чем для самолета?
Давайте взглянем на эти вопросы и разберемся, что к чему.
Во-первых, давайте начнем с обзора того, что делает система автопилота самолета. Существует ряд мифов, и общественное мнение далеки от реальности того, чего на самом деле достигла автоматизация самолетов.
У самолета есть различные датчики вокруг самолета, которые помогают измерить скорость самолета, его высоту и другие факторы, связанные с полетом.
Можно сказать, что это похоже на потребность в датчиках на беспилотном автомобиле (см. Мою статью о слиянии датчиков на беспилотных автомобилях).
У беспилотного автомобиля, возможно, есть радар, лидар (см. Мою статью о лидаре), камеры, ультразвуковые датчики и другие различные сенсорные устройства. Датчики самолета собирают данные во время полета самолета, а датчики беспилотного автомобиля собирают данные во время поездки. Пока что они кажутся очень похожими: самолет и беспилотный автомобиль. Хотя у самолетов есть некоторые датчики, отличные от датчиков беспилотного автомобиля, и действительно, у беспилотного автомобиля есть некоторые датчики, которые обычно не включены в самолет, но мы проигнорируем эту разницу и просто джентльменски согласимся, что у обоих есть датчики для сбора важные данные в процессе.Это кажется справедливым.
Собираются сенсорные данные, и компьютерные процессоры выполняют объединение сенсоров, используя сенсорные данные для целей управления самолетом и управления им, а также для беспилотного автомобиля.
В беспилотном автомобиле необходимо управлять педалями акселератора и тормоза, рулевым колесом и т.п., таким образом управляя автомобилем. Точно так же автопилот самолета должен иметь возможность управлять и направлять самолет, корректировать его направление, высоту, скорость и т. Д. И снова кажется, что это примерно одно и то же.
В настоящее время, даже если на самолете есть автопилот, пилот или сертифицированный член экипажа должен постоянно находиться в кабине. Считается, что пилот-человек несет полную ответственность за работу самолета. Это в равной степени верно для уровней с 1 по 4 для беспилотных автомобилей (см. Мою статью о шкале Рихтера для беспилотных автомобилей). Для таких уровней беспилотных автомобилей должен присутствовать водитель-человек, а водитель-человек должен иметь надлежащую квалификацию для управления автомобилем.Водитель-человек должен быть готов вмешаться, если ИИ беспилотного автомобиля попросит его об этом или если водитель-человек почувствует необходимость взять на себя управление от беспилотного автомобиля.
Теперь для беспилотных автомобилей 5 уровня правила меняются. Настоящий беспилотный автомобиль — это автомобиль 5-го уровня, который является беспилотным автомобилем, который может полностью управлять самим собой, и при этом не требуется никакого вмешательства человека. Проще говоря, не обязательно иметь доступный водитель-человек. Для самолетов сейчас нет эквивалента.Считается, что за самолетами всегда будет наблюдать пилот-человек.
Изменим ли мы когда-нибудь это правило? Возможно, но это, вероятно, будет намного позже, чем когда у нас появятся беспилотные автомобили пятого уровня. Причина, возможно, в том, что полет на самолете с 300 пассажирами считается гораздо более серьезной задачей, чем поездка в машине с одним или несколькими пассажирами. Мы, вероятно, еще долго будем настаивать на том, что пилот-человек должен быть готов взять на себя управление автопилотом самолета, правильно или неправильно в нашем восприятии того, что автопилот самолета может или не может делать.
Все становится интереснее по мере того, как мы углубляемся в детали того, что в настоящее время делает автопилот самолета.
Давайте начнем с определения, какие шаги происходят, когда мы хотим, чтобы самолет доставил нас в полет. Обычно самолет припаркован у терминала, и ему нужно каким-то образом отойти от терминала и вырулить на место взлетно-посадочной полосы, где он может быть готов к взлету, когда в этом положении ему необходимо взлететь с земли и взлететь. После взлета самолет должен подняться в воздух и достичь желаемой высоты.После достижения желаемой высоты самолет обычно остается на этой высоте в течение определенного периода времени и считается находящимся в крейсерском или горизонтальном полете. В конце концов, самолету нужно будет начать снижение. После того, как снижение достигнет достаточно низкой позиции и самолет окажется у взлетно-посадочной полосы, самолет перейдет на посадку. По завершении захода на посадку самолет приземляется, а затем обычно необходимо вырулить к месту, где он будет припаркован.
Резюме: Такси -> Взлет -> Набор высоты -> Круиз -> Спуск -> Подход -> Земля -> Такси.
Современные автопилоты самолетов редко рулежат, и ожидается, что это сделает пилот-человек. Это в некотором роде интересно, потому что, конечно же, самоуправляемый автомобиль — это все о «рулении» в том смысле, что беспилотный автомобиль должен двигаться по дороге и уметь делать это без вмешательства человека для автомобилей уровня 5. Некоторые говорят, что после того, как мы усовершенствовали беспилотные автомобили, нам следует перенести те же возможности ИИ на самолеты.
Большинство автопилотов не могут посадить самолет, а те, которые имеют такую возможность посадки, используются редко.Обычно самолет приземляется пилотом-человеком. Исключения обычно случаются при очень неблагоприятных погодных условиях. На первый взгляд это кажется нелогичным, так как вы можете предположить, что автоматизация будет выполнять легкую посадку в полете, и только человек будет управлять сложной посадкой, связанной с плохой погодой.
Причина, по которой автопилот может использоваться в плохую погоду, заключается в том, что у него есть инструменты или датчики, которые могут сказать ему вещи, которые пилот-человек не может с такой же легкостью определить, посмотрев за пределы самолета и посмотрев на приборы.Это, тем не менее, суждение, и я готов поспорить, что большинство опытных пилотов предпочли бы контролировать использование автопилота в неблагоприятных погодных условиях.
Давайте теперь рассмотрим ситуацию с автопилотом в самолете:
Такси: Не сегодня
Взлет: Можно, но редко
Подъем: можно, но редко
Круиз: наиболее часто используется
Descend: Можно, но редко
Подход: Можно, но редко
Земля: Можно, но очень-очень редко
Такси: Не сегодня
По сути, большая часть использования автопилота самолета — это когда самолет летит по горизонтали.Когда у вас почти что-то еще происходит, управление берет на себя пилот-человек. Даже во время крейсерского полета пилот-человек может взять на себя управление, если будет сильная турбулентность или что-то необычное.
Я знаю, что многие фильмы и общественное мнение таковы, что пилот-человек в значительной степени бездельничает и просто позволяет автопилоту управлять самолетом от начала до конца полета, но это миф. Другой миф заключается в том, что даже когда автопилот задействован во время крейсерской части полета, пилот читает газету или иным образом делает что-то, что позволяет ему не наблюдать за состоянием самолета.Это считается запрещенным аспектом, и ожидается, что пилот-человек всегда должен знать о состоянии самолета и быть немедленно готов взять на себя управление.
Теоретически то же самое верно и для беспилотных автомобилей на уровнях 1–4. Хотя некоторые люди ошибочно думают, что на этих уровнях водитель-человек может играть в карты, определение указывает не на это. Водитель-человек по-прежнему несет ответственность за машину. Водитель-человек должен быть готов вмешаться в задачу вождения.Единственный реальный способ вмешаться — это обратить внимание на поездку за рулем и статус беспилотного автомобиля.
Мы не сможем сидеть сложа руки и читать газету, пока не воспользуемся беспилотными автомобилями 5-го уровня, а это все еще далеко впереди.
Фактически, любой, кто хоть что-нибудь знает об автопилотах самолетов, всегда говорит следующее: автопилот самолета не управляет самолетом, пилот-человек управляет самолетом с помощью автоматизации.
Обратите внимание, что важным отличием является то, что пилот-человек всегда управляет самолетом, и он или она просто использует автоматизацию для помощи.Точно так же нужно думать об уровнях с 1 по 4 беспилотных автомобилей. Это человек-водитель, который управляет автомобилем и использует автоматику для выполнения большей части задач по вождению. Только когда вы достигнете уровня 5, вы сможете сказать, что это больше не человек, управляющий автомобилем, а вместо этого он становится автоматизацией, управляющей автомобилем.
Самолетный автопилот сегодня в основном предназначен для выполнения длительных и утомительных полетов. Ничего необычного происходить не должно.
В каком-то смысле это удобно для пилота-человека, потому что он может чрезмерно скучать во время длительных отрезков полета и начать неправильно управлять самолетом.Позволяя автопилоту справляться с монотонностью, вы в значительной степени знаете, что автоматизация может оставаться бдительной и устойчивой. Это хорошо.
Конечно, плохими могут быть ситуации, когда самолет, который летит на большом участке и внезапно неожиданно попадает в непредвиденную аварию. Пилоту-человеку может быть сложно немедленно возобновить полет. Многие из самых известных авиакатастроф во время крейсерского полета происходят из-за проблем с человеко-машинным интерфейсом (HMI), когда самолет неожиданно просит человека-пилота вмешаться.Пилоту-человеку легко стать непреднамеренно самодовольным во время долгого и обыденного отрезка полета.
Пилоты, которых я знаю, часто расстраиваются, когда люди говорят, что автопилот лучше, чем пилот-человек, или что автопилот полностью управляет самолетом, а пилот-человек — не что иное, как прославленная няня для автоматизации, которой переплачивают.
Если вы хотите по-настоящему рассердить человека-пилота, скажите это ему в лицо. Смею.
На самом деле, пилоты часто предпочитают называть автопилот автоматической системой полета.Они думают, что использование слова «пилот» в отношении автопилота вводит общественность в заблуждение, заставляя поверить в то, что автоматизация имеет более широкие возможности, чем она есть на самом деле. Я бы сказал, что большинство автопилотных систем не очень хороши с точки зрения ИИ. У нас уже много лет есть основы автопилотов. Эти системы автопилота предшествуют последним достижениям в области ИИ. В настоящее время в автопилотах задействованы лишь немногие из более сложных возможностей ИИ.
Tesla попала в горячку, решив назвать свои возможности беспилотного автомобиля «Автопилотом» (я использую это слово с большой буквы, чтобы отличить название бренда от общеупотребительного слова).Илон Маск, похоже, считает, что формулировка «Автопилот» уместна, потому что он хочет, чтобы люди использовали свое мифическое понимание автопилотов самолетов, чтобы предположить, что его автомобили Tesla столь же впечатляющи в своей автоматизации.
Были различные агентства и правительства, которые хотели, чтобы Tesla сменила название своей автоматизации, потому что считалось, что автопилот вводит в заблуждение.
Я уже предсказывал в своих статьях об ответственности производителя за беспилотные автомобили, что Tesla, возможно, в конце концов пожалеет об использовании наименования Autopilot.В какой-то момент снова случаются автокатастрофы с беспилотным управлением, и я не говорю, что Tesla будет одинока в автокатастрофе (поскольку все производители беспилотных автомобилей получат их, когда на дорогах появится больше беспилотных автомобилей ), но как только произойдет больше аварий Tesla, кто-то раненый или убитый заставит члена семьи заявить о том, что Tesla ввела общественность в заблуждение относительно того, что может сделать автоматизация. В качестве доказательства семья могла бы попытаться показать, что слова «автопилот» и «автопилот» преднамеренно предназначены для того, чтобы сбить с толку и ввести в заблуждение покупателей и водителей Tesla.
Не знаю, удастся ли им довести дело до конца, но я уверен, что некоторые юристы попытаются это сделать.
Люди-пилоты самолетов часто с любовью называют системы автопилота «Джорджем», и это своего рода любимое имя, подмигивающее и подмигивающее. Они знают, что автопилот редко бывает даже одной системой, а скорее совокупностью нескольких подсистем. Пилот-человек стремится действовать как дирижер оркестра и следить за тем, чтобы каждая подсистема выполняла то, для чего предназначена. Пилоты иногда используют аналогию с тем, что они похожи на нейрохирургов в высокоразвитой и автоматизированной хирургической операционной.Врач-человек все еще проводит операцию, даже если у него могут быть очень сложные микроскопы и биологические режущие инструменты.
Есть сторонники искусственного интеллекта, которые чувствуют, что пилоты пытаются держать голову в воздухе и отказываются признать, что технология автопилота самолета может быть лучше. Или некоторые цинично говорят, что профсоюзы пилотов обеспокоены потерей работы пилотов.
Профсоюзы якобы предпочли бы, чтобы автопилот не мог полностью управлять самолетом из конца в конец.Представьте себе массовые увольнения пилотов и то, что в конечном итоге мы можем потерять навыки ручного управления самолетами. Это картина будущего рока и мрака, которую часто изображают.
С точки зрения клонирования автопилота самолета для помощи ИИ беспилотных автомобилей, ответ заключается в том, что это не совсем тот случай, когда мы можем многого добиться от этого. Как уже упоминалось, автопилот обычно управляет крейсерскими аспектами самолета. Сегодняшние беспилотные автомобили в некоторой степени делают то же самое, поскольку большинство современных беспилотных автомобилей могут путешествовать только по открытому шоссе.Они просто делают трюки, следя за разметкой полосы движения и автомобилем впереди них (см. Мою колонку о подходе к беспилотным автомобилям). Все необычное требует вмешательства человека. Автопилот самолета и современные беспилотные автомобили соответствуют простоте управления транспортным средством.
Можно сказать, что самолет представляет собой даже менее сложную среду, чем та, с которой сталкивается беспилотный автомобиль. Конечно, приборная панель на самолете сбивает с толку и ошеломляет любого, кто не знаком с полетами, но имейте в виду, что самолеты в некотором роде путешествуют как поезд.У поезда есть железнодорожные пути, которые заставляют его двигаться определенными путями. В небе для большинства полетов и особенно круизов в небе есть определенные полосы. Самолету присваиваются координаты, чтобы он летел в определенном направлении с определенной скоростью, и авиадиспетчер пытается убедиться, что другой самолет не находится на том же пути.
Когда вы ведете машину, вам не дается такой же простой путь, как ваша машина и что делают другие машины вокруг вас. Самолет обычно уклоняется от другого самолета, руководствуясь указаниями авиадиспетчеров.Большую часть времени автомобили находятся в свободном доступе. Да, я понимаю, что у нас есть полосы на автострадах, но никто и ничто не говорит той машине, что стоит рядом с вами, чтобы она держалась подальше от вашей машины, или открывать полосу, чтобы вы могли сменить полосу движения.
Сколько раз самолеты врезаются друг в друга? Это очень редко. Когда это случается, происходит большая блиц-новость, и, возможно, вы думаете, что это происходит постоянно, но на самом деле это очень редко. Машины постоянно падают.
Автомобили сталкиваются с мотоциклистами, которые могут подойти к вашей машине в нескольких дюймах.Пешеходы могут запрыгнуть перед вашей машиной. Дети могут бросать кирпичи с эстакады, и снаряд может врезаться в лобовое стекло. Ваша шина может наткнуться на гвоздь и получить прокол, что приведет к быстрой и внезапной потере управления автомобилем из-за сплющенной шины. Снова и снова. Хотя на самолетах все может пойти не так, как правило, за ними тщательно ухаживают и уносят с мест, которые могут нанести вред самолету. Все мы слышали о случаях, когда птицы попадали в двигатель самолета и самолет вынужден был совершить аварийную посадку, но они редки и запоминаются, потому что они редки.
Таким образом, разработать ИИ для беспилотного автомобиля сейчас намного сложнее, чем для автопилота самолета.
Я знаю, что некоторые разработчики программного обеспечения для полетов будут раздражены этим заявлением, поэтому позвольте мне пояснить его. Если мы хотим, чтобы самолет больше походил на настоящий беспилотный автомобиль 5-го уровня, нам определенно предстоит нелегкая битва за создание такого хорошего программного обеспечения для самолетов. Я согласен, что наличие автопилота, который может делать все, что может сделать пилот-человек, и покрывать все изменения вещей, с которыми может столкнуться любой самолет, — это очень сложная проблема.
Пилотам-людям требуется обширная подготовка и опыт, поэтому, когда в 1% случаев что-то идет не так, они готовы. Им нужно спасти свои жизни и жизни 300 пассажиров самолета. Что касается автомобилей, мы обучаем подростков довольно тонкому обучению, а затем выбрасываем их на наши дороги. Небеса помогают нам. Хотя в конце концов они, кажется, это понимают, и мы не слишком одержимы убийцами-подростками-мутантами.
Один из аспектов автопилотов, который мне действительно нравится, заключается в том, что аппаратное и программное обеспечение автопилота тщательно спроектировано и построено для обеспечения избыточности и отказоустойчивости.
У вас часто есть несколько избыточных аппаратных процессоров в самолетах, позволяя одному процессору занять место, если другой дает сбой. У вас есть избыточное программное обеспечение, такое как для Space Shuttle, которое было разработано с несколькими версиями, и каждая версия дважды проверяет другую. Немногие производители беспилотных автомобилей делают это.
Производители беспилотных автомобилей не так строги, как разработчики систем автопилота. Это какое-то безумие, поскольку беспилотные автомобили будут погружены в места и ситуации более сложные, чем те, что делают автопилоты сегодня.Я понимаю, что идея заключается в том, что если автопилот дрогнет, то самолет упадет с неба, в то время как если автономный автомобиль ИИ дрогнет, он не упадет с неба, плюс человек-водитель может просто взять на себя управление . Имея в виду, что мы направляемся к самоуправляемым автомобилям 5-го уровня, нам потребуются системы искусственного интеллекта, которые обладают той же строгостью, что и автопилоты самолетов.
Я надеюсь, что это обсуждение автопилотов самолетов и искусственного интеллекта беспилотных автомобилей будет полезно для вас, и, возможно, когда друг или даже незнакомец задаст вам вопросы о сходствах и различиях, вы теперь будете готовы ответить на их вопросы. .Между прочим, у нас пока нет названия, похожего на питомца, для искусственного интеллекта с автоматическим вождением. Напомним, я уже упоминал, что инсайдеры часто называют автопилотов Джорджем. Я думаю, что нам нужно провести конкурс, чтобы определить броское инсайдерское имя для искусственного интеллекта самоуправляемых автомобилей. Я начинаю голосование и предлагаю называть его либо Майклом, либо Лорен.
Этот контент является оригиналом AI Trends.
Автопилот — обзор | Темы ScienceDirect
1.8 Дистанционное управление
Внедрение автопилотов, способных автоматически регулировать положение дрона относительно его стабильного положения или любого другого желаемого ориентира, было первым большим шагом к дистанционно управляемым БПЛА.
Использование контроллера стабилизации ориентации, встроенного в дрон, позволяет пилоту указывать только угловые ориентиры для перемещения БПЛА вместо прямого управления скоростью двигателя, что приводит к очень сложной задаче.
По сей день наиболее распространенный вид режима дистанционного управления и основа для многих других состоит в управлении эталонными значениями угла тангажа и крена, скоростью изменения рыскания и желаемой высотной скоростью. Этот режим обычно называют режимом стабилизации.Упрощенная версия этого режима стабилизации заключается в управлении движениями дрона относительно точки обзора пилота независимо от ориентации БПЛА. Это проще и интуитивно понятнее, чем управление дроном относительно его собственной системы отсчета, особенно для новых пользователей.
Другой вид режима работы позволяет пилоту управлять угловой скоростью изменения вместо углов. Это полезно при выполнении агрессивных или акробатических полетов, таких как выполнение петель.Обратите внимание, что такой режим работы требует большего опыта и осведомленности от человека-пользователя, и особые особенности системы должны быть приняты во внимание.
Другие часто используемые режимы полета пытаются повысить уровень автономности системы путем добавления дополнительной информации от датчиков или поведения на основе приложений. Например, это нормально — помочь пилоту контролировать высоту, включив в него датчик высоты, такой как ультразвуковой дальномер или датчик давления. Включение оценки местоположения, например, из GPS (глобальной системы позиционирования), может повысить уровень автономности системы и позволить использовать другие режимы работы, в которых задача человека-пользователя сводится к мониторингу результатов и статус БПЛА.Некоторыми примерами являются так называемый режим ожидания, возврат к старту (RTL), отслеживание путевых точек и автономное отслеживание траектории.
В режиме ожидания беспилотный летательный аппарат пытается сохранить текущее положение, направление и высоту, но пилот может в любое время взять на себя ручное управление, чтобы изменить текущее состояние системы. В режиме RTL дрон автоматически вернется в исходное положение.
Автоматические миссии могут быть предварительно запрограммированы для следования по пути с использованием путевых точек или отслеживания траектории изменяющейся во времени траектории, такой как круг или лемниската.Если относительное положение по отношению к интересующему объекту доступно вместо глобального, для отслеживания цели можно использовать режим «следуй за мной».
Работы, связанные с этой темой, следующие:
В [138] предлагается новая концепция тактильной очереди для задачи обхода бортовых препятствий. Новый алгоритм организации очередей был разработан так, чтобы казаться «естественным» оператору и улучшать интерфейс человек-машина без прямого воздействия на фактические команды самолета.В статье представлена экспериментальная оценка двух различных концепций помощи при помощи тактильных сигналов для избегания препятствий. Авторы использовали подход, названный классом Direct Haptic Aid (DHA) и классом Indirect Haptic Aid (IHA) для своего алгоритма.
Авторы [139] описали дизайн и теоретическую оценку нового AFF (искусственного силового поля), то есть параметрического поля риска, для дистанционного управления БПЛА.
Поле позволяет регулировать размер, форму и градиент силы с помощью настроек параметров, которые определяют чувствительность поля.Компьютерное моделирование было проведено для оценки эффективности поля для предотвращения столкновений для различных настроек параметров, и полученные результаты показали, что новый AFF выполняет функцию предотвращения столкновений более эффективно, чем потенциальные поля, известные из литературы.
Аналогичным образом, в [140] авторы исследовали применение обратной связи по силе-жесткости, комбинации смещения силы и дополнительной нагрузки пружины, к тактильному интерфейсу для дистанционного управления БПЛА с временной задержкой.Обратная связь по силе основывалась на применении смещений силы, вызывающих отклонения ручки оператора, чтобы увести БПЛА от препятствий. Аналогичным образом, в [141] двустороннее дистанционное управление неразорвавшимися летательными аппаратами было рассмотрено с использованием обратной связи по силе. На основе анализа Ляпунова установлена стабильность состояния контура телеоперации по отношению к ограниченным или диссипативным силам виртуальной среды.
В [142] авторы предложили подход, который модулирует заданное значение для контроллера транспортного средства на основе энергии, вводимой пользователем, расчетной потенциальной энергии и кинетической энергии транспортного средства.Включив новый подход с динамической кинестетической границей, человек-оператор может лучше воспринимать среду, в которой развернут робот, с помощью богатых пространственных тактильных сигналов, а не наступающего постепенного вектора силы.
Авторы [143] представили интуитивно понятную схему дистанционного управления для неподготовленного пользователя, чтобы безопасно управлять широким диапазоном БПЛА вертикального взлета и посадки в загроможденной среде. Эта схема включает алгоритм обратной связи по усилию, который позволяет пользователю чувствовать текстуру окружающей среды.Кроме того, авторы представили новую функцию отображения для дистанционного управления БПЛА в неограниченном рабочем пространстве в режиме управления положением с помощью джойстика, имеющего ограниченное рабочее пространство.
Стратегия уклонения от препятствий была разработана для автономного изменения уставки положения БПЛА независимо от команд пилота. Алгоритмы были проверены в экспериментах с использованием тактильного джойстика и гексакоптера БПЛА, оснащенного двухмерным лазерным дальномером.
В [144] был разработан новый, простой и эффективный подход к дистанционному управлению летательными аппаратами-роботами с тактильной обратной связью.Подход основан на энергетических соображениях и использует концепции теории сетей и порт-гамильтоновых систем. Кроме того, авторы представили общую основу для решения таких проблем, как сопоставление ограниченного хода «главного» джойстика с бесконечным ходом «ведомого» транспортного средства при сохранении пассивности замкнутой системы перед лицом возможных задержек по времени. в каналах связи и ограниченных данных датчиков. Дополнительные ссылки см. В [145–147].
Глава 11 посвящена внедрению схемы тактильного дистанционного управления без столкновений для облегчения управления квадрокоптером.
Пользователь управляет БПЛА, задавая угловые ссылки с тактильного джойстика. В транспортном средстве реализован алгоритм управления, который помогает пользователю в решении его задачи; Полученная схема более интуитивна и обеспечивает полет квадрокоптера без столкновений. Алгоритм обзора используется для оценки положения воздушного судна, а также возможных и определенных препятствий. Результаты экспериментов продемонстрировали хорошую работу схемы дистанционного управления.
Авиационная безопасность — Полетное реагирование | Наука и технологии
1 ИЮНЯ 2009 г. авиалайнер Air France, следовавший из Рио-де-Жанейро в Париж, попал в шторм в центре Атлантики.На датчиках, используемых самолетом для измерения скорости полета, начал образовываться лед, лишив автопилот этих жизненно важных данных. Так что по замыслу машина отключилась и передала управление пилотам.
Не зная их скорости и не видя горизонта во время шторма глубокой ночью, команда изо всех сил пыталась справиться. Несмотря на все тренировки, они держали самолет носом вверх, заставляя его терять скорость и подъемную силу. Вскоре после этого самолет упал в океан, в результате чего погибли все находившиеся на борту 228 человек.
Французские следователи по расследованию авиационных происшествий пришли к выводу, что большую роль в трагедии сыграло отсутствие подготовки пилотов. По мере того, как кабины становятся все более компьютеризированными, пилотам необходимо постоянно обновлять свои летные навыки. Но пилотов тоже не хватает. В июле Airbus предсказал, что к 2035 году потребуется еще 500 000 человек, чтобы не отставать от ожидаемого роста авиации. Это означает, что есть необходимость держать экипажи в кабинах, зарабатывать деньги, а не на тренажёрах и проходить дорогие курсы повышения квалификации.
Тем не менее, помощь может быть у экспертов по искусственному интеллекту (ИИ) из Университетского колледжа Лондона (UCL).
Вдохновленные трагедией Air France, Хайтам Баомар и его коллега Питер Бентли разрабатывают особый вид автопилота: тот, который использует систему «машинного обучения», чтобы справляться с трудностями, а не передавать управление экипажу.
Сегодняшние автопилоты не могут быть обучены, говорит г-н Баомар, потому что они представляют собой «жестко запрограммированные» программы, в которых ограниченное количество ситуаций активирует четко определенные, заранее написанные стратегии преодоления — например, для поддержания определенной скорости или высоты.Перечень маркированных пунктов (каковыми и являются такие программы) плохо справляется с новизной: бросьте на компьютер ситуацию, которую его программисты не предвидели, и у него нет другого выбора, кроме как полагаться на людей.
Г-н Баомар подозревал, что алгоритм машинного обучения может учиться на том, как пилоты-люди справляются с серьезными чрезвычайными ситуациями, такими как внезапная турбулентность, отказы двигателей или даже — как это случилось с самолетом Air France — потеря критически важных полетных данных.
Таким образом, по его словам, автопилоту не придется так часто отказываться от управления, а это, в свою очередь, может спасти жизни.
AI набирает обороты
Машинное обучение — горячая тема в исследованиях искусственного интеллекта. Он уже используется для таких разнообразных задач, как декодирование человеческой речи, распознавание изображений или решение, какую рекламу показывать пользователям Интернета. Программы работают с использованием искусственных нейронных сетей (ИНС), которые в некоторой степени вдохновлены биологическим мозгом, для обработки огромных объемов данных, поиска закономерностей и извлечения правил, которые делают их более эффективными при выполнении любой поставленной задачи. Это позволяет компьютерам обучать себя эмпирическим правилам, которые программисты-люди в противном случае должны были бы пытаться явно писать в компьютерном коде, что, как известно, является сложной задачей.
UCL имеет большой опыт в этой области. Это было учреждение, которое породило DeepMind, компанию (ныне принадлежащую Google), чья система AlphaGo в этом году победила человеческого гроссмейстера в дьявольски сложной настольной игре го.
Команда UCL написала то, что она называет интеллектуальной системой автопилота, которая использует десять отдельных ИНС. Каждому из них поручено изучить лучшие настройки для различных органов управления (дроссельной заслонки, элеронов, руля высоты и т. Д.) В различных условиях. По словам доктора Бентли, для работы с настоящим самолетом, вероятно, потребуются сотни ИНС.Но десяти достаточно, чтобы проверить, является ли идея обоснованной.
Для обучения автопилота его десять ИНС наблюдают за людьми с помощью имитатора полета. Во время полета — взлета, крейсерского полета, посадки и преодоления неблагоприятных погодных условий и неисправностей самолета, которые могут ударить в любой момент — сети сами учатся тому, как каждый конкретный элемент полета с двигателем соотносится со всеми остальными. Когда системе предоставляется собственный смоделированный самолет, она, таким образом, будет знать, как изменить органы управления самолета, чтобы он летел как можно прямее и ровнее, что бы ни случилось.
Во время демонстрации в лаборатории UCL система с апломбом оправилась от всевозможных происшествий в полете, от потери мощности двигателя до сильной турбулентности или ослепляющего града. По словам г-на Баомара, если бы он потерял данные о скорости, как рейс Air France, он бы держал нос достаточно низко, чтобы предотвратить срыв. Новейшая версия будет искать данные о скорости из других источников, таких как глобальная система позиционирования (GPS).
К удивлению команды, система могла управлять самолетами, на которых она не обучалась.Несмотря на обучение на (смоделированном) легком самолете Cirrus, машина показала себя хорошо разбирающейся в авиалайнерах и истребителях, также доступных в базе данных. Это хороший пример феномена машинного обучения, называемого «обобщением», в котором нейронные сети могут обрабатывать сценарии, концептуально похожие, но отличающиеся по специфике от тех, на которых они обучаются.
UCL — не единственное учреждение, заинтересованное в улучшенных автопилотах. Эндрю Андерсон из Airbus, крупного европейского производителя реактивных самолетов, говорит, что его фирма изучает и нейронные сети.Но вряд ли такие системы пока что являются летающими пассажирскими самолетами. Одним из недостатков самого компьютерного поезда является то, что в результате получается черный ящик. Нейронные сети обучаются, изменяя силу связей между моделируемыми нейронами. Конкретные сильные стороны, которые они в итоге получают, не программируются инженерами, и сторонним наблюдателям может быть неясно, какую функцию выполняет конкретный нейрон. Это означает, что ИНС еще не могут быть утверждены авиационными властями, говорит Питер Ладкин, эксперт по безопасности из Университета Билефельда в Германии.
Вместо этого новый автопилот, вероятно, найдет свое первое применение в дронах. Универсальность системы уже произвела впечатление на делегатов Международной конференции по беспилотным авиационным системам 2016 года в Вирджинии, где г-н Баомар представил доклад. По словам доктора Ладкина, способность этой системы сохранять контроль в сложных погодных условиях может быть использована в научных исследованиях таких вещей, как ураганы и торнадо, которые являются одними из самых сложных из существующих.