聚焦 2019-04-11 09:04

空客公司创新中心启动“寻路者”项目以开发飞机自主系统

孙友师 摘自 aviationweek网站

据aviationweek网站2019年4月3日刊文,空客公司的硅谷创新中心 A3 已经启动了一个项目,旨在开发可认证的自主系统,该系统可应用于制造商的整个产品线,从自动驾驶的城市空中出租车到大型商用飞机。

“寻路者”(Wayfinder)项目脱胎于A3的“瓦哈纳”(Vahana)演示项目。“瓦哈纳”展示了一种用于城市空中交通(UAM)的自动电动垂直起降飞行器。“瓦哈纳”专注于自主性,“寻路者”团队开发了单座飞行器的多传感器感知和规避系统。自2016年以来,“瓦哈纳”一直处于开发阶段,迄今已完成50次无人驾驶试飞。“寻路者”项目主管Arne Stoschek表示:“很明显,感知和规避系统可能会对空客公司产生更大的影响,特别是在商用飞机方面。我们主要致力于开发一套通用的软件和硬件,它们可以以可扩展的方式在各种飞机上得到应用。”

“寻路者”项目为“瓦哈纳”验证机开发了感知和规避系统,现在正致力于在空客公司的生产化阶段为UAM飞行器提供自主能力。Stoschek表示,该团队也是空客公司大型商用飞机单飞行员飞行研发工作的一部分,包括空客公司的“自主滑行、起飞和着陆”(ATTOL)项目。

据预测,大型商用飞机市场的增长将导致飞行员短缺,同时UAM市场也对飞行员有潜在的额外需求,这些催生了对自动驾驶能力的需求。Stoschek称:“商用飞机飞行员从20万增长到60万非常困难,如果UAM飞行器也要由飞行员驾驶,则为了满足这种大规模的驾驶需求,飞行员的数量会差一个数量级。”

在像“瓦哈纳”这样的自动驾驶飞行器中,自主系统必须能够做出人类飞行员的所有决定。Stoschek说:“它必须了解其环境并做出与飞行员一样有竞争力的决策,关键挑战是系统如何应对不可预见的事件。这是从自动化到自主性的重大突破。”只要受过适当的训练,人类就能很好地应对不可预见的事件。他问道,“计算机擅长重复性任务。那么我们如何创造新的自主行为,使这些行为非常善于应对不可预见的事件?”答案就在于机器学习和系统从数据中学习的能力。

“寻路者”项目正在开发基于计算机视觉和机器学习的软件,使飞机能够感知周围的环境。该团队正在使用为图像处理和自动驾驶汽车开发的技术,并扩展它们以满足自动驾驶飞机的需求。该项目还在开发决策软件,使飞机能够在其感知的环境中自主导航。为了提供和运行复杂的软件,“寻路者”项目正在开发硬件,包括新型传感器和功能强大的计算机,以满足飞机的尺寸、重量和功率限制。Stoschek说:“我们正在与自动驾驶汽车传感器和计算领域的领先者合作,对他们的产品进行改造以满足我们的需求。”

“寻路者”项目正在使用数据驱动的开发方法。Stoschek 说:“飞行员经过严格的训练学会了飞行。他们从能够错误中吸取教训,但当他们退休时,其宝贵经验就失传了。数据驱动的开发方法汇集了数百或数千名飞行员的经验,并将其置于自主系统可以从中学习的环境中。”

可以学习的系统会给认证带来问题,因为它的行为是不确定的——给定的输入可能并不总是产生相同的输出。在“寻路者”项目的方法中,聚合数据用于训练模型。Stoschek说:“我们验证模型是安全的,然后再将它移植到飞机上。一旦装上飞机,它就会以确定的方式行事。除非我们对其更新,否则它不会发生变化。”

飞机飞行期间将收集飞行员经验数据。对于UAM,创建机器学习模型的数据可能来自城市环境中的直升机飞行员操作。Stoschek说:“大型商用飞机会有所不同。”

A3成立于2016年。但是“寻路者”项目与母公司保持了密切联系。Stoschek透露:“在A3与空客公司开发机构之间存在一个紧密的联系。在日益拥挤的UAM市场中,这就是差异因素。”

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