自動化飛機在惡劣海況下的著陸
引言
近日聚焦於自動飛行技術的研究引發了廣泛關注。最近，美國海軍正在探索一種能夠應對惡劣海況並能順利完成飛機著陸的解決方案。為了實現這一目標，它們正在借助德克薩斯 A＆M 大學的研究人員開發下一代完全自主的垂直起降（VTOL）飛機。這項研究的關鍵是將最佳飛機設計與強大的機器學習算法相結合，以實現在惡劣海況下飛機的自動著陸。問題與挑戰
以飛機降落在船的飛行甲板上，是海軍飛行員所面臨的最具挑戰性和複雜的操作之一。與跑道不同，任何船的降落區域都很小，且是一個不斷移動且隨著海浪搖擺的目標。過去已經提出了一些自動化著陸的解決方案，但在惡劣海況、如風力劇烈、能見度低和其他挑戰性環境下，這些解決方案並不能有效應對直升機飛行員所面臨的問題。研究方法與技術
根據德克薩斯 A＆M 大學的航空學系副教授 Moble Benedict 的說法，自動著陸在操作過程中並不需要飛行員看著移動的飛行甲板。相反，飛行員們直接注視著船上的一條特殊裝置，稱為視平線條，這是一條綠色、亮燈和陀螺穩定的條紋，為飛行員提供了人工視平線。 相比之下，該研究拋棄了過去的方法，利用攝像頭、GPS 和鐳射雷達來跟蹤移動的船，並調整飛機以配合其運動。相反，Benedict 和德克薩斯 A＆M 大學電氣與計算機工程系助理教授 Dileep Kalathil 正在模仿飛行員跟蹤視平線條的行為，來自動化著陸過程。 Kalathil 表示強化學習是一種用於發展自主系統控制算法的機器學習方法。他們正在開發一種強化學習控制算法，即使在飛機飄動或遭遇強風等情況下，也能夠準確地跟蹤視平線條。 此外 Benedict 和 Kalathil 在使用強化學習來跟蹤和安全降落無人機的各種條件下都取得了成功。現在他們將結合航空工程和電氣與計算機工程的專業知識，以擴大這些進展。研究應用與影響
美國海軍對這項研究感興趣的三個方面是：一種不依賴跑道的飛機，即可以垂直起飛和著陸；巡航效率，使飛機能夠長時間飛行；以及安全成功地在移動的船甲板上著陸。為了實現這些目標，Benedict 將他在旋翼機方面的專業知識應用於設計抗風能力強且高效的 VTOL 飛機概念，這可能包括在從垂直飛行轉換為固定翼巡航時使用可摺疊機翼。透過模擬、風洞試驗和飛行試驗，他將分析這些概念的效能和動力學，並建立一個子等比例模型來補充 Kalathil 所開發的控制系統。 Kalathil 則利用他在強化學習方面的專業知識，開發了一個強大到能夠應對惡劣條件、並能夠快速適應實時資料的算法，以做出像飛行員一樣的反應。這種自適應性解決了其他開發專案所面臨的模擬與現實之間的差距。Kalathil 還在考慮使用聯合控制臺來控制多個無人機。結論與建議
如上所述，這項研究有望為自動飛機在惡劣海況下的著陸帶來重大突破。然而在這種新技術應用於實際操作之前，仍然需要進一步的研究和開發。特別是，研究人員需要考慮到不同的海況和天氣狀況，以確保系統能夠適應各種挑戰。同時安全性和可靠性也是構建這種自動化系統時不可忽視的關鍵要素。 最終成果如何應用取決於將來的實際操作需求。這項研究將有助於改進海軍和其他應用領域的自主系統技術，並可能為未來的海上飛行操作創造更安全和高效的環境。 對於未來的研究方向，研究人員可以考慮進一步最佳化算法和採用更先進的人工智慧技術來進一步提高自動化飛行操作的效能。此外與業界和相關領域的專業人士進行合作，可以推動這項研究的應用和實際操作。參考資料
1. Vishnu Saj et al, Robust Reinforcement Learning Algorithm for Vision-based Ship Landing of UAVs, arXiv (2022). DOI: 10.48550/arxiv.2209.08381 2. Bochan Lee et al, Intelligent Vision-based Autonomous Ship Landing of VTOL UAVs, arXiv (2022). DOI: 10.48550/arxiv.2202.13005 3. "Automating aircraft ship landings at rough seas." Tech Xplore, 3 October 2023, https://techxplore.com/news/2023-10-automating-aircraft-ship-rough-seas.htmlstorm-自動化飛機,惡劣海況,降落
