吳佳駒 蘇幸君 朱妍
摘要:針對駕駛員難以快速處理海量信息、飛行環(huán)境多變、高強(qiáng)度負(fù)擔(dān)下心理受限等問題,駕駛員輔助系統(tǒng)應(yīng)運而生?;趪鴥?nèi)外學(xué)者對駕駛員輔助系統(tǒng)的描述,給出了駕駛員輔助系統(tǒng)的完整概念,詳細(xì)闡述了駕駛員輔助系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀,分析了駕駛員輔助系統(tǒng)的原理結(jié)構(gòu),提出了輔助系統(tǒng)當(dāng)前研究的不足和未來發(fā)展的展望,并給出了工程應(yīng)用實例,為后續(xù)國內(nèi)該領(lǐng)域的發(fā)展和型號研制工作提供參考。
關(guān)鍵詞:駕駛員輔助系統(tǒng);原理結(jié)構(gòu);發(fā)展展望;工程應(yīng)用
中圖分類號:V249文獻(xiàn)標(biāo)識碼:ADOI:10.19452/j.issn1007-5453.2021.07.002
隨著航空電子技術(shù)的發(fā)展,飛機(jī)功能日趨豐富,機(jī)載系統(tǒng)的復(fù)雜性進(jìn)一步增加,導(dǎo)致駕駛員的操縱和監(jiān)控負(fù)擔(dān)越來越重。盡管現(xiàn)代飛機(jī)的系統(tǒng)設(shè)計已經(jīng)進(jìn)行了改進(jìn),使飛行安全性更高,然而面對突發(fā)事件造成的沉重操縱負(fù)擔(dān),駕駛員操縱決策的正確性仍會受到很大的限制。
首先,飛機(jī)操縱決策的實時性要求決定需要駕駛員處理的數(shù)據(jù)信息不能過多,但是在日趨復(fù)雜的作戰(zhàn)環(huán)境和任務(wù)場景下,駕駛員所需處理的信息量不斷增加,僅僅依靠駕駛員對任務(wù)迅速做出決策將相當(dāng)困難;其次,駕駛員需要根據(jù)自身掌握的先驗知識,從大量信息中快速準(zhǔn)確地提取出與任務(wù)目標(biāo)緊密關(guān)聯(lián)的內(nèi)容,并快速正確地做出決策,但是由于環(huán)境的多變性、非預(yù)見性,可能會遇到駕駛員無法快速做出正確決策的情況;最后,人的生理和心理承受能力有限,在高強(qiáng)度的負(fù)擔(dān)下,駕駛員在執(zhí)行任務(wù)過程中,決策的正確性將受到限制。因此,駕駛員輔助系統(tǒng)的研究很有必要。
本文詳細(xì)梳理了駕駛員輔助系統(tǒng)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,分析了駕駛員輔助系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu),給出了目前駕駛員輔助系統(tǒng)的不足和發(fā)展建議,以期促進(jìn)國內(nèi)先進(jìn)飛機(jī)的駕駛員輔助系統(tǒng)技術(shù)研究和型號研制工作。
1駕駛員輔助系統(tǒng)
自1989年駕駛員輔助系統(tǒng)的概念提出以來,國內(nèi)外學(xué)者開展了深入研究,在多篇文章中進(jìn)行了描述。
Corrigan等[1]描述駕駛員輔助系統(tǒng)是一個基于知識的、可提高駕駛員任務(wù)有效性的系統(tǒng)。Leavitt等[2]定義駕駛員輔助系統(tǒng)的目標(biāo)是利用基于知識的系統(tǒng)和先進(jìn)的計算技術(shù),幫助先進(jìn)戰(zhàn)斗機(jī)駕駛員提高戰(zhàn)斗效能和飛機(jī)生存力。Small等[3]描述駕駛員輔助系統(tǒng)的目標(biāo)是通過增強(qiáng)駕駛員對態(tài)勢的感知,提高駕駛員的操縱效率,通過獲取和過濾數(shù)據(jù)信息,幫助駕駛員進(jìn)行重要決策,輔助大量復(fù)雜飛機(jī)子系統(tǒng)運行,并減輕駕駛員的工作負(fù)擔(dān)。Vanvollenhoven等[4]將駕駛員輔助系統(tǒng)定義為一個決策幫助系統(tǒng),通過向駕駛員提供經(jīng)過系統(tǒng)處理的正確信息,決策幫助系統(tǒng)可幫助駕駛員利用所有的機(jī)載系統(tǒng)。此外,Banks[5]、Lapuma[6]、McBryan[7]均對駕駛員輔助系統(tǒng)的概念進(jìn)行了闡述。
國內(nèi)對駕駛員輔助系統(tǒng)的研究與國外有一定差距,于會[8]認(rèn)為駕駛員輔助系統(tǒng)是一種基于知識支持、幫助駕駛員決策的專家系統(tǒng),根據(jù)事實信息經(jīng)過推理機(jī)制,決策出合理的方案,使駕駛員集中精力于關(guān)鍵性決策,減少駕駛員的工作負(fù)荷。吳文海等[9]描述為輔助決策系統(tǒng)以任務(wù)為核心,充分利用機(jī)載設(shè)備提供的信息,輔助駕駛員應(yīng)對各種姿態(tài),將信息優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為決策優(yōu)勢。呂全喜等[10]認(rèn)為輔助決策系統(tǒng)是基于知識支持的、旨在幫助駕駛員進(jìn)行決策的平臺,可幫助駕駛員進(jìn)行信息管理和飛行控制。此外,金欣[11]、董冬妮等[12]、吳明忠等[13]對駕駛員輔助系統(tǒng)的概念也進(jìn)行了闡述。
綜上所述,本文給出完整的駕駛員輔助系統(tǒng)概念:通過對飛機(jī)傳感器的信息進(jìn)行分析和融合,將數(shù)據(jù)信息變換為事實信息,經(jīng)過適當(dāng)?shù)耐评頇C(jī)制決策出合理的方案,以語音或圖形方式幫助駕駛員快速完成狀態(tài)認(rèn)知,并可幫助駕駛員進(jìn)行信息管理和飛行控制,使駕駛員集中精力于關(guān)鍵性的決策,從而顯著提高飛行安全性和任務(wù)完成率。
2駕駛員輔助系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
2.1國外研究現(xiàn)狀
當(dāng)前,美國、英國、俄羅斯及德國等國家均開展了駕駛員輔助系統(tǒng)的研究。
1984年,美國國防預(yù)先研究計劃局(DARPA)開展了駕駛助手項目(PA)的研究工作[5],提出了初步設(shè)計理念。1994年,美國在“長弓阿帕奇”(AH-64D)上進(jìn)行了旋翼機(jī)駕駛輔助助手(RPA)的研究工作[7],輔助駕駛員完成飛行決策,最終評價為“盡管系統(tǒng)的功能并非完全正確,但駕駛員非常青睞”。RPA應(yīng)用于AH-64D“長弓阿帕奇”改進(jìn)型和RAH-66“科曼奇”直升機(jī),可以管理綜合信息、減輕工作負(fù)擔(dān)和增強(qiáng)態(tài)勢感知能力。
RPA的成功研制標(biāo)志著輔助決策技術(shù)開始接近實用階段,并最終在F-22上實現(xiàn)綜合提示/注意/告警系統(tǒng)(ICAW)[14],將駕駛員從龐大的基礎(chǔ)飛行信息中解放出來,集中于關(guān)鍵性決策。ICAW由任務(wù)層、決策支持層和信息綜合層組成,對故障信息進(jìn)行分類和排序,減輕駕駛員負(fù)擔(dān)。任務(wù)層實現(xiàn)任務(wù)管理、系統(tǒng)控制、故障診斷管理等功能;決策支持層實現(xiàn)態(tài)勢評估、火控評估、防御/對抗等功能;信息綜合層實現(xiàn)導(dǎo)航功能。
1989年,英國開展認(rèn)知座艙項目(COGPIT)的研究[15],系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。通過監(jiān)控駕駛員、環(huán)境和飛機(jī)狀態(tài),對當(dāng)前和隨后的駕駛員操縱指令提出建議與指示。同時,COGPIT完成飛機(jī)基本信息的處理,使駕駛員可以集中精力處置關(guān)鍵或者緊急的任務(wù)事件。
1990年,俄羅斯開展電子飛行員[16]研究,其為一個以人為中心的、基于知識的系統(tǒng),并應(yīng)用到蘇-35飛機(jī)上,實現(xiàn)了綜合導(dǎo)航、火控系統(tǒng)定位、敵我目標(biāo)識別、綜合探測、避彈等飛機(jī)級綜合功能。
1991年,德國開展單駕駛員儀表飛行操作輔助(ASPIO)[17]系統(tǒng)研究。1995年,德國國防大學(xué)研制座艙輔助系統(tǒng)(CASSY)[18]。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示,其為一個基于知識的機(jī)載駕駛員助手系統(tǒng),將駕駛員的注意力引導(dǎo)到最緊急的任務(wù)或子任務(wù)上。2001年,德國完成座艙輔助軍用飛機(jī)(CAMA)[19]研究;2008年,德國國防部也啟動了軍用飛機(jī)駕駛員輔助(CAMA)[20]系統(tǒng)研究的計劃。
2.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀
針對駕駛輔助系統(tǒng)的信息融合、意圖識別、人機(jī)交互、態(tài)勢感知等技術(shù)領(lǐng)域,國內(nèi)科研院所和高校開展了理論研究。
西北工業(yè)大學(xué)于會等[21]分析了駕駛員輔助系統(tǒng)的組織和功能,提出了基于面向?qū)ο蠛诎迥P偷闹R處理解決方案??哲姽こ檀髮W(xué)陳中起等[22]研究了防空戰(zhàn)略作戰(zhàn)的實戰(zhàn)模型,通過建立動力學(xué)模型來表示雙方力量的關(guān)系。航空工業(yè)自控所呂占喜分析了基于黑板模型的駕駛員輔助方法,以系統(tǒng)狀態(tài)管理為例,將駕駛員的經(jīng)驗轉(zhuǎn)換成規(guī)則。西北工業(yè)大學(xué)武俊兆等[23]研究了駕駛員輔助系統(tǒng)自動化級別的動態(tài)調(diào)整方法,實現(xiàn)了多種決策信息融合的動態(tài)調(diào)整策略。綜上可知,駕駛員輔助系統(tǒng)已成為各國的重點研究方向。在理論研究的基礎(chǔ)上,國外已開展了駕駛員輔助系統(tǒng)的工程化應(yīng)用。國內(nèi)重點開展了模型建立、數(shù)據(jù)庫設(shè)計、規(guī)則轉(zhuǎn)換等關(guān)鍵技術(shù)研究,缺少駕駛員輔助系統(tǒng)的體系化研究。此外,駕駛員輔助系統(tǒng)應(yīng)加強(qiáng)人工智能技術(shù)的應(yīng)用,以增強(qiáng)駕駛員態(tài)勢感知能力、應(yīng)對非預(yù)見性的任務(wù)場景和提高駕駛員的決策能力。
3駕駛員輔助系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
輔助系統(tǒng)將傳感器數(shù)據(jù)信息變?yōu)槭聦嵭畔?,?jīng)過適當(dāng)?shù)耐评頇C(jī)制決策出合理的方案,輔助駕駛員操縱,或發(fā)送控制指令至各系統(tǒng),自動執(zhí)行決策指令。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示。駕駛輔助系統(tǒng)包含系統(tǒng)狀態(tài)模塊、態(tài)勢評估模塊、任務(wù)規(guī)劃模塊、戰(zhàn)術(shù)規(guī)劃模塊和人機(jī)接口模塊。各模塊原理如下。
(1)系統(tǒng)狀態(tài)模塊
系統(tǒng)狀態(tài)模塊的原理如圖4所示,評估系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)對飛機(jī)的影響程度,提示與當(dāng)前飛機(jī)狀態(tài)不匹配的駕駛員操縱指令,并對故障操縱進(jìn)行糾正。此外,在狀態(tài)數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上,該模塊還負(fù)責(zé)監(jiān)控飛機(jī)狀態(tài)參數(shù),同時給出系統(tǒng)故障情況下的操縱方案,通過人機(jī)接口模塊提供給駕駛員。
(2)態(tài)勢評估模塊
態(tài)勢評估模塊原理如圖5所示。通過人機(jī)接口獲取駕駛員操縱指令,結(jié)合飛機(jī)狀態(tài)信息和信息流,以及其他模塊的數(shù)據(jù),如人機(jī)接口模塊得到的駕駛員操縱意圖、任務(wù)/戰(zhàn)術(shù)規(guī)劃模塊得到的規(guī)劃數(shù)據(jù),對信息進(jìn)行監(jiān)控管理和信息流管理,并對人機(jī)接口、任務(wù)/戰(zhàn)術(shù)規(guī)劃器的數(shù)據(jù)進(jìn)行更新。
(3)任務(wù)規(guī)劃模塊
任務(wù)規(guī)劃模塊原理如圖6所示?;陲w行先驗數(shù)據(jù)構(gòu)建威脅數(shù)據(jù)庫,當(dāng)外部環(huán)境改變時,根據(jù)威脅環(huán)境需求更新矩陣,結(jié)合最優(yōu)控制器的數(shù)據(jù),完成路徑重規(guī)劃。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合飛機(jī)系統(tǒng)狀態(tài)信息,完成規(guī)劃評估選擇,綜合威脅數(shù)據(jù)庫信息,完成威脅目標(biāo)定位、規(guī)劃數(shù)據(jù)監(jiān)控、任務(wù)路徑規(guī)劃和戰(zhàn)術(shù)路徑規(guī)劃。
(4)戰(zhàn)術(shù)規(guī)劃模塊
戰(zhàn)術(shù)規(guī)劃模塊原理如圖7所示,由重點關(guān)注、戰(zhàn)術(shù)選擇、專門化、無沖突規(guī)劃子模塊組成。戰(zhàn)術(shù)規(guī)劃綜合平臺為軟件實現(xiàn)模塊,與其他模塊完成軟件交互。重點關(guān)注預(yù)先設(shè)置需要關(guān)注的態(tài)勢,經(jīng)戰(zhàn)術(shù)選擇子模塊選取當(dāng)前最優(yōu)的戰(zhàn)術(shù),結(jié)合態(tài)勢評估、系統(tǒng)狀態(tài)等信息,完成武器、通信、機(jī)動等規(guī)劃,供駕駛員使用。
(5)人機(jī)接口模塊
人機(jī)接口模塊原理如圖8所示,由意圖推理器、差錯監(jiān)控、自適應(yīng)輔助決策以及信息管理器構(gòu)成。意圖推理器基于飛機(jī)數(shù)據(jù)和飛行操縱推理駕駛員意圖,識別出無法解釋的操縱,傳送到差錯監(jiān)控模塊。差錯監(jiān)控分析出可能存在的風(fēng)險,傳送給自適應(yīng)輔助決策模塊,給出糾正操縱供駕駛員使用。
4發(fā)展展望
4.1當(dāng)前研究的不足
對比國內(nèi)目前的研究重點,存在以下不足。
(1)針對駕駛員需求的研究不充足
作為飛行操縱的核心環(huán)節(jié)和輔助系統(tǒng)的使用方,駕駛員對于飛行操縱穩(wěn)定性、飛機(jī)響應(yīng)速度、顯示界面清晰度、故障告警優(yōu)先級、駕駛桿/盤反饋力大小,以及駕駛艙操縱指令的靈敏度等提出的飛行體驗和改進(jìn)意見,將對駕駛輔助系統(tǒng)的完善起到關(guān)鍵作用。然而,受到與軍用飛機(jī)駕駛員交流途徑的限制,針對駕駛員需求的研究資料非常有限,有接觸途徑的科研院所人員應(yīng)開展駕駛員需求專項研究。
(2)針對知識庫的研究不充足
知識庫是駕駛輔助系統(tǒng)的技術(shù)基礎(chǔ)?,F(xiàn)有資料通常根據(jù)飛行/操縱先驗知識、飛機(jī)/環(huán)境模型、飛機(jī)狀態(tài)參數(shù),從單一的設(shè)計師角度構(gòu)建靜態(tài)數(shù)據(jù)庫。然而,由于不同駕駛員的操縱體驗存在差異、飛機(jī)飛行場景逐漸增加、飛行參數(shù)逐步完善等因素,需從設(shè)計師、駕駛員、觀察員等不同維度建立輔助系統(tǒng)的知識庫,隨著時間的發(fā)展和飛行次數(shù)的增多,知識庫可進(jìn)行自主完善。
(3)針對操縱權(quán)限的研究不充足
在復(fù)雜環(huán)境下飛行時,涉及一個重要的問題:駕駛員操縱權(quán)限分配。在不同的危險環(huán)境下,輔助系統(tǒng)執(zhí)行哪些操縱,駕駛員完成哪些操縱,將影響系統(tǒng)的軟/硬件設(shè)計和駕駛員的體驗感。然而,對飛機(jī)類型的劃分、功能場景的分類、駕駛水平的劃分,以及輔助級別的分類,從而完成駕駛員操縱權(quán)限的劃分,缺少詳細(xì)的研究。
(4)針對系統(tǒng)交聯(lián)的研究不充足
對于國內(nèi)外有人飛機(jī),通常由航空電子系統(tǒng)、飛行控制系統(tǒng)、機(jī)電管理系統(tǒng)和發(fā)動機(jī)控制系統(tǒng)等機(jī)載系統(tǒng)組成。經(jīng)過幾十年的航空研究和工程應(yīng)用,系統(tǒng)間交聯(lián)關(guān)系和軟硬件設(shè)計界面清晰,飛機(jī)安全性和可靠性等滿足設(shè)計需求。然而,對于駕駛輔助系統(tǒng)的系統(tǒng)定位和現(xiàn)有機(jī)載系統(tǒng)的軟/硬件交聯(lián)關(guān)系,缺少詳細(xì)的理論研究與地面試驗,將不利于輔助系統(tǒng)的機(jī)上應(yīng)用。
4.2未來研究的展望
在未來的研究中,應(yīng)重點開展以下工作。
(1)信息融合技術(shù)
作為減輕駕駛員負(fù)擔(dān)和提高飛行安全的系統(tǒng),駕駛員輔助系統(tǒng)將面向飛機(jī)頂層,采集各機(jī)載子系統(tǒng)的信息,包括航空電子、飛行控制、機(jī)電管理、發(fā)動機(jī)控制等系統(tǒng),以及座艙操縱指令、飛機(jī)飛行狀態(tài)、顯控告警信息等,提高飛機(jī)的性能。在信息融合數(shù)據(jù)模型的基礎(chǔ)上,對采集的多傳感器信息采用融合算法處理。在一定準(zhǔn)則下,加以自動分類、綜合、分析、處理,完成數(shù)據(jù)融合和評估分析,從而獲得較為準(zhǔn)確的飛機(jī)狀態(tài)、飛機(jī)構(gòu)型、機(jī)載系統(tǒng)狀態(tài)和駕駛員操縱意圖等。
以指示空速信息融合為例,航空工業(yè)一飛院開展了大飛機(jī)空速異常時重構(gòu)方法研究,原理如圖9所示。當(dāng)空速正常時,通過地速和真空速實時計算風(fēng)速,存入風(fēng)速數(shù)據(jù)庫。當(dāng)空速異常時,由于風(fēng)速傳感器可能出現(xiàn)故障,需要判斷風(fēng)速傳感器的信號正確性?;诮?jīng)驗選取風(fēng)速數(shù)據(jù)庫中近八拍的風(fēng)速平均值,與當(dāng)前風(fēng)速傳感器值進(jìn)行對比,若誤差小于風(fēng)速平均值的5%,則傳感器正常。由風(fēng)速和故障時刻的地速計算真空速,結(jié)合當(dāng)前飛行高度、溫度信號,確定真實的指示空速,供駕駛員進(jìn)行故障狀態(tài)改出。試驗結(jié)果表明,指示空速信息融合的算法有效。
(2)意圖識別技術(shù)
基于信息融合的事實信息,通過飛行狀態(tài)和環(huán)境信息等建立知識庫,對駕駛員操縱指令進(jìn)行分析,引入決策層信息融合,識別出操縱意圖。當(dāng)操縱意圖與當(dāng)前飛行狀態(tài)不符時,以合適的文字、圖形、語音、燈光提醒駕駛員。
在提示駕駛員誤操縱之后,輔助系統(tǒng)在簡圖頁給出相應(yīng)的處置措施,包括危險狀態(tài)提示、故障狀態(tài)改出方法、操縱指令建議等,并分析誤操縱的原因。
(3)綜合告警技術(shù)
對于正確的操縱指令,與駕駛員交流確認(rèn)后,以駕駛員青睞的顏色、字體、圖形在主顯和簡圖頁中顯示。對于多種告警信號和故障原因,在有效顯示區(qū)域進(jìn)行分配,使得所需的信息顯示到指定區(qū)域中,供駕駛員高效率使用。
當(dāng)多個告警信息發(fā)生時,顯示技術(shù)對告警信息的優(yōu)先級進(jìn)行分類,并按優(yōu)先級高低逐次顯示。當(dāng)駕駛員按序執(zhí)行故障改出操縱時,光標(biāo)應(yīng)跟蹤改變,且區(qū)分已完成步驟和未完成步驟的字體顏色,從而輔助駕駛員快速、清晰、準(zhǔn)確地完成飛行操縱。
在大運飛機(jī)設(shè)計中,由于機(jī)載系統(tǒng)告警條目繁雜、多系統(tǒng)并發(fā)報故時駕駛員壓力大等,以傳統(tǒng)機(jī)載系統(tǒng)告警設(shè)計為依托,開展了基于多系統(tǒng)故障并發(fā)的綜合告警技術(shù),將飛機(jī)多系統(tǒng)的多個告警信息進(jìn)行綜合評估后,建立告警故障樹,對告警信號進(jìn)行排序、抑制和組合,并給出故障安全危害等級和操作建議,以有效減輕駕駛員的心理壓力,防止駕駛員錯誤操縱影響飛機(jī)安全,原理如圖10所示。
(4)人機(jī)協(xié)同技術(shù)
駕駛員輔助系統(tǒng)需基于不同的設(shè)計準(zhǔn)則,對輔助功能進(jìn)行等級判定,制訂人機(jī)功能分配方案,從而對駕駛員與系統(tǒng)功能的優(yōu)先權(quán)進(jìn)行合理劃分,極大地提高情感感知的智能化和決策的自動化程度,提高人與系統(tǒng)的協(xié)作能力,提高任務(wù)有效性和安全性。將駕駛員操縱能力、飛機(jī)性能、戰(zhàn)場態(tài)勢等因素納入評估指標(biāo)體系,使輔助評估技術(shù)更加全面可靠,也為駕駛員的后續(xù)決策提供更加準(zhǔn)確的支持。
面對駕駛員成本高昂、成熟駕駛員短缺等問題,中國商飛公司牽頭開展了基于人工智能技術(shù)的單一駕駛員研究[25]。通過“單一駕駛員+駕駛艙自動化機(jī)組系統(tǒng)+地面操作員”的飛行駕駛協(xié)同模式,實現(xiàn)從起飛機(jī)場到目的機(jī)場的飛行過程,覆蓋門到門全飛行階段,滿足雙駕駛員決策能力、效率和有效性,如圖11所示。對于傳感器信息采集,通過語音傳感器實現(xiàn)駕駛員與駕駛艙自動化機(jī)組系統(tǒng)的信息交互。通過視覺傳感器讀取儀表面板和監(jiān)視儀表的數(shù)值,以及開關(guān)控制按鈕的位置。對于功能重分配,按照知識庫存儲的安全性、難易程度、操作時間等評判準(zhǔn)則,結(jié)合不同屬性特點、飛行駕駛軟件局限,完成飛行程序的分解和歸屬定義。隨著飛行架次的增加,應(yīng)用智能技術(shù)實現(xiàn)評判準(zhǔn)則知識庫的自主完善,以實現(xiàn)最優(yōu)人機(jī)分配。
(5)工程實現(xiàn)技術(shù)
對于駕駛員輔助系統(tǒng),工程實現(xiàn)是關(guān)鍵技術(shù)。如果輔助系統(tǒng)由軟件模塊實現(xiàn),應(yīng)選擇合適的機(jī)載設(shè)備進(jìn)行駐留,并滿足系統(tǒng)的六性指標(biāo)要求。如果輔助系統(tǒng)由硬件設(shè)備實現(xiàn),應(yīng)考慮硬件板卡的設(shè)計、操作系統(tǒng)的選擇、交聯(lián)系統(tǒng)的通信邏輯等,在現(xiàn)有機(jī)載系統(tǒng)上完成輔助系統(tǒng)的擴(kuò)充。
5結(jié)束語
在國內(nèi)外學(xué)者的研究基礎(chǔ)上,本文給出了駕駛員輔助系統(tǒng)的完整概念。通過國內(nèi)外研究現(xiàn)狀可知,作為一個智能的、以人為中心的、基于知識的系統(tǒng),駕駛員輔助系統(tǒng)集成了操縱意圖識別、誤操作監(jiān)控、危險狀態(tài)改出等多種功能,已成為國際航空領(lǐng)域的重點研究方向。隨后,研究了駕駛員輔助系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu),包括系統(tǒng)狀態(tài)模塊、態(tài)勢評估模塊、戰(zhàn)術(shù)規(guī)劃模塊、任務(wù)規(guī)劃模塊和人機(jī)接口模塊。最后,分析了當(dāng)前研究的不足,以及未來研究的展望,將為國內(nèi)先進(jìn)飛機(jī)的駕駛員輔助系統(tǒng)研究和型號研制工作提供技術(shù)支持。
參考文獻(xiàn)
[1]Corrigan J,Keller K. Pilots associate - An inflight mission planning application[C]// Guidance,Navigation and Control Conference,1989:1-17.
[2]Leavitt C A,Smith D M. Integrated dynamic planning in the pilots associate[D]. American Institute of Aeronautics and Astronautics,1989.
[3]Small R L,Howard C W. A real-time approach to information management in a pilots associate[C]// Digital Avionics Systems Conference,1991:440-445.
[4]Vanvollenhoven R F,Lee Y,Lambert R E,et al. Treatment of systemic lupus-erythematosus with dehydroepiandrosterone:A a pilot-study[J]. Arthritis & Rheumatology,1992,35(9):55-65.
[5]Banks S B,Lizza C S. Pilots associate:A cooperative,know ledge-based system application[J]. IEEE Expert,1991,6(3):18-29.
[6]Lapuma A,Marlin C. Pilots associate:A synergistic system reaches maturity[C]// Computing in Aerospace Conference,1993:1131-1141.
[7]McBryan B,Hall J. Engineering approach for rotorcraft pilots associate cognitive decision aiding systems development[C]// IEEE DigitalAvionics Systems Conference,1994:76-81.
[8]于會.駕駛員智能輔助專家系統(tǒng)[D].西安:西北工業(yè)大學(xué), 2005. Yu Hui. Driver intelligent assistance expert system[D].Xian: Northwestern Polytechnical University, 2005. (in Chinese)
[9]吳文海,張源原,周思羽,等.駕駛員助手項目綜述[J].航空學(xué)報,2016(12):3563-3577. Wu Wenhai,Zhang Yuanyuan,Zhou Siyu,et al. Overview of pilots associate program[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica,2016(12):3563-3577. (in Chinese)
[10]呂全喜,占正勇.基于黑板模型的智能駕駛員輔助決策方法[J].兵工自動化, 2010(2):93-96. Lv Quanxi, Zhan Zhengyong. Intelligent pilots assistant decision-making method based on blackboard model[J]. Ordnance IndustryAutomation, 2010(2):93-96. (in Chinese)
[11]金欣.“深綠”及AlphaGo對指揮與控制智能化的啟示[J].指揮與控制學(xué)報,2016, 2( 3) : 202-207. Jin Xin. Inspiration to intelligent command and control from deep green and AlphaGo[J]. Journal of Command and Control, 2016, 2(3): 202-207. (in Chinese)
[12]董冬妮,危虹,蔣慶喜,等.美國海軍艦載機(jī)通用型輔助動力系統(tǒng)的PBL分析及啟示[J].航空科學(xué)技術(shù),2020,31(12):74-79. Dong Dongni, Wei Hong, Jiang Qingxi, et al. Analysis and Enlightenment of PBL for the APU installed in the US navys carrier based aircraft[J]. Aeronautical Science & Technology, 2021, 31(12): 74-79.(in Chinese)
[13]吳明忠,劉永志.人工智能技術(shù)在直升機(jī)領(lǐng)域的應(yīng)用及發(fā)展展望[J].航空科學(xué)技術(shù),2021,32(1):29-34. Wu Mingzhong, Liu Yongzhi. Application and development prospect of AI technology in helicopter field[J]. Aeronautical Science & Technology, 2021, 32(1): 29-34.(in Chinese)
[14]Greeley K W,Schwartz R J. F-22 cockpit avionics:A systems integration success story[C]// International Society for Optics and Photonics,2000:52-62.
[15]Bonner M,Taylor R,F(xiàn)letcher K,et al. Adaptive automation and decision aiding in the military fast jet domain[C]// Proceedings of the Conference on Human Performance,Situation Awareness and Automation:User Centered Design for the New Millenium,2000:154-159.
[16]周思羽,吳文海,張楠,等.自主空戰(zhàn)機(jī)動決策方法綜述[J].航空計算技術(shù), 2012, 24(1):27-31. Zhou Siyu, Wu Wenhai, Zhang Nan,et al. Overview of pilots associate program[J]. Aeronautical Computing Technique, 2012, 24(1):27-31. (in Chinese)
[17]Strohal M,Onken R. Intent and error recognition as part of a knowledge-based cockpit assistant[J]. Proceedings of SPIE -The International Society for Optical Engineering,1998,3390:287-299.
[18]Gerlach M,Onken R,Prevot T,et al. The cockpit assistant system cassy - design and in-flight evaluation[J]. Advances in Human Factors/Ergonomics,1995,20:759-764.
[19]Stuetz P,Schulte A. Evaluation of the cockpit assistant military aircraft(CAMA)in flight trials[C]// International Conference on Engineering Psychology & Cognitive Ergonomics Aerospace & Transportation Systems,2001:15-22.
[20]Stiitz P. Evaluation of the cockpit assistant military aircraft CAMA in simulator trials[C]// Sensor Data Fusion and Integration of the Human Element,2008:1-8.
[21]于會,李偉華.飛機(jī)駕駛員輔助人工智能系統(tǒng)框架設(shè)計[J].火力與指揮控制,2008,33(8):121-123. Yu Hui, Li Weihua. The architecture design of pilot assistant artificial intelligent system[J]. Fire Control and Command Control, 2008,33(8):121-123. (in Chinese)
[22]陳中起,于雷,隋永華,等.戰(zhàn)斗機(jī)突擊作戰(zhàn)實時輔助決策研究[J].應(yīng)用科學(xué)學(xué)報,2012,30(5):545-551. Chen Zhongqi, Yu Lei, Sui Yonghua, et al. Real-time assisted decision-making in air fighters penetration attack[J]. Journal ofApplied Science, 2012,30(5):545-551. (in Chinese)
[23]武俊兆,張安.基于D-S證據(jù)理論的飛行員輔助系統(tǒng)自動化級別動態(tài)調(diào)整方法[J].計算機(jī)與現(xiàn)代化, 2014(1):67-70. Wu Junzhao, Zhang An. D-S evidence theory-based dynamic adjustment method of automation level for pilot assistance system[J]. Computer and Modernization, 2014 (1): 67-70. (in Chinese)
[24]Lizza C,F(xiàn)riedlander C. The pilots associate:A forum for the integration of knowledge-based systems and avionics[C]// Aerospace & Electronics Conference. IEEE,1988:1252-1258.
[25]張炯,曾銳.商用飛機(jī)單一飛行員駕駛模式設(shè)計及測試[J].航空科學(xué)技術(shù),2020,31(6):42-49. Zhang Jiong, Zeng Rui. Mode design and test for commercial aircraft single-pilot operations[J]. Aeronautical Science & Technology, 2020, 31(6): 42-49. (in Chinese)
Research Status and Development Prospect of Pilot Assistance System
Wu Jiaju1,Su Xingjun2,Zhu Yan1
1. AVIC The First Aircraft Institute,Xian 710089,China
2. Chinese Flight Test Establishment,Xian 710089,China
Abstract: Aiming at the problems that pilots are difficult to process massive information quickly, the flight environment is changeable, and the psychological limitation under high-intensity burden, the Pilot Assistance System (PAS) emerges as the times require. Based on the description of PAS by scholars at home and abroad, this paper gives a complete concept of pilot assistance system, expounds the research status of PAS in detail, analyzes the principal structure of PAS, puts forward the deficiency of current research and the prospect of future development of PAS, and gives some engineering application examples, which provides a reference for the follow-up domestic development in this field and model development work.
Key Words: PAS; principal structure; development prospect; engineering application