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World File Search System能见度
20240206 人工智能原理论文
系统在分离损失和碰撞风险方面达到了目标安全水平。 系统在分离损失和碰撞风险方面达到了目标安全水平。 并优先考虑这些目标而不是吞吐量目标。 系统的安全性使得它不能被修改（故意或错误地）或篡改。 系统能够明显减轻操作环境中变化（例如天气条件、能见度水平、空域密度和行为）对安全隐患的影响。
飞行和飞行状态 - DiVA 门户网站
2 贝蒂尔·斯科格。挪威航运管理局，2016 年 1 月 25 日电话交谈。3 卡琳·塞兰德。航道管理负责人，2016 年 1 月 8 日谈话 4 不同海标的光学探测距离取决于各种因素，例如不同天气条件下的形状、颜色和能见度、光照条件、海标的背景站立和观察者的视线水平（IALA，2012）。
交通运输部 - GovInfo
C. 当前管理小型 UAS 的法定和监管结构 D. 通过制定规则将小型 UAS 操作整合到 NAS 中 E. 相关的 UAS 集成举措 III.最终规则讨论 A.渐进式方法和豁免 B.适用法定框架讨论 C. 适用性 1.运输财产以获得补偿（航空公司运营） 2. 国际运营和外国拥有的飞机 3.公共飞机运营 4.模型飞机 5.系留气球、风筝、业余火箭和无人自由气球 6.UAS 的当前处理和第 333 条豁免持有人的祖父条款 D. 定义 1.控制站 2.矫正镜片 3.无人机 4.小型无人机 5.小型无人机系统 (小型 UAS) 6.其他定义 E. 操作规则 1.遥控飞行员指挥 a. 术语 b.遥控飞行员指挥 c. 飞行员认证要求 d. 遥控飞行员指挥的紧急权力 2.视距避让和能见度要求 a.视线 b.视觉观察员 i.视觉观察员的定义 ii.使用视觉观察员时的操作要求 iii.可选使用视觉观察员 iv.无需飞行员认证或视觉观察员培训 c. 额外的能见度要求 i.白天作业 ii。天气/能见度最低值 iii。让行权 d。 额外技术/显眼性要求 i。 ADS-B、应答器和 TCAS ii。无线电设备 iii。照明 iv。显眼性 3。遏制和失去积极控制 a。密闭作业区域边界 i。 水平边界和移动车辆 ii。垂直边界（最大高度） b。 减轻失去积极控制的风险 i。最大速度 ii。操作多架无人机 iii。微型 UAS iv。飞越人员 vs. 飞行前简报 vi.飞行前评估操作区域并确保飞机不会造成不当危险 1.飞行前评估操作环境 2.失去控制时造成不当危险 vii.自动化
给定气象条件下飞机在机场表面滑行时的燃油消耗和排放评估方法
摘要：降低飞机在机场地面滑行过程中的燃油消耗与排放，对降低航空公司运营成本、建设绿色机场至关重要。目前，相关研究很少考虑机场能见度低、交通冲突等运行环境的影响，降低了燃油消耗与排放评估的准确性。机场地面多种飞机地面推进系统，尤其是电动绿色滑行系统，受到业界的广泛关注。以往的评估很少考虑环境因素，难以评估不同滑行模式下燃油消耗与排放的差异。为此，基于快速记录器实际运行数据和气象数据，进行了创新性研究：（1）将机场地面能见度低和滑行冲突等因素输入燃油消耗计算模型，建立燃油消耗与排放修正模型。（2）基于修正模型，建立全发滑行、单发滑行、飞机外置地面推进系统和电动绿色滑行系统下的燃油消耗与排放模型，可以准确估算不同滑行模式下的燃油消耗与排放。（3）在上海浦东国际机场，通过敏感性分析，得到了三种推力水平下，走走停停和飞机畅通无阻滑行条件下，四种滑行模式下各机型燃油消耗与排放的差异。研究结论为机场管理部门对滑行道优化提供决策支持。
先进的测绘技术
本研究于 2002 年和 2003 年进行，旨在评估先进测绘技术对联邦公路管理局联邦土地公路部门典型任务的适用性。地面激光扫描系统已被确定为一种可用于测绘任务的新兴技术。该研究包括在加利福尼亚州里弗赛德现有项目现场对激光扫描方法进行现场演示。陡峭的地形和茂密的灌木丛导致能见度受限，无法成功对许多目标位置进行地形测绘。地面激光扫描在那些能见度和访问不太复杂且可以利用点云数据提供的丰富细节和准确性的有限应用中具有优势。可能的示例应用可能是历史资源的记录或结构的详细测绘。机载光探测和测距 (LiDAR) 与地面激光扫描类似，但其向下看的视角和快速的线性覆盖更适用于路线测量。 LiDAR 任务可提供大量数据点，通过点云数据实现可视化和虚拟地形测绘。机载 LiDAR 还发现，在茂密的植被中，可见度有限，因此森林茂密的地区和浓密的灌木丛并不是最佳应用。还必须考虑
2015 年 3 月 9 日，散货船 Conti Peridot 与油轮 Carla Maersk 在德克萨斯州摩根角附近的休斯顿航道发生碰撞
美国国家运输安全委员会。2016 年。2015 年 3 月 9 日，散货船 Conti Peridot 与油轮 Carla Maersk 在德克萨斯州摩根角附近的休斯顿航道发生碰撞。海事事故报告 NTSB/MAR-16/01。华盛顿特区。摘要：本报告讨论了 2015 年 3 月 9 日散货船 Conti Peridot 与油轮 Carla Maersk 在德克萨斯州摩根角附近的休斯顿航道发生的碰撞。碰撞发生在能见度受限的情况下，因为 Conti Peridot 上的引航员无法控制散货船在航行过程中的航向波动。结果，Conti Peridot 穿过航道进入了 Carla Maersk 的航线。此次碰撞事件中无人受伤，但据估计有 2,100 桶（88,200 加仑）甲基叔丁基醚从 Carla Maersk 号上泄漏，两艘船总计遭受约 820 万美元的损失。报告指出了以下安全问题：桥梁资源管理不善、引航员通信不足以及在休斯顿航道能见度受限的情况下缺乏预定的船舶移动策略。根据此次调查，美国国家运输安全委员会向 Conti Peridot 运营公司 (Bremer Bereederungsgesellschaft mbH & Co.)、休斯顿引航员协会和孤星港安全委员会提出了新的安全建议。
基于视觉的无人机自主着陆学习方法...
根据 ONERA [1] 和 EASA [21] 的路线图，实施机器学习 (ML) 技术以提高飞行器的自主性和可靠性是一个非常活跃的研究领域。视觉传感器和计算性能的最新进展以及 ML 技术和算法的改进使基于计算机视觉的解决方案成为改进制导、导航和控制架构的真正资产，例如通过丰富数据融合算法，从而提高无人机的导航性能 [24]。此外，这些解决方案是被动的、廉价的，除了机载摄像头和视觉处理单元外，不需要任何特殊设备。近年来，ONERA 和 ISAE-SUPAERO 为基于计算机视觉的民用飞机自主性和安全性的最新进展做出了重大贡献。尽管获得了宝贵的成果和多次成功的飞行演示，但大多数开发的方法都是基于经典技术，数据驱动算法的使用非常有限，并且考虑的场景仅限于正常能见度条件。因此，其他机器学习方法和架构仍有很大的改进和探索空间，特别是在民用飞机着陆阶段，在正常和下降的能见度条件下。事实上，着陆阶段被认为是迄今为止最关键的阶段，它可以从计算机视觉工具中受益，这些工具可以为飞行员提供信息，甚至可以部分或完全控制飞机。基于视觉的着陆是 EASA CoDANN（神经网络设计保证概念）报告 [6] 中详述的第一个具体示例，需要在传感器生成的图像上识别着陆跑道。
DVE 中的旋翼 (RW) 事故 - 最新统计数据 - NATO STO
目视下降 (BO) 是指直升机在干旱气候下起飞或降落时，旋翼下洗气流扬起灰尘，然后旋翼叶片将灰尘带回，导致驾驶舱窗外能见度很低或完全没有能见度的情况。在雪地（白化目视下降）或水面上着陆或起飞也会出现类似情况。值得注意的是，机组人员通常将雪地条件下的目视下降称为“雪球”，以将这种特殊情况与大气目视下降区分开来，大气目视下降是由全向卷云形成、雾气或连续积雪表面的阴天或间歇性云层与积雪地形混合而引起的。一般而言，目视环境恶化 (DVE) 会导致飞行员依赖不充分的驾驶舱仪表、机上机组人员的呼叫以及天生的驾驶技能来成功执行 DVE 着陆。在 DVE 中飞行对旋翼机飞行员来说一直是一个挑战。由于北约一直在干旱气候下（例如伊拉克、非洲和阿富汗）作战，因此旋翼机故障 (RWB) 是大约 75% 的联军直升机事故的罪魁祸首。在 HFM-162 任务组结束时的 2013 年报告中，总结了每个派遣国因 DVE 导致的旋翼机事故。这些统计数据在此处提供，在某些情况下，已更新至 2016 年。提出了改进 RW 飞机的建议，以帮助减少飞机和人员伤亡。
纳米比亚共和国政府公报
91.08.4 低能见度运行的培训和资格 1. 总则 2. 地面培训 3. 模拟器培训和/或飞行培训 4. 进行低能见度起飞和 II 类和 III 类运行的转换培训要求 5. 型号和指挥经验 6. RVR 小于150/200 米或能见度低于 225 米 7. 定期训练和检查-低能见度作业 8. LVTO 和 III 类新近度要求
尼泊尔民航局 ATM 部门
附录 A 机场塔台标线标记程序 附录 B 操作协议书 附录 C JANAKPUR 塔台与气象部门之间的协议书 附录 D 扇区能见度程序 附录 E JPCAO 组织结构图 附录 F 缩写 附录 G 符号和代码 附录 H 移除故障飞机 附录 I 用于 JANAKPUR CAO 机场评级/许可目的的 ATC 培训大纲 空中交通事故报告表 附录 K ATS 事故报告表