随着小型无人机系统 (sUAS) 和人工智能 (AI) 等并行技术的融合,濒海空域正成为一个竞争环境。由于濒海空域距离陆地更近、小型机载武器系统在历史上占有先例,以及美国空军不愿进入传统空中力量作用不太明确的空间,美国陆军开始在濒海空域宣示主权。濒海空域本质上是一个门槛:它既是传统地面资产与空军负责的专用空中资产之间的门槛,也是过渡空间。因此,濒海空域边界模糊,让人感到不安,而且缺乏明确性,即使在最好的情况下,在其中开展行动也很困难。
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随着无人机系统 (UAS) 不断融入美国国家空域系统 (NAS),需要量化无人机和载人飞机之间空中碰撞的风险,以支持法规和标准的制定。监管机构和标准制定组织都广泛使用了使用飞机飞行概率模型的蒙特卡罗碰撞风险分析模拟。我们之前已经展示了一种开发小型无人机系统 (sUAS) 飞行模型的方法,该方法利用开源地理空间信息和地图数据集来生成具有代表性的低空无人操作。这项工作在之前的研究基础上进行了扩展,评估了开源数据的可扩展性和多样性,以支持当前所需的风险评估。我们还考虑将这些轨迹与生成式载人飞机模型配对,以创建用于蒙特卡罗模拟的相遇。