XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System滑行路线
跑道入侵减少计划 (RIRP)
- 活动：研究数字化滑行路线指令所需的能力；研究滑行一致性监控的机场地面数据库要求；基于驾驶舱的 STCM 技术原型开发和演示 - 产品：描述数字化滑行路线指令方法的注释简报；机场地面数据库要求草案；驾驶舱的 STCM 技术原型
地面移动引导和控制系统
4.1 引言 ................................................................................................................................................................ 9 4.2 避免失控 .......................................................................................................................................................... 10 4.3 地面运动通信 ................................................................................................................................................ 11 4.4 飞机的标准滑行路线 ............................................................................................................................................. 12 4.5 监控 ............................................................................................................................................................. 13 4.6 培训 ............................................................................................................................................................. 15
学生航空交通单位培训计划... - CAAN
职责和责任、办公室/塔台纪律、行政程序、值班表、熟悉控制塔设备和设施、显示系统监控、附件 10 第 2 卷中的通信技术、AMHS 和光枪、碰撞警报、频率选择、灯光开关系统的操作、日志书写、飞行运动数据记录、甚高频语音日志记录、机场布局、尺寸、跑道方向、障碍物细节、滑行路线和停车区；了解跑道指定和参观
数字停机坪管理 | Searidge Technologies
在机场环境中使用 AI 工具的五年多运营经验使 Searidge 的数字停机坪管理系统不断发展，以支持越来越多的数据驱动应用程序。除了视频图像外，客户还可以使用该平台构建数据仪表板，以支持停机位分配和管理、自动警报、安全网以及与空中交通管制 (ATC) 的交互等活动。Aimee 位于平台的核心基础设施之上，可提取数据并识别模式，从而在多租户结构中实现不同的应用程序。例如，视频检测和识别引擎可以区分目标，而不受遮挡和交叉交通的影响，并且可以根据实时交通动态准确预测最佳滑行路线。
关于印度航空波音公司地面碰撞事故的报告...
2018 年 11 月 28 日，印度航空 B787-800 飞机在执行 Al-167 定期航班（德里飞往斯德哥尔摩阿兰达机场 (ARN)）时，于 UTC 时间 16:45（日落后）在斯德哥尔摩阿兰达机场 F28L 停机位附近发生地面碰撞事故。飞机上有 175 名乘客、8 名机组人员和 2 名飞行员。机上无人受伤。飞机获准进入 F28R 停机位，但飞机沿着 F28L 滑行路线滑行。在 F28L 停机位的滑行道上向前移动后，飞机停了下来，ATC 进行了澄清，重申了上次许可。随后，在与空中交通管制员沟通后，空中交通管制员建议机组人员尽可能谨慎操纵飞机，并尝试将飞机与 F28R 重新对准。在此过程中，飞机左翼外侧部分撞击了 F28L 停机位附近的建筑物。飞机立即停下，乘客在获得当地政府许可后正常下机。
空中交通管制塔驾驶室的能力要求
美国联邦航空管理局（FAA）在21世纪面临两大组织挑战：（1）将当前的NAS转变为下一代航空运输系统（“NextGen”）；（2）招募、选拔和培训下一代空中交通管制专家（ATCS或空中交通管制员）。在选拔未来的空中交通管制员时，应该评估哪些能力？本报告是三份报告中的第一份，重点关注空中交通管制塔台驾驶室所需的能力。首先，根据Nickels、Bobko、Blair、Sands和Tartak（1995）的研究，描述了目前入职ATCS职业时所需的能力概况。其次，描述了塔台驾驶室的中期（2018年）变化。变化驱动因素包括交通量增加和五种决策支持工具（DST）的引入：1) 机场配置；2) 出发路线；3) 跑道分配；4) 调度和排序； 5) 滑行路线（带一致性监控）。第三，评估了这些 DST 对塔台驾驶室操作活动、子活动和任务的影响。总体而言，地面控制和本地控制位置的管制员的活动、子活动和任务不会随着这些 DST 和相关显示器的引入而改变。但是，工作方式将在按键或界面级别发生变化。第四，评估了 DST 对管制员所需能力的影响
基于多目标模糊规则的飞机滑行时间预测和不确定性量化
摘要 — 不断增长的空中交通需求和高度互联的空中交通网络给该行业带来了巨大压力，要求其优化空中交通管理 (ATM) 相关性能并开发强大的 ATM 系统。最近在准确预测飞机滑行时间方面所做的努力已在生成更高效的滑行路线和时刻表方面取得了重大进展，从而使其他关键的空侧操作受益，例如跑道排序和登机口分配。然而，很少有研究致力于量化与滑行飞机相关的不确定性。基于确定性和准确的飞机滑行时间预测生成的路线和时刻表可能无法在由于天气条件、操作场景和飞行员行为等因素而产生的不确定性下恢复，从而损害整个系统的性能，因为滑行延误可能会在整个网络中传播。因此，本文的主要目的是利用多目标模糊规则系统根据历史飞机滑行数据更好地量化这种不确定性。初步结果表明，所提出的方法可以以更具信息量的方式捕捉不确定性，因此代表了一种有前途的工具，可以进一步制定稳健的滑行计划，以减少由于滑行时间不确定而造成的延误。