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World File Search System载人航空
教学大纲 ASEN 3046 航空人类概论
课程大纲 ASEN 3046 航空人类简介 周五 17:00-19:50 本课程探讨载人航空及其对我们生活的影响。我们首先回顾 1783 年蒙哥尔费的载人航空历史，然后回顾推动飞机发展的重大历史事件。我们考虑飞机发展中每个新的历史里程碑如何影响社会和我们对载人飞行的接受。学生将了解航空在过去一个世纪的发展速度，以及将我们的心理和生理限制适应如此危险的环境有多么困难。我们将从人为失误的角度看待航空事故。然后，我们探讨最近与航空相关的事件的社会经济影响，例如 9-11 后航空旅行影响、卡特里娜飓风恢复和救援工作以及冰岛火山。我们还将讨论航空业的未来及其将如何影响我们的生活。 讲师：汉克·斯科特，讲师/讲师
可行性研究2021- EASA-欧盟
u空间U空间由一组新服务，规则和流程组成，旨在支持无人机空间中无人机的安全，高效和安全的集成。U-太空框架支持常规无人机操作以及载人航空，ATM/ ANS服务提供商和当局的清晰有效的接口。U空间空域是由成员国指定的UAS地理区域，仅在USSP的支持下才允许UAS操作进行。ever，U空间不仅被视为用于使用无人机的定义空域隔离和点燃。它旨在确保在所有类型的空域中的所有操作环境中的安全，高效和安全的操作（在空间中，但不限于非常低的空域水平）。
新进入者和低空飞行运行 - 国际民航组织
无人机在低空空域的运行正在迅速发展，并越来越多地用于各种应用，例如农业活动、交通监控、关键基础设施监视和检查、紧急情况和火灾的快速响应以及交付等。此外，商业和业务平台（例如，交付系统）也在不断发展，这可能会大大增加无人机运行的规模以及对低空运行和空域使用的需求。虽然在目前的交通密度下限制无人机的空域访问和将不同类型的空域用户隔离以进行低空飞行操作是可行的，并且可以确保飞机的安全运行，但这些安排无法应对在低空空域运行的无人机数量不断增加的情况，这可能会与载人航空发生冲突，最终目标应该是，正如国际民航组织全球无人机系统交通管理（UTM）框架中所述，考虑到安全和效率目标，实现所有空域用户的整合和公平访问。
UTM 监管对机器学习和人工智能的担忧
摘要 — 人工智能 (AI) 和机器学习将对无人机的应用和通用交通管理 (UTM) 的整合产生重大影响，这些整合涉及城市环境中低空空域的无人操作。人工智能将需要高水平的自动化，并作为无人驾驶和载人航空整合的推动者，人工智能最终将使大量无人机在同一空域的安全运行成为可能，更具体地说是检测和规避能力。在为 UAS（无人机系统）运营商提供服务时，获得 U 空间服务提供商 (USSP) 认证的组织将大量开发和使用人工智能。UAS 运营商使用的设备在某种程度上已经受益于人工智能，但自动化水平目前受到法规的限制。必须有一个法律框架，因为人工智能不仅会对现有法律产生重大影响，而且还将确保一个有利于公民和企业在人工智能方面的安全和基本权利的框架。欧盟根据《欧洲联盟运作条约》（TFEU）第 114 条的许可，公布了一项拟议法律，即《人工智能法》。
航天
摘要：向新类别的空域用户开放天空是欧盟的政治和经济当务之急。根据最新估计，无人机行业具有巨大的经济增长潜力。为了安全有效地实现这一增长，CORUS 项目制定了一套针对在欧洲低空飞行的无人机的运营概念，这些无人机必须与载人航空共享该空间，并且很快还要与城市空中机动飞机共享该空间。U 空间服务和智能、自动化、可互操作和可持续的交通管理解决方案的开发被视为实现这一高水平集成的关键推动因素。在本文中，我们介绍了围绕三种新型空域体积（称为 X、Y 和 Z）产生的 U 空间运营概念 (ConOps)，以及每种空域体积中需要提供的相关 U 空间服务。本文还利用欧洲空中交通管理架构方法论描述了参考高级 U-space 架构。最后，本文提出了各卷适用的飞机分离标准的基础，供 U-space 的冲突检测和解决服务使用。
无人机行为控制任务中的态势感知及其形成问题
摘要：态势感知形成是解决无人机行为控制问题的最关键要素之一。它旨在根据无人机要完成的目标和任务为无人机行为控制提供信息支持。我们认为无人机是一种受控动态系统。本文展示了无人机在动态系统层次结构中的位置。我们介绍了无人机行为和活动的概念，并制定了控制无人机行为的算法要求。我们提出了应用于高度自主无人机 (HA-UAV) 行为控制问题的态势感知概念，并分析了这种态势感知的级别和类型。我们展示了无人机态势感知形成的细节，并分析了它与载人航空和遥控无人机态势感知的区别。我们提出了应用于无人机行为控制问题的态势感知概念，并分析了这种态势感知的级别和类型。我们重点介绍了并更详细地讨论了 HA-UAV 态势感知的两个关键要素。第一个问题与分析和预测 HA-UAV 附近物体的行为有关。讨论了解决该问题所涉及的一般考虑因素，包括分析此类物体的群体行为的问题。作为说明性示例，跟踪在附近机动的飞机的问题的解决方案
无人机控制系统故障模型...
在过去的几十年中，无人机的运行次数有所增加。起初，无人机主要用于军事目的。如今，许多不同类型的无人机 (UAV) 执行的任务对于民用空域的载人飞机来说过于枯燥、肮脏或危险。阻碍无人机在民用领域普及的主要问题是无人机系统 (UAS) 与空中交通管理系统的集成以及 UAS 的安全性。对于载人航空，有许多不同的法规迫使制造商和运营商提高飞机的安全性和可靠性。当时，没有针对无人机系统的此类法规。不同的来源显示了当前的无人系统有多危险。一些报告显示，无人机事故发生率约为每 100,000 飞行小时 32 起，是商用班轮飞机事故发生率的 3,200 倍（国防科学委员会研究，2004 年）。这些数字表明，在无人系统的安全领域还有很多工作要做。世界各地的各种机构现在都专注于 UAS 使用的安全方面（Loh 等人，2006 年、2009 年；Uhlig 等人，2006 年；Lin 等人，2014 年）。研究人员试图说服制造商，必须从开发过程一开始就考虑安全性，并且不必大幅增加系统成本。基于 COTS 元素和子系统的设计尤其危险。众所周知，复杂系统的整体安全性取决于每个元素的安全性。但是，有办法确保单个元素或子系统的故障不会导致事故。无人机的安全性取决于几个不可预测的因素，例如飞机内部和外部的敌对行动。发生故障时，最重要的措施必须是保持飞机的可控性。无人机主要使用自动驾驶仪进行飞行。自动飞行控制系统设计用于正常运行，当出现不可预测的故障时，可能无法做出足够有效的反应。在发生不可预测的故障时确保安全的一种方法是重新配置飞行控制系统 (Kozak et al ., 2014)，这将使控制系统具有容错能力并确保在发生故障时飞机的可控性。