Репортаж от Wedoany，Компания Airbus в июне этого года на форуме VivaTech в Париже продемонстрирует технологию, использующую компьютерное зрение для повышения эффективности процедур автоматической посадки и эксплуатации. Система под названием «Приложение для визуальной посадки» (Vision Landing Application) анализирует характеристики взлетно-посадочной полосы в реальном времени с помощью бортовых камер. Она предназначена для обеспечения дополнительного независимого источника позиционирования для аэропортов, не имеющих развитой наземной инфраструктуры, что позволяет реализовать полностью автоматическую процедуру посадки. В настоящее время технология находится на стадии исследований, и до коммерческой сертификации еще далеко, однако ее разработка напрямую служит глобальной дорожной карте Airbus по интеллектуальной автоматизации. Airbus получила преимущество первопроходца: многочисленные исследовательские проекты, проведенные за последние десять лет, в конечном итоге привели к созданию демонстратора на стенде выставки этого года.
Исследования Airbus в области автоматизации начались с проекта «Автономное руление, взлет и посадка» (Autonomous Taxi, Take-Off & Landing, ATTOL), запущенного 1 июня 2018 года. Этот проект, как быстрый демонстратор снижения рисков, подтвердил возможность безопасной навигации самолета с использованием только технологий распознавания изображений, без зависимости от традиционной наземной сигнальной инфраструктуры, такой как инструментальная система посадки (ILS) или наземная система функционального дополнения (GBAS). Впоследствии, в ноябре 2020 года, компания запустила демонстрационный проект Airbus UpNext DragonFly, направленный на проверку эксплуатационной релевантности и обработку реальных сложностей, таких как неблагоприятные погодные условия. Ключевые цели включали автоматические аварийные операции, расширенную помощь пилотам, снижение рабочей нагрузки во время руления и глобальную капитализацию данных. Параллельно проект Auto’Mate, реализуемый Airbus UpNext совместно с Airbus Defence and Space, хотя и фокусируется на дозаправке в воздухе, использует технологические модули, такие как различные типы камер (разрешение, поле зрения), высокоточное спутниковое глобальное позиционирование, датчики LiDAR и алгоритмы ИИ, которые очень схожи с технологией визуальной посадки.
На основе накопленного опыта этих проектов Airbus в 2023 году представила демонстратор Airbus UpNext Optimate, который был показан в виде реального автомобиля на VivaTech в 2024 году. Optimate объединил несколько предыдущих технологических модулей в единый профиль миссии, исследуя стратегическую автоматизацию «от двери до двери» и внедряя передовые модели защиты траектории, функцию автоматического предотвращения столкновений, защиту от вторжения на взлетно-посадочную полосу, а также цифрового виртуального помощника для интерпретации разрешений управления воздушным движением и упрощения наземной связи. Этот трехлетний исследовательский проект, предусматривающий выполнение полной автоматической конфигурации миссии «от двери до двери» на испытательном самолете A350, является последним шагом перед принятием промышленных решений и сертификацией в области автоматизации.
В целом, эти проекты показывают, что Airbus переходит от традиционных инструментальных систем посадки к бортовому оптическому распознаванию. Конкретные направления включают: замену тяжелой наземной инфраструктуры или спутникового усиления полностью бортовым компьютерным зрением; обработку видеопотоков высокого разрешения в реальном времени с помощью периферийного ИИ для распознавания взлетно-посадочных полос, рулежных дорожек и движущихся препятствий; обеспечение высокоточной посадки в удаленных аэропортах при отсутствии спутникового сигнала или нулевой наземной инфраструктуры.
Для выполнения ключевых задач, таких как управление траекторией, навигация и поддержка принятия решений экипажем, самолетные системы должны автономно воспринимать окружающую среду. Встроенный ИИ может служить инструментом для улучшения существующих сенсорных технологий и обеспечения дополнительной сети безопасности. Однако в авиационной сфере интеграция ИИ сталкивается с жесткими ограничениями и должна адаптироваться к вычислительной среде и условиям электропитания в аппаратном обеспечении самолета. Инженерам Airbus необходимо полностью понимать поведение аппаратного обеспечения и сохранять абсолютную прозрачность программного кода. Их фреймворк встроенного ИИ реализует распознавание с помощью машинного обучения, рассуждение с помощью агентного ИИ и творчество с помощью генеративного ИИ.
Для продвижения этих исследовательских работ Airbus переориентировала основные направления разработки в рамках многодисциплинарных исследовательских организаций в Европе, концентрируя экспертные знания для преодоления уникальных технологических и нормативных барьеров в авиации. Сочетая строгость аэрокосмической инженерии с потенциалом компьютерного зрения, Airbus накапливает технологическую базу для систем следующего поколения и предоставляет экипажу инструменты для повышения эффективности и безопасности полетов.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
