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基于 GPS 的飞机进近和着陆系统的开发...
尖端技术构建美好未来：宇宙应用的先进技术 隼鸟2号的离子发动机及其潜在应用 隼鸟2号——自主导航、制导和控制系统 支持龙宫小行星精确着陆 隼鸟2号航天器利用太空激光雷达和遥感技术自主着陆 隼鸟2号：系统设计和运行结果 用于高速、大容量数据通信的光学卫星间通信技术 为三朝深空站开发30kW级X波段固态功率放大器 开发世界最高性能的薄膜太阳能电池阵列桨片
基于 GPS 的飞机进近和着陆系统 (GBAS：地基增强系统) 的开发
尖端技术构筑美好未来：先进宇宙应用技术 隼鸟2号离子发动机及其潜在应用 隼鸟2号——自主导航、制导和控制系统 支持龙宫小行星精确着陆 利用星载激光雷达遥感技术实现隼鸟2号航天器的自主着陆 隼鸟2号：系统设计和运行结果 用于高速、大容量数据通信的卫星间光学通信技术 为三朝深空站开发30kW级X波段固态功率放大器 开发世界最高性能薄膜太阳能电池阵列桨片
商用航空不稳定进近和着陆期间的复飞不合规：人为因素分析
根据飞行安全基金会进近和着陆事故减少工作组的调查结果和建议，我们检查并分析了航空安全报告系统 (ASRS) 不稳定进近和着陆事件的事件报告数据。本研究的目的是调查报告的导致美国商业航空不稳定进近和着陆运营事件的人为因素。结果显示，不稳定进近不太可能通过复飞合规性做出响应。二项逻辑回归分析揭示了 ASRS 编码的人为因素与不稳定进近继续着陆而不是复飞合规性的可能性之间的关联存在描述性差异。对机组事故报告叙述的内容分析可能允许识别 ASRS 未明确编码的其他促成人为因素，例如决策。此类调查的结果有可能为有效的复飞合规性培训设计提供信息。
农历着陆系统的设计和分析
摘要：在航天器的整体设计和性能预测中，旨在完成月球上的微妙着陆时，着陆阶段的达阵动态分析是最重要的任务之一。过去的任务由于覆盖着死火山和撞击火山口覆盖的月球范围的表面而经历了降落器的倒塌，这些山口限制了降落者的光滑着陆。将来也可能出现类似的问题。工作的主要目的是确保同时六英尺触摸倾斜的地形，以使胶囊保持水平与地面平行并在着陆期间完整。当着陆器撞到地面时，部队将从地面传播到打滑垫，然后转到下腿，最后到阻尼器。然后，阻尼器吸收了着陆造成的影响。蜂窝结构通过垂直压碎来消耗施加力。在特定点上，这种力不足以进一步粉碎结构，而折断的停止，而着陆器实现了其稳定性。进行了阻尼器设计和起落架设计的模拟，以达到月球着陆稳定性。关键字：月球勘探，兰德，漫游者，支柱，蜂窝软骨阻尼器，BLDC电机简介
视觉自动着陆系统的伪造
在没有仪表进近或先进设备的小型机场，飞机自动着陆是一项安全关键任务，需要使用飞机上的传感器。在本文中，我们研究使用摄像头作为主要传感器的固定翼飞机自动着陆系统的伪造。我们首先介绍一种基于视觉的自动着陆架构，包括基于视觉的跑道距离和方向估计器以及相关的 PID 控制器。然后，我们概述了使用实际飞行数据验证的着陆规范。使用这些规范，我们建议使用伪造工具 Breach 来查找自动着陆系统中规范的反例。我们的实验是使用 X-Plane 飞行模拟器中的 Beechcraft Baron 58 与 MATLAB Simulink 通信进行的。
基于视觉的自动着陆系统的伪造
在没有仪表进近或先进设备的小型机场，飞机自动着陆是一项安全关键任务，需要使用飞机上的传感器。在本文中，我们研究使用摄像头作为主要传感器的固定翼飞机自动着陆系统的伪造。我们首先介绍一种基于视觉的自动着陆架构，包括基于视觉的跑道距离和方向估计器以及相关的 PID 控制器。然后，我们概述了使用实际飞行数据验证的着陆规范。使用这些规范，我们建议使用伪造工具 Breach 来查找自动着陆系统中规范的反例。我们的实验是使用 X-Plane 飞行模拟器中的 Beechcraft Baron 58 与 MATLAB Simulink 通信实现的。
基于视觉的小型无人机系统紧急着陆
紧急降落是飞行器的关键安全机制。商用飞机具有三重冗余系统，可大大增加飞行员在紧急情况下能够将飞机降落在指定机场的概率。在通用航空中，始终到达指定机场的几率较低，但成功的飞行员可能会使用地标和其他视觉信息在未准备好的地点安全降落。对于小型无人机系统 (sUAS)，由于尺寸、重量和功率限制，三重甚至双重冗余系统不太可能出现。此外，对超视距 (BVLOS) 操作的需求日益增长，在这种情况下，sUAS 操作员无法将车辆安全引导到地面。
使用基于 AI 的避障技术实现无人机安全着陆
摘要 — 随着第四次工业革命的进行，许多关于无人机的研究工作已经积极开展。目前，无人机技术最重要的部分之一是飞行过程中障碍物的自主识别和避障。通常情况下，无人机依靠 GPS 信号按照飞行前指定的航路点飞行。然而，当无人机接近指定着陆点时，可能会出现障碍物和不可预见的物体，这些障碍物和物体可能会严重危及无人机的安全着陆。因此，无人机的安全着陆成为一个非常重要的问题。在这方面，本研究探讨了将人工智能 (AI) 技术应用于无人机的可能性，以提高安全性。通过将图像传感器、支持 AI 的物体识别和无人机飞行控制计算机集成在一起，无人机可以更安全地着陆，而不必担心在飞行着陆阶段因意外障碍物而翻倒或严重损坏。 索引术语 — 着陆平台跟踪、避障、图像分割、人工智能、二维坐标、飞行控制
直升机飞行员的任务、主观工作量以及舰载着陆过程中外部视觉提示的作用
直升机船上着陆是一项认知复杂的任务，对飞行员和机组人员都具有挑战性。有效的沟通、准确读取飞行仪表以及监控外部环境对于成功着陆至关重要。特别是，着陆的最后阶段至关重要，因为它们意味着在空间有限的不稳定环境中承受高工作负荷。在本定性研究中，我们使用应用认知任务分析方法采访了来自意大利海军的十名直升机飞行员。我们的目的是获得着陆程序的详细描述，并确定影响飞行员工作负荷、表现和安全的相关因素。根据对访谈内容的分析，我们确定了在甲板上进近和着陆的六个不同阶段和四类可能显著影响飞行员表现和着陆程序安全性的因素。与之前的研究一致，我们的研究结果表明，外部视觉提示对于成功着陆至关重要，特别是在着陆的最后阶段。因此，根据飞行员的陈述，我们提出了改进外部视觉提示的建议，以减少飞行员的工作量并提高着陆操作的整体安全性。
通过大规模飞行数据分析评估机场着陆效率
摘要 轨迹优化是航空运输和空中交通管理的一个主要研究课题，因为它对乘客、航空公司和整个环境都有深远的影响，从而对航空运输的感知价值和成本也有深远的影响。虽然人们很好地理解了优化飞行途中部分的挑战，但对最后一部分，即进近和着陆的关注相对较少。在这里，我们展示了如何使用开放的大规模飞机轨迹数据集来表征飞机降落在机场的效率，通过在 10,000 英尺以下飞行的时间和距离来测量。产生的图像高度异质，在低空停留的时间从苏黎世的平均 10 分钟到伦敦希思罗机场的 16 分钟不等。抵达同一机场的航班也会经历截然不同的时间，例如伦敦希思罗机场的到达时间从 12 分钟到 20 分钟不等，具体取决于交通量、一年中的时间和一天中的时间，以及与其他交通模式和机场的互动等因素。从更一般的角度来看，本文说明了如何利用大型数据集的可用性来提高我们对系统实际行为的理解，尤其是其与计划的偏差。