[发明专利]自主操作飞行器的方法和系统

说明书

本申请公开一种用于自主操作飞行器的方法和系统。该方法包含：‑飞行前训练步骤(100)，其包含：检索对应于至少一种飞行器类型和至少一条航线的多次飞行的记录的监视数据(110)；从记录的监视数据(110)推断(120)飞行器意图(130)；使用推断的飞行器意图(130)计算(140)重建轨迹(150)；选择训练数据集(160)，该训练数据集(160)包含飞行器意图(130)和对应于特定飞行器类型和航线的飞行的重建轨迹(150)；在训练数据集(160)上应用机器学习算法(170)以获得飞行器状态和动作之间的映射函数(180)；以及‑在飞行器的飞行期间执行的实时控制步骤(200)，该实时控制步骤(200)包含：反复检索机载传感器数据(210)；从机载传感器数据(210)获得实时飞行器状态(222)；使用映射函数(180)确定与实时飞行器状态(222)相关的动作(224)；以及在飞行器上执行所选的动作(224)。

技术领域

本公开被包含在航空电子学领域，并且涉及用于自主操作飞行器的方法和系统。

背景技术

单一飞行员操作(SPO)(即在驾驶舱中仅具有一个飞行员的商用飞行器的飞行)完全自动化的商用飞机和无人驾驶飞行器(UAV)，需要由先进的机载自动化工具协助。

机组成本和机组可用性是航空公司的典型关键业务驱动力。这些领域中的改进导致了成本降低和业务收益的增加。然而，商用飞行器(特别是运输机)以自主方式的操作必须安全地被执行。

任何自主系统的关键部分正在训练。在某种程度上，当前的训练方法包括从可用于小型交通工具的数据中学习的无人驾驶飞行器上的飞行动力学、飞行控制和轨迹规划的数据驱动建模。

然而，数据可用性是当前数据驱动UAV训练系统的一个重要缺点，并且没有解决基于监视数据训练机载自动化工具的问题的现有解决方案。虽然对于用来自特定传感器的数据训练的小型UAV的特定模型有研究，但是当前的训练方法中没有一个是通用的(即，它们不能在任何无人机上推广和实施)。此外，对训练数据上呈现的不确定性的管理不被考虑在当前的数据驱动训练系统中。

因此，需要提供克服现有缺点的一种新的过程以训练和操作飞行器机载命令和控制系统。

发明内容

本公开涉及一种用于自主操作飞行器的方法和系统，该飞行器已经被训练以自主操作和飞行，通过利用监视记录的数据以指示采取最优动作作为对机载传感器数据的响应来移除从自主交通工具训练中导出的所有复杂性。

从商用飞行器的历史监视数据推断导航和制导命令以及基于机载传感器读数开发能够应用这些命令的系统是自主交通工具的一种新方法。监视数据可以容易地从例如FAA系统范围信息管理(SWIM)基础设施或从全球飞行跟踪提供商获得。监视数据可以包括在其他数据、雷达和/或ADS跟踪中。

提出的方法允许使用利用记录的飞行数据的学习过程根据实际的飞行器性能和能力来裁剪飞行器的自主命令和控制。训练仅需的输入是从雷达数据或ADS数据(如ADS-B或ADS-C)获得的飞行器历史位置的时间演化序列。机载自动化工具被指示以采取最优动作来代表人类命令飞行器。这些动作以飞行器意图描述语言(AIDL)格式表示，例如，在2007年的电气与电子工程师协会/美国航空航天协会(IEEE/AIAA)第26届数字航空电子系统会议中Lopez-Leones、Javier等人的“The aircraft intent description language:a keyenabler for air-ground synchronization in trajectory-based operations(飞行器意图描述语言：基于轨迹的操作中用于空-地同步的关键使能器)”；在IEEE的2005年第24届数字航空电子系统会议.卷1.中Vilaplana,Miguel A.等人的“Towards a formallanguage for the common description of aircraft intent.(面向形式语言的用于飞行器意图的通用描述。)”所描述的。