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文章：在模拟动态环境中探索自适应人机协作选项的架构框架
摘要：随着系统预期运行环境的日益复杂，自适应人机协作 (HMT) 已成为一个关键的研究领域。虽然心理学和培训文献对人类团队进行了广泛的研究，人工智能研究界也对代理团队进行了研究，但对 HMT 的研究投入相对较新，并受到多项技术进步的推动，例如电生理传感器、认知建模、机器学习和自适应/可适应人机系统。本文提出了一个架构框架，用于研究各种模拟操作环境中的 HMT 选项，包括应对系统故障和外部干扰。本文特别讨论了新技术为机器带来的新角色，并提供了有关自适应人机协作的关键见解。着陆飞机周边安全被用作自适应网络-物理-人系统 (CPHS) 的一个说明性示例。此示例用于说明如何使用 HMT 框架来识别此场景中涉及的不同人机角色。该框架独立于各个领域，可应用于国防和民用自适应 HMT。本文最后提出了推进 HMT 最新技术的建议。
在... 实施人机系统集成研讨会
关键系统、其操作频段和要求需要进行表征并与其他系统集成。人机系统与硬件和软件元素的最佳集成对任务执行的多个方面都有影响，包括人类健康和绩效、风险缓解、有效设计和功能、增强安全性以及降低生命周期成本。人机系统集成 (HSI) 领域代表了一种跨学科、全面的跨领域方法，涵盖了将人作为系统考虑因素和目标集成到所有其他系统组件和多个领域中的技术和管理流程。除了人类活动之外，HSI 还涵盖培训、运营和支持维度。此外，HSI 是系统工程实践的重要推动因素，强调人机系统方面，以优化完全集成的系统性能，同时在开发的最初阶段系统地融入所有用户的需求。与国家太空探索运动一致，NASA 正在开发 Gateway，这是一个月球轨道平台，将作为宇航员栖息地，支持前往深空的交通，验证新技术和系统，并充当科学实验室和通信中心等用途。它是通过可进化的基础设施和先进技术将人类探索延伸到深空的阶段的基本要素，支持其他探索架构元素的组装和物流。为了探索 HSI 在任务（系统的系统）生命周期中实施的现状和未来计划，HSI 员工资源组以 Gateway 计划为案例研究，举办了一次 HSI 研讨会。它揭示了约翰逊航天中心的不同组织如何在其流程中纳入 HSI，为 Gateway 的开发和运营做准备。研讨会重点关注 HSI 方法，用于实施 NASA 的六个 HSI 领域：人为因素工程、运营资源、宜居性和环境、可维护性和可支持性、安全性和培训。本文报告了研讨会的结果，以及 NASA 的一些 HSI 历史背景，以及使用员工资源组促进技术知识的成功。作者希望这些信息可用于传播最佳实践，以便将其转化为其他太空探索系统。关键词：人机系统集成、NASA、系统工程、NASA HSI 领域、员工资源组、系统的系统、人作为系统 首字母缩略词/缩写 ARGOS：主动响应重力卸载系统 CAST：机组人员自主调度测试 CDR：关键设计评审 ConOps：作战概念 CREAM：认知可靠性和错误分析方法 DDT&E：设计、开发、测试和评估 DoD：国防部 EED：电子发动机显示器 EMU：额外机动单元 ERG：员工资源组 FOD：飞行运营理事会 HCD：以人为本的设计 HITL：人在回路中
无人机系统 (UAS) 交通管理 (UTM)
2018 年，美国联邦航空管理局 (FAA) NextGen 办公室发布了无人机系统 (UAS) 交通管理 (UTM) 的初步总体运营概念 (V1.0)，其中提出了愿景并描述了开发支持架构和在 UTM 生态系统内运营的相关运营和技术要求。UTM 被定义为 FAA 支持在低空空域运营的 UAS 运营的方式。UTM 利用行业在 FAA 的监管权限下提供服务的能力，而这些服务目前尚不存在。它是一个基于社区的交通管理系统，其中运营商和提供运营支持服务的实体负责协调、执行和管理运营，并遵守 FAA 制定的规则。这组联合服务支持 UAS 运营商之间的运营合作管理，由第三方支持提供商通过网络信息交换提供便利。UTM 旨在通过创新、竞争性的服务供应商开放市场来支持对日益复杂和风险不断增加的广泛运营的需求和期望。所提供的服务具有互操作性，使 UTM 生态系统能够扩展以满足 UAS 运营商社区的需求。FAA 更新了此运营概念 (ConOps)，以记录 UTM 的持续成熟并与政府和行业分享愿景
传感器 - 语义学者
摘要：无人机系统 (UAS) 航空电子设备的不断发展，为飞行器和地面任务控制带来了更高水平的智能化和自主性，从而催生了新的有前途的操作概念。一对多 (OTM) UAS 操作就是这样一个概念，它的实施需要在多个领域取得重大进展，特别是在人机界面和交互 (HMI 2 ) 领域。在 OTM 操作期间测量认知负荷，特别是心理工作负荷 (MWL) 是可取的，因为它可以减轻自动化程度提高带来的一些负面影响，通过提供动态优化航空电子 HMI 2 的能力，实现自主飞行器和人类操作员之间的最佳任务共享。本文提出的新型认知人机系统 (CHMS) 是一种信息物理人 (CPH) 系统，它利用了经济实惠的生理传感器的最新技术发展。该系统专注于生理感知和人工智能 (AI) 技术，这些技术可以支持 HMI 2 的动态调整，以响应操作员的认知状态（包括 MWL）、外部/环境条件和任务成功标准。然而，仍然存在重大的研究空白，其中之一涉及一种可以应用于 UAS 操作场景的确定 MWL 的普遍有效方法。因此，在本文中，我们介绍了一项关于测量的研究结果
已发布版本的引文 (APA)：Monaro, M., Barakova, E., & Navarin, N. (2022)。编辑特刊与人工智能系统的交互：以人为中心的新视角和挑战。IEEE 人机系统学报，52(3)，326-331。文章 3。https://doi.org/10.1109/THMS.2022.3172516
人工智能 (AI) 方法正在应用于众多领域，包括医学、安全、交通、工业、智能家居和城市、商业、社会科学和心理学。人工智能目前是我们日常生活的一部分。人们不断与人工智能互动：它存在于房屋、计算机、手机和应用程序中。人工智能可以根据我们之前的选择对电影、歌曲或未来购买进行预测并提供建议。它影响社会和经济。人们对人工智能改善和方便人类生活的方式着迷（改善医疗保健并使工人摆脱繁重或危险的工作）。人们还担心人工智能的实施风险，例如道德、安全和隐私问题。人们还担心人工智能机器可能会在各种活动中取代人类。人工智能研究人员和从业者一直在面临这些问题，需要进一步研究以设计技术和监管适用的解决方案。
飞机模式控制器的建模与设计...
垂直起降（VTOL）是无人机（UAV）的基本功能。VTOL一方面可以拓展和增强无人机的应用领域，但另一方面也使得无人机控制系统的设计更加复杂。控制系统设计中最具挑战性的需求是实现固定翼无人机对控制指令满意的响应敏锐度以及确保飞机模态通道有效解耦。本文在气动分析的基础上，建立了含有力和力矩的六自由度（6-DoF）模型，并通过计算流体力学（CFD）数值模拟进行气动分析。提出一种基于扩张状态观测器（ESO）的改进比例微分（PD）控制器来设计内环姿态控制，增强了无人机系统对内外部不确定性的抗干扰能力。建立无人机运动方程,将运动方程分解为纵向和横侧两个独立运动分量,设计小扰动条件下的外环控制律;提出一种纵向高度通道总能量控制系统(TECS),将速度控制与航迹控制分离;横侧轨迹跟踪采用L1非线性路径跟踪制导算法,提高曲线跟踪能力和抗风能力。实飞实验数据证明了该方法的有效性。最后,设计了一种控制律。
通过深度学习框架中的转移动态自动编码器进行基于生理信号的心理工作负荷估计
通过神经生理信号评估人机系统中操作员的心理工作负荷 (MW) 对于防止操作员性能不可预测的下降至关重要。 然而，生理信号的特征与之前时间步骤的历史值相关，并且其统计特性因个体和心理任务类型而异。 在本研究中，我们提出了一种新的转移动态自动编码器 (TDAE) 来捕捉脑电图 (EEG) 特征的动态特性和个体差异。 TDAE 由三个连续连接的模块组成，称为特征过滤器、抽象过滤器和转移 MW 分类器。 特征和抽象过滤器引入动态深度网络，将相邻时间步骤的 EEG 特征抽象为显着的 MW 指标。 转移 MW 分类器利用在情绪刺激下记录的源域 EEG 数据库中的大量 EEG 数据来提高模型训练稳定性。 我们在两个目标 EEG 数据库上测试了我们的算法。分类性能表明 TDAE 明显优于现有的浅层和深层 MW 分类模型。我们还研究了如何选择 TDAE 超参数，并发现通过适当的过滤顺序可以实现其准确性优势。© 2019 Elsevier B.V. 保留所有权利。
FCC-22-101A1.pdf
2.首先，我们讨论 5030-5091 MHz 频段，该频段是委员会先前分配用于支持 UAS 地面控制链路而未采用服务规则的频段。由于有关 UAS 的技术工作仍处于起步阶段，我们预计足以促进 UAS 运营的服务规则可能需要分阶段制定。我们现在迈出了制定此类规则的第一步。我们寻求对 5030-5091 MHz 频段服务规则的意见，该规则将为 UAS 运营商提供对许可频谱的访问，并具有支持安全关键型 UAS 通信链路所需的可靠性。其次，由于人们对使用现有地面灵活使用频谱网络运营 UAS 的兴趣日益浓厚，我们寻求意见，即委员会的规则是否足以确保地面移动运营和 UAS 使用共存，或者是否需要更改我们的规则。2 第三，为进一步促进无人机在受控空域的安全整合运行，促进飞行协调，我们提出了无人机系统运营商获得航空甚高频频段许可证的流程，以便与空中交通管制和其他飞机进行通信。这些措施共同有助于促进无人机系统运行的增长和安全。3
无人机系统的适宜性分析
无人机系统的权宜性分析 D. Hůlek 1 , M. Novák 2 1 布拉格捷克技术大学，交通科学学院，航空运输系，Horská 3, 128 03, Prague 2, Czech Republic，电子邮件：hulekdav@fd.cvut.cz 2 帕尔杜比采大学，交通工程学院，交通管理、营销和物流系，Studentská 95, 532 10 Pardubice, Czech Republic，电子邮件：novak@upce.cz 摘要 本文的目的是介绍由布拉格 FTS 的 CTU 航空运输系员工创建的无人机系统的权宜性分析。权宜性分析的原则是确定无人系统的使用是否适合某项活动。将无人系统与有人驾驶飞机和不使用任何飞行器进行了比较。从安全、环境（包括社会学）和财务角度对无人机系统进行了比较。第一部分介绍了无人机系统领域的现状和上述三个观点。下一部分介绍了用于分析创建的最重要的研究方法。本文的第三部分介绍了权宜之计分析本身及其创建。本文的最后一部分对分析进行了验证并进行了总体评估。关键词：UAS、UA、UAV、RPAS、RPA、无人机、权宜之计分析、权宜之计、UAV 适用性 1。介绍
基于 DO-178C/DO-331 的精益、高度自动化的基于模型的软件开发流程
摘要 — 城市空中交通和无人机系统全球市场的兴起吸引了世界各地的许多初创企业。这些组织在民航用于开发软件和电子硬件的传统流程方面几乎没有接受过培训或经验。他们还受到资源限制，无法分配给专业团队遵循这些标准化流程。为了填补这一空白，本文提出了一种自定义工作流程，该工作流程基于从安全关键软件基础标准 DO-178C/DO-331 派生的一组目标。从标准中选择目标是基于特定目标的重要性、自动化程度和可重用性。该自定义工作流程旨在建立精益且高度自动化的开发生命周期，从而为研究和原型飞机提供更高质量、可维护性更好的软件。它还可以作为某些应用软件（如无人机系统、城市空中交通和通用航空）的合规手段。通过生成必要的开发和验证工件集，自定义工作流程还为未来符合 DO-178C/DO-331 的潜在认证提供了可扩展的基础。自定义工作流程在自动驾驶仪手动断开系统案例研究中得到演示。索引术语 —DO-178C、DO-331、软件保证、安全关键系统、精益软件开发、基于模型的开发、需求管理、敏捷开发