CN117421696A - Spo模式飞机的运行时保证方法、系统、设备及介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种SPO模式飞机的运行时保证方法、系统、设备及介质，涉及航空器机载航电系统技术领域。所述方法包括：获取多个传感器信息；对所述传感器信息进行分析融合处理，得到融合数据；利用系统模型对所述融合数据进行动态评估，输出SPO空地协同交互方案；根据所述融合数据进行地上控制，输出地上控制信息；根据所述传感器信息和所述SPO空地协同交互方案，进行职责切换，使运行时保证输出为所述SPO空地协同交互方案或所述地上控制信息。本发明能够提升航空器在空中飞行的安全性和稳定性。

Description

SPO模式飞机的运行时保证方法、系统、设备及介质
技术领域
本发明涉及航空器机载航电系统技术领域，特别是涉及一种SPO模式飞机的运行时保证方法、系统、设备及介质。
背景技术
在民用飞机智能化、低成本化的发展趋势下，当前民航界正在积极探索和研发“单一飞行员驾驶(Single-Pilot Operations,SPO)”模式。此技术借助先进的智能航电组件和/或地面操作员提供的远程支持，在满足当前民机双乘员驾驶模式操纵效率和品质的条件下减少飞行员数量，不仅可以带来减少驾驶舱资源配置、缩小驾驶舱空间等方面的好处，同时还消除了飞行员决策冲突，提高了决策效率和缩短响应时间。
实现SPO的必要条件是提升现有航电设备/系统的能力，需要尽可能保证系统功能与动态SPO运行场景的智能匹配，通过飞行员与系统之间的协作来降低飞行员的工作负荷。例如，Tokadli等人开发了一个“Playbook界面”来评估SPO驾驶舱中的“人-自主化组队”式合作水平，该设备基于领域知识库和决策-行为架构，可以在一些运行场景中辅助单一飞行员实现任务目标；Y.Lim等人提出了SPO模式下的“虚拟飞行员辅助(VirtualPilotAssistant,VPA)”系统架构，该系统的设计目的是为了降低单一飞行员的工作负荷和驾驶舱复杂性，提高人机协作与信息共享的能力；董磊等人构建了基于DQN的SPO模式联盟任务分配方法框架，解决了考虑任务载荷资源需求、智能体资源空间限制以及执行窗口等约束条件的SPO模式任务分配调度问题。
随着航电系统智能化程度的不断提高，SPO模式下智能航电组件的黑盒特性也会带来系统行为难预测、难解释以及非预期结果等新安全风险问题。在过去的20年里，以ARP4754A、ARP 4761以及DO-178C等为代表的研制过程指南对提高机载产品的质量起到很好的引导作用。但随着智能化技术的快速发展，许多包含复杂功能模块的算法、组件、功能或系统难以或无法通过传统方法进行验证，出于对系统安全性的考虑，即排除了在关键的航空航天应用场景中使用此类技术的可行性。因此，运行时保证方法旨在解决复杂功能模块难以在行业的实际应用并成功落地的困境。
发明内容
本发明的目的是提供一种SPO模式飞机的运行时保证方法、系统、设备及介质，能够提升航空器在空中飞行的安全性和稳定性。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种SPO模式飞机的运行时保证方法，包括：
获取多个传感器信息；每个所述传感器信息均包括在不同的时间序列、空间序列和频率序列中的传感器数据；
对所述传感器信息进行分析融合处理，得到融合数据；所述分析融合处理包括动态有效性检测方法和高层数据融合方法；
利用系统模型对所述融合数据进行动态评估，输出SPO空地协同交互方案；所述系统模型包括复杂认知模型、不确定性分析模型和推理预测模型；所述系统模型是基于人工智能算法、大数据分析方法和专家知识库构建的；
根据所述融合数据进行地上控制，输出地上控制信息；所述地上控制信息包括协助单一飞行员完成调度、最佳路线规划和与空管员协调信息；
根据所述传感器信息和所述SPO空地协同交互方案，进行职责切换，使运行时保证输出为所述SPO空地协同交互方案或所述地上控制信息。
可选地，对所述传感器信息进行分析融合处理，得到融合数据，具体包括：
利用动态有效性检测方法，对所述传感器信息中的未保证数据进行动态有效性检测，得到有效数据；所述未保证数据是通过深度视觉传感器和穿戴式生理监测设备获取的数据
利用高层数据融合方法，将所述有效数据与所述传感器信息中的已保证数据进行融合，得到融合数据；所述已保证数据的类型包括：导航、飞行计划、驾驶舱显示、地形和障碍物感知。
可选地，利用系统模型对所述融合数据进行动态评估，输出SPO空地协同交互方案，具体包括：
利用系统模型评估当前运行状态下的机组控制能力与飞行驾驶条件，输出变量，并根据变量生成SPO空地协同交互方案。
可选地，根据所述融合数据进行地上控制，输出地上控制信息，具体包括：
将所述融合数据传输至地面机组进行数据交互，并根据交互数据实现地上控制，输出地上控制信息；所述交互数据包括航班意图信息、运行态势信息以及实时管制指令信息。
可选地，所述数据交互的通信系统采用L-DACS。
本发明提供了一种SPO模式飞机的运行时保证系统，包括：
输入管理模块，用于获取多个传感器信息；并对所述传感器信息进行分析融合处理，得到融合数据；所述分析融合处理包括动态有效性检测方法和高层数据融合方法；每个所述传感器信息均包括在不同的时间序列、空间序列和频率序列中的传感器数据；
复杂功能模块，用于利用系统模型对所述融合数据进行动态评估，输出SPO空地协同交互方案；所述系统模型包括复杂认知模型、不确定性分析模型和推理预测模型；所述系统模型是基于人工智能算法、大数据分析方法和专家知识库构建的；
备用功能模块，用于根据所述融合数据进行地上控制，输出地上控制信息；所述地上控制信息包括协助单一飞行员完成调度、最佳路线规划和与空管员协调信息；
安全监控模块，用于根据所述传感器信息和所述SPO空地协同交互方案，并利用RTA切换器进行职责切换，使运行时保证输出为所述SPO空地协同交互方案或所述地上控制信息。
本发明提供了一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行根据上述的SPO模式飞机的运行时保证方法。
本发明提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的SPO模式飞机的运行时保证方法。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明公开了一种SPO模式飞机的运行时保证方法、系统、设备及介质，所述方法包括获取多个传感器信息；对所述传感器信息进行分析融合处理，得到融合数据；利用系统模型对所述融合数据进行动态评估，输出SPO空地协同交互方案；根据所述融合数据进行地上控制，输出地上控制信息；根据所述传感器信息和所述SPO空地协同交互方案，进行职责切换，使运行时保证输出为所述SPO空地协同交互方案或所述地上控制信息。本发明通过上述对飞机机组的输出进行控制，实现对两种控制模式的切换，大大提升了航空器在空中飞行的安全性和稳定性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明SPO模式飞机的运行时保证方法的流程示意图；
图2为本发明SPO模式飞机的运行时保证系统的结构示意图；
图3为本实施例中SPO模式的典型运行时保证场景示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种SPO模式飞机的运行时保证方法、系统、设备及介质，能够提升航空器在空中飞行的安全性和稳定性。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明提供一种SPO模式飞机的运行时保证方法，包括：
步骤100：获取多个传感器信息；每个所述传感器信息均包括在不同的时间序列、空间序列和频率序列中的传感器数据；
步骤200：对所述传感器信息进行分析融合处理，得到融合数据；所述分析融合处理包括动态有效性检测方法和高层数据融合方法；
步骤300：利用系统模型对所述融合数据进行动态评估，输出SPO空地协同交互方案；所述系统模型包括复杂认知模型、不确定性分析模型和推理预测模型；所述系统模型是基于人工智能算法、大数据分析方法和专家知识库构建的；
步骤400：根据所述融合数据进行地上控制，输出地上控制信息；所述地上控制信息包括协助单一飞行员完成调度、最佳路线规划和与空管员协调信息；
步骤500：根据所述传感器信息和所述SPO空地协同交互方案，进行职责切换，使运行时保证输出为所述SPO空地协同交互方案或所述地上控制信息。
其中，步骤200的一种具体实施方式，包括：
利用动态有效性检测方法，对所述传感器信息中的未保证数据进行动态有效性检测，得到有效数据；所述未保证数据是通过深度视觉传感器和穿戴式生理监测设备获取的数据
利用高层数据融合方法，将所述有效数据与所述传感器信息中的已保证数据进行融合，得到融合数据；所述已保证数据的类型包括：导航、飞行计划、驾驶舱显示、地形和障碍物感知。
步骤300的一种具体实施方式，包括：
利用系统模型评估当前运行状态下的机组控制能力与飞行驾驶条件，输出变量，并根据变量生成SPO空地协同交互方案。
步骤400的一种具体实施方式，包括：
将所述融合数据传输至地面机组进行数据交互，并根据交互数据实现地上控制，输出地上控制信息；所述交互数据包括航班意图信息、运行态势信息以及实时管制指令信息。
在本实施例中，所述数据交互的通信系统采用L-DACS。
如图2所示，本发明提供一种SPO模式飞机的运行时保证系统，包括：
输入管理模块，用于获取多个传感器信息；并对所述传感器信息进行分析融合处理，得到融合数据；所述分析融合处理包括动态有效性检测方法和高层数据融合方法；每个所述传感器信息均包括在不同的时间序列、空间序列和频率序列中的传感器数据；
复杂功能模块，用于利用系统模型对所述融合数据进行动态评估，输出SPO空地协同交互方案；所述系统模型包括复杂认知模型、不确定性分析模型和推理预测模型；所述系统模型是基于人工智能算法、大数据分析方法和专家知识库构建的；
备用功能模块，用于根据所述融合数据进行地上控制，输出地上控制信息；所述地上控制信息包括协助单一飞行员完成调度、最佳路线规划和与空管员协调信息；
安全监控模块，用于根据所述传感器信息和所述SPO空地协同交互方案，并利用RTA切换器进行职责切换，使运行时保证输出为所述SPO空地协同交互方案或所述地上控制信息。
基于上述方法和系统的技术方案，提供如下的综合应用实施例。
输入管理模块首先对未保证数据进行动态有效性分析，再将其与已保证数据进行高层数据融合；接下来，将数据传递给集成人工智能算法的智能航电组件(复杂功能模块)；单一飞行员作为安全监视模块，依据复杂功能模块输出的SPO空地协同交互方案和自身的直接控制反馈对复杂功能模块的输出进行监视，若单一飞行员的工作负荷过高，则将复杂功能模块的职责手动切换至地面机组(备用功能模块)，将SPO模式的整体运行风险控制在可接受的范围内，以防止SPO模式超出运行设计域。
对上述的各个模块及模块应用方法进行详细介绍。
(1)输入管理模块
输入管理模块对不同时间序列、空间序列和频率序列中获得的多传感器信息进行自动分析与处理。一方面提高了数据源的可信度，更加准确地获得环境数据的单一或者一组相关特征，以此提升系统所获得的综合信息的精度及可靠性；另一方面，增加了目标特征矢量的维度，因其对于信息冗余性及互补性的有效利用，故可以显著提高系统性能，有效降低自然现象的客观破坏及人为干扰，确保其他RTA组件能够收到正确的数据。
其中，已保证数据应满足DO-200B标准定义的航空数据质量要求，数据类型包括导航、飞行计划、地形和障碍物感知、驾驶舱显示等，数据元素满足数据质量要求的程度决定了其对预期用途的适用性。未保证数据来自深度视觉传感器和穿戴式生理监测设备等，深度视觉传感器采集的图像数据可能会受到大气条件、像移补偿残差、曝光量偏差等因素的影响，而可穿戴式生理监测数据可能会受到人为因素的影响，两者都具有一定的不确定性，此类数据应参考AIR 6988和EASA《神经网络设计保证概念》中面向航空人工智能的数据管理流程，尽量满足未保证数据在正确性、完整性、及时性和可追溯性等方面的要求。
(2)复杂功能模块
SPO模式运行时保证系统的复杂功能模块是智能航电组件。智能航电组件通过基于人工智能算法、大数据和专家知识库(尤其是应对非正常和应急操作场景)的学习训练，使其在一些操作场景中具有一定的学习、自适应等能力，有可能在没有人工干预的情况下独立执行一些设计中无法预期的场景任务，从而能在更大的操作范围内提供“自主化”。具体来说，系统接收驾驶舱生理监测数据和外部运行环境的传感数据，利用系统内部的复杂认知模型、不确定性分析模型和推理预测模型动态评估当前运行状态下的机组控制能力与飞行驾驶条件，输出变量vadaptive＝VTWT，其中接口控制单元可提供交互界面，用以生成不同自主化程度的SPO空地协同交互方案如表1所示。
表1单一飞行员驾驶模式的空地协同交互方案
(3)安全监视模块
SPO模式运行时保证架构的安全监视模块是驾驶飞机的单一飞行员，正常运行状态下，飞行员依据SPO空地协同交互方案和自身的直接控制反馈对复杂功能模块的输出进行监视。若单一飞行员的工作负荷过高，则认为复杂功能模块并未实现空地协同交互方案与动态SPO模式运行场景的智能匹配，此时飞行员可以输出控制指令δpilot对RTA的来源进行切换，使地面机组替代智能航电组件的职责并提供相应的飞行支持。单一飞行员对自身工作负荷的判断主要考虑：
1、对所有必需的飞行、动力装置和设备操纵器件进行操作的可达性和简便程度；
2、所有必需的仪表和故障警告装置的可达性和醒目程度；
3、操作程序的数量、紧迫性和复杂性；
4、在正常操作以及判断、应付故障和应急情况时消耗精力和体力的大小和持续时间；
5、在航路飞行中，需对燃油、液压、增压、电气、电子、除冰等系统进行监控的程度；
6、通讯和导航的工作负荷；
7、由于任一应急情况可导致其它应急情况而增加工作负荷的可能性。
(4)备用功能模块
SPO模式运行时保证架构的备用功能模块是地面机组，其主要职责是协助机上飞行员，降低单一飞行员的工作负荷，并在失能事件中接管飞机控制权，实现就近降落。地面机组也可履行AOCO的部分职责，协助单一飞行员完成调度、最佳路线规划和与空管员协调等任务，AOCO通常需要监控多架飞机以提高运营效率。而GO则协助单一飞行员完成紧急任务，只控制有限数量的飞机以确保所需的安全水平。如果机组失能，GO将接管飞行员的职责，与机上的智能航电组件合作完成执行紧急飞行任务。
单一飞行员驾驶模式飞机的运行概念是以航空器与地面机组的可靠数据通信为前提，向单一飞行员与地面机组提供航班意图信息、运行态势信息以及实时管制指令信息等。L-DACS(L波段数字航空通信系统)不仅可以在安全通信的基础上保证通信服务质量，而且可以满足SPO模式飞机运行时保证系统对大带宽、高吞吐量的需求，也能够实现大数据量信息的可靠传输，进而有助于实现基于航迹运行、数字化管制、高清监视信息实时共享等运行服务。评估SPO模式通信性能要求所需考虑的因素有：飞行员工作负荷激增、链路承载信息、自主运行水平、区域人口密度等。
将运行时保证技术和单一飞行员驾驶模式相结合，可以构建包含输入管理模块、复杂功能模块、安全监视模块和备用功能模块的运行时保证架构，给出了各模块的运行机制与要求。SPO模式的典型运行时保证场景如图3所示，这些场景的RTA输出都以复杂功能模块作为出发点，若复杂功能模块的输出在安全监控模块的触发阈值范围内，即RTA系统处于安全区域内；若复杂功能模块输出超过触发阈值但并未超出RTA系统恢复区域时，此时RTA系统切换至备用功能模块；如果RTA输出超出恢复区域，则认为RTA系统失效。单一飞行员驾驶模式飞机可根据安全区域、恢复区域和触发阈值的不同，分为四种典型的运行时保证场景，除了极端的失效场景外，其他场景均可基于本发明提出的运行时保证方法、系统设备及存储介质保持安全稳定运行。
场景a：RTA输出保持在安全监控模块的触发阈值范围内，即智能航电组件能够保证空地协同交互方案与动态SPO模式运行场景的智能匹配。此时不论机组控制能力和飞行驾驶条件处于何种水平，RTA系统均处于安全区域；
场景b：RTA输出超出安全监控模块的触发阈值，RTA系统退出安全区域，输出源切换至备用功能模块。此时单一飞行员工作负荷增加，主动切换RTA来源并进入恢复区域，地面机组替代智能航电组件的职责并提供相应的飞行支持，若飞行员工作负荷降低，可逐步恢复智能航电组件的复杂功能模块；
场景c：RTA输出超过安全监控模块的触发阈值，RTA系统退出安全区域，输出源切换至备用功能模块。此时单一飞行员工作负荷增加，主动切换RTA来源并进入恢复区域，地面机组替代智能航电组件的职责并提供相应的飞行支持，若飞行员工作负荷仍未降低甚至失能，则RTA系统继续处于恢复区域内，RTA的输出依旧是备用功能模块；
场景d：RTA输出超过安全监控模块的触发阈值，RTA系统退出安全区域，输出源切换至备用功能模块，但备用功能模块也无法将RTA输出恢复到触发阈值内，甚至无法将其保持在恢复区域内，RTA系统失效。此时单一飞行员失能，智能航电组件功能丧失，且远程飞机操纵系统的LDACS链路也无法满足最低通信性能要求。此类场景非常极端，出现的概率极低，但是从单一飞行员驾驶特殊性、公众对SPO的接受度以及民航安全等方面考虑，还需要进一步开展飞行员失能监控、机载系统(自动化/智能自主系统)的自动接管、地面站紧急飞行支持、地面站操作员情景意识与角色转换等方面的研究。
此外，本发明还提供了一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行根据上述的SPO模式飞机的运行时保证方法。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的SPO模式飞机的运行时保证方法。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种SPO模式飞机的运行时保证方法，其特征在于，包括：
获取多个传感器信息；每个所述传感器信息均包括在不同的时间序列、空间序列和频率序列中的传感器数据；
对所述传感器信息进行分析融合处理，得到融合数据；所述分析融合处理包括动态有效性检测方法和高层数据融合方法；
利用系统模型对所述融合数据进行动态评估，输出SPO空地协同交互方案；所述系统模型包括复杂认知模型、不确定性分析模型和推理预测模型；所述系统模型是基于人工智能算法、大数据分析方法和专家知识库构建的；
根据所述融合数据进行地上控制，输出地上控制信息；所述地上控制信息包括协助单一飞行员完成调度、最佳路线规划和与空管员协调信息；
根据所述传感器信息和所述SPO空地协同交互方案，进行职责切换，使运行时保证输出为所述SPO空地协同交互方案或所述地上控制信息。
2.根据权利要求1所述的SPO模式飞机的运行时保证方法，其特征在于，对所述传感器信息进行分析融合处理，得到融合数据，具体包括：
利用动态有效性检测方法，对所述传感器信息中的未保证数据进行动态有效性检测，得到有效数据；所述未保证数据是通过深度视觉传感器和穿戴式生理监测设备获取的数据
利用高层数据融合方法，将所述有效数据与所述传感器信息中的已保证数据进行融合，得到融合数据；所述已保证数据的类型包括：导航、飞行计划、驾驶舱显示、地形和障碍物感知。
3.根据权利要求2所述的SPO模式飞机的运行时保证方法，其特征在于，利用系统模型对所述融合数据进行动态评估，输出SPO空地协同交互方案，具体包括：
利用系统模型评估当前运行状态下的机组控制能力与飞行驾驶条件，输出变量，并根据变量生成SPO空地协同交互方案。
4.根据权利要求2所述的SPO模式飞机的运行时保证方法，其特征在于，根据所述融合数据进行地上控制，输出地上控制信息，具体包括：
将所述融合数据传输至地面机组进行数据交互，并根据交互数据实现地上控制，输出地上控制信息；所述交互数据包括航班意图信息、运行态势信息以及实时管制指令信息。
5.根据权利要求4所述的SPO模式飞机的运行时保证方法，其特征在于，所述数据交互的通信系统采用L-DACS。
6.一种SPO模式飞机的运行时保证系统，其特征在于，包括：
输入管理模块，用于获取多个传感器信息；并对所述传感器信息进行分析融合处理，得到融合数据；所述分析融合处理包括动态有效性检测方法和高层数据融合方法；每个所述传感器信息均包括在不同的时间序列、空间序列和频率序列中的传感器数据；
复杂功能模块，用于利用系统模型对所述融合数据进行动态评估，输出SPO空地协同交互方案；所述系统模型包括复杂认知模型、不确定性分析模型和推理预测模型；所述系统模型是基于人工智能算法、大数据分析方法和专家知识库构建的；
备用功能模块，用于根据所述融合数据进行地上控制，输出地上控制信息；所述地上控制信息包括协助单一飞行员完成调度、最佳路线规划和与空管员协调信息；
安全监控模块，用于根据所述传感器信息和所述SPO空地协同交互方案，并利用RTA切换器进行职责切换，使运行时保证输出为所述SPO空地协同交互方案或所述地上控制信息。
7.一种电子设备，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行根据权利要求1-5中所述的SPO模式飞机的运行时保证方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中所述的SPO模式飞机的运行时保证方法。
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