飞行员助手项目综述
发布时间：2019-11-30 13:09
【摘要】：当前人工智能技术于航空领域的应用存在研究分散、总体设计思想落后的问题,导致无法将各种技术融合以形成一个完整的智能辅助系统来提升飞行员的决策能力。本文首先总结了飞行员的能力限制及座舱功能存在的问题,分析了座舱智能辅助系统的设计需求,在此基础上,重点综述了飞行员助手项目的总体结构及其设计,给出了各分系统的实现方式。最后,梳理了相关内容,指出项目中尚可完善之处,为今后的研究指明方向。
【图文】：
的差错。差错模型建立的关键是如何界定差错。文献［２６，３１］指出，由于掌握的知识有限，在有限的、正确的知识下，做出非最优化行为、产生非预期结果、或未按程序执行任务等都不一定产生差错，甚至有些结果是在所难免的。但是，不正确的知识必然导致差错的发生，而且这部分差错很难被监测到。３．３行为模型在众多行为模型的研究中，总结比较全面的是Ｒａｓｍｕｓｓｅｎ的成果［３２］。文献［３２］在分析了人类行为模型中不同元素之间区别及联系的基础上，总结出行为的３个层级，如图１所示。图１人的行为模型［３２］Ｆｉｇ．１Ｂｅｈａｖｉｏｒｍｏｄｅｌｏｆｈｕｍａｎ［３２］１）基于本能层级。该层级，人是基于本能对外界作出反应，是未经思考的。例如：开车时，车前突然出现一只动物，没有经验的驾驶员通常会立即打方向盘以趋避（结果非常危险）。２）基于规则层级。人通过感知器官获取外界信息，部分信息能够直接转换成可以识别的符号，被识别之后，结合当前任务或状态，将之与记忆中类似问题相关联，确定是否有明确的行动规则，最后寻找到相应的反应行为。３）基于知识层级。人在面对未知事物时，外界信息只是具有象征意义的符号，记忆中不包含相应规则，此时需要利用已有知识结合所要达到的目标进行推理并找到正确的答案。这一层级是人类行为的最高层级。行为模型的建立，有利于智能辅助系统于飞行员行动的每一过程中起到辅助作用。３．４工作负荷模型工作负荷模型的建立有利于智能辅助系统分析飞行员的工作状态，判断其承受能力，自适应地调整辅助等级。目前工作负荷模型的建立共有以下３种方法。１）时间节点法。通过估计每一项任务完
３５６８航空学报Ｄｅｃ．２５２０１６Ｖｏｌ．３７Ｎｏ．１２图３系统状态分系统结构图［１］Ｆｉｇ．３Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｏｆｓｙｓｔｅｍｓｔａｔｕｓｓｕｂｓｙｓｔｅｍ［１］提供给飞行员。随着人工智能技术的发展，该系统的设计应能够在复合故障发生的情况下，提供足够的解决方案或是建议。输入／输出（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）：解码编码数据。诊断（Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ）：监控航空总线数据以探测设备的故障并隔离，并将故障数据传送至状态数据库进行比对，判断影响。状态数据库（ＳｔａｔｕｓＤａｔａｂａｓｅ）：存储飞机性能模型数据。限制估计（ＬｉｍｉｔｓＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ）：接收状态数据库传来的飞机性能数据，及故障对飞机性能的影响数据，判断这些数据于任务的限制，监控执行过程中的机动动作及计划，如果故障影响到任务的完成，发送命令至规划器，启动规划功能。纠正操作（ＣｏｒｒｅｃｔｉｖｅＡｃｔｉｏｎ）：针对系统故障，给出纠正操作。任务控制（ＴａｓｋＣｏｎｔｒｏｌ）：采用黑板系统，控制数据在系统状态分系统的各项功能中的流动，并对其进行优先度排序，确保最紧急的事件优先处理。４．２态势评估分系统态势评估分系统（如图４所示［１］）通过传感器获取外部信息，结合其他分系统的数据，例如人机接口分系统推理得到的飞行员意图、规划分系统规划得到的计划信息，使用ＧｅｎｅｒａｌＥｌｅｃｔｒｉｃ开发的不确定环境下的推理系统（ＲｅａｓｏｎｉｎｇｗｉｔｈＵｎｃｅｒｔａｉｎｔｙＭｏｄｕｌｅ，ＲＵＭ）判断当前态势对任务的影响及其可能的演变，并持续跟踪评估。图４态势评估分
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本文编号：2567933
【图文】：
的差错。差错模型建立的关键是如何界定差错。文献［２６，３１］指出，由于掌握的知识有限，在有限的、正确的知识下，做出非最优化行为、产生非预期结果、或未按程序执行任务等都不一定产生差错，甚至有些结果是在所难免的。但是，不正确的知识必然导致差错的发生，而且这部分差错很难被监测到。３．３行为模型在众多行为模型的研究中，总结比较全面的是Ｒａｓｍｕｓｓｅｎ的成果［３２］。文献［３２］在分析了人类行为模型中不同元素之间区别及联系的基础上，总结出行为的３个层级，如图１所示。图１人的行为模型［３２］Ｆｉｇ．１Ｂｅｈａｖｉｏｒｍｏｄｅｌｏｆｈｕｍａｎ［３２］１）基于本能层级。该层级，人是基于本能对外界作出反应，是未经思考的。例如：开车时，车前突然出现一只动物，没有经验的驾驶员通常会立即打方向盘以趋避（结果非常危险）。２）基于规则层级。人通过感知器官获取外界信息，部分信息能够直接转换成可以识别的符号，被识别之后，结合当前任务或状态，将之与记忆中类似问题相关联，确定是否有明确的行动规则，最后寻找到相应的反应行为。３）基于知识层级。人在面对未知事物时，外界信息只是具有象征意义的符号，记忆中不包含相应规则，此时需要利用已有知识结合所要达到的目标进行推理并找到正确的答案。这一层级是人类行为的最高层级。行为模型的建立，有利于智能辅助系统于飞行员行动的每一过程中起到辅助作用。３．４工作负荷模型工作负荷模型的建立有利于智能辅助系统分析飞行员的工作状态，判断其承受能力，自适应地调整辅助等级。目前工作负荷模型的建立共有以下３种方法。１）时间节点法。通过估计每一项任务完
３５６８航空学报Ｄｅｃ．２５２０１６Ｖｏｌ．３７Ｎｏ．１２图３系统状态分系统结构图［１］Ｆｉｇ．３Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｏｆｓｙｓｔｅｍｓｔａｔｕｓｓｕｂｓｙｓｔｅｍ［１］提供给飞行员。随着人工智能技术的发展，该系统的设计应能够在复合故障发生的情况下，提供足够的解决方案或是建议。输入／输出（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）：解码编码数据。诊断（Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ）：监控航空总线数据以探测设备的故障并隔离，并将故障数据传送至状态数据库进行比对，判断影响。状态数据库（ＳｔａｔｕｓＤａｔａｂａｓｅ）：存储飞机性能模型数据。限制估计（ＬｉｍｉｔｓＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ）：接收状态数据库传来的飞机性能数据，及故障对飞机性能的影响数据，判断这些数据于任务的限制，监控执行过程中的机动动作及计划，如果故障影响到任务的完成，发送命令至规划器，启动规划功能。纠正操作（ＣｏｒｒｅｃｔｉｖｅＡｃｔｉｏｎ）：针对系统故障，给出纠正操作。任务控制（ＴａｓｋＣｏｎｔｒｏｌ）：采用黑板系统，控制数据在系统状态分系统的各项功能中的流动，并对其进行优先度排序，确保最紧急的事件优先处理。４．２态势评估分系统态势评估分系统（如图４所示［１］）通过传感器获取外部信息，结合其他分系统的数据，例如人机接口分系统推理得到的飞行员意图、规划分系统规划得到的计划信息，使用ＧｅｎｅｒａｌＥｌｅｃｔｒｉｃ开发的不确定环境下的推理系统（ＲｅａｓｏｎｉｎｇｗｉｔｈＵｎｃｅｒｔａｉｎｔｙＭｏｄｕｌｅ，ＲＵＭ）判断当前态势对任务的影响及其可能的演变，并持续跟踪评估。图４态势评估分
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