
Forscher der Abteilung für künstliche Intelligenz an der UPM Computer Fakultät haben ein automatisches Navigations- und Antikollisionsmodell mit Hilfe eines automatischen Lernsystems entwickelt. Bisher wurde das Modell nur mit bemerkenswertem Erfolg im Simulator verwendet, aber seine Schöpfer wollen es physisch in der realen Luftfahrt einsetzen, als zusätzliche Sicherheitsmaßnahme gegen unvorstellbare Menschen.
Das Modell basiert hauptsächlich auf dem Lernsystem der sich bewegenden Lebewesen und baut eine Software durch einen Lernprozess in einem Simulator auf. Die daraus resultierende Software, die in der Flugzeugtechnik enthalten ist, ermöglicht es Ihnen, Ihren Flugweg mit dem anderer umgebender Luftfahrzeuge in einem dichten Luftraum wie dem eines Flughafens oder anderer zu harmonisieren, um Kollisionen zu vermeiden. Wenn Sie sich in ein Gebäude begeben, vermeidet das Flugzeug es automatisch. Auch wenn mehrere Flugzeuge auf einer Piste landen müssen, können sie die Manöver ohne menschliche Eingriffe priorisieren.
Alle wichtigen Kombinationen von Ereignissen im Flug wurden vom Modell im Simulator erfahren und lernten, von den einfachsten bis zu den komplexesten Situationen zu lösen, dank des bioinspirierten Algorithmus, mit dem es gebaut wurde.
Mehrere Luftfahrzeuge, Hindernisse, gefährliche Bereiche oder verbotene Himmel
Das Modell, das an jedes Flugzeug entsprechend seinen unterschiedlichen Flugmerkmalen angepasst ist, ist das Ergebnis eines Forschungsprojekts des Nationalen F & E+I-Plans, das von der UPM Computer-Fakultät geleitet wird, in Zusammenarbeit mit der Hochschule für Luftingenieure (UPM), dem EADS und dem AENA. Diese Forschung wurde von den Professoren Santiago Álvarez de Toledo und José María Barreiro Sorrivas durchgeführt.
Die vom Simulationsmodell entwickelte Software kann ein Flugzeug automatisch navigieren lassen, indem sie es auf ein Ziel oder auf aufeinander folgende Ziele lenkt. In seiner Navigation ist das Flugzeug in der Lage, automatisch Kollisionen zu vermeiden, kurz gesagt mit allen physischen Elementen auf seinem Weg: andere Flugzeuge, Land, geografische Unfälle und Gebäude. Sie ermöglicht es Ihnen auch, wetterbeeinträchtigte Gebiete, Militärgebiete, bestimmte nationale Himmel usw. zu vermeiden und zu begrenzen.
Im Falle eines möglichen Zusammenstoßes mit anderen Luftfahrzeugen hat sich das Modell als völlig fähig erwiesen, es zu vermeiden, selbst wenn nicht nur zwei, sondern mehrere Flugzeuge in denselben Raumkoordinaten zusammenfallen könnten.Zu diesem Zweck sind die Manöver nicht nur vertikal (anzusteigen/abzufahren), wie sie derzeit bei einem möglichen Zusammenstoß durchgeführt werden. Außerdem sind sie heute nicht automatisch, sondern müssen vom Piloten durchgeführt werden.
Die Manöver des Modells sind vollautomatisch und dreidimensional, wobei alle Arten von Drehungen mit Steigung und Abstieg durchgeführt werden. All dies geschieht von Anfang an durch das Modell, ohne jegliche Eingriffe des Piloten oder der Flugsicherung oder irgendeine Art von Tele-Richtung.
Bisher wurde das Modell nur mit bemerkenswertem Erfolg im Simulator verwendet, aber seine Schöpfer wollen es physisch in der realen Luftfahrt implementieren, als zusätzliche Sicherheitsmaßnahme gegenüber den unberechenbaren Menschen.
Das schwierigste Problem bei der Verwirklichung dieses Modells war, die gesamte Erfahrung des Piloten und des Controllers automatisch in der Vermeidung eines Zusammenstoßes zu verankern, nicht nur mit einem anderen Flugzeug, einem Berg, Land oder Gebäude, sondern auch, wenn die Umgebung dichter Verkehr ist, mit mehreren Flugzeugen, nach vorn, an den Seiten, oben und unten, vielleicht zusätzlich mit naher Erde unten, usw., wie es in der Nähe von Flughäfen mit zivilen Flugzeugen geschieht. Eine Komplexität, die mit dem Luftverkehrstempo zunimmt und auf die dieses Modell automatisch reagieren soll.
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Referenzen
Artikel
Álvarez de Toledo, S.; Barreiro, J. M.; Fuertes, J. L.; González, Á. L.; Lara, J. A. Automatic Collision Avoidance and Navigation. Innovations and Advanced Techniques in Systems, Computing Sciences and Software Engineering, Springer, ISBN: (9781402087349) págs. 272-276, 2008.
Álvarez de Toledo, S y Barreiro, J. M. Bioinspired Framework for General-Purpose Learning. Lecture Notes in Computer Science. Springer, vol. 1606, pp. 507:516. Berlin (Germany), 1999.
Kongresse
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Álvarez de Toledo, S., Barreiro, J. M., Fuertes J. L., González A. L. and Lara J. A. An Approach to Fully Automatic Aircraft CollisionAvoidance and Navigation. APPLIED COMPUTER SCIENCE (ACS'07), Venice (Italy), November 21-23, 2007.
Álvarez de Toledo, S. und Barreiro, J. M. M. Bioinspirierter Rahmen für allgemeines Lernen. 5. Internationale Arbeitskonferenz über künstliche und natürliche neurale Netzwerke (IWANN ́99). Alicante (Spanien). Vom 2. bis 4. Juni 1999.
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