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空客A3创新中心启动的“探路者”项目正在为多种飞行器开发适合的自动驾驶系统，该团队使用计算机视觉和机器学习技术让飞行器感知所处环境和学习驾驶决策。采用专门开发的各种硬件给自动驾驶程序提供运行所需的各种信息。程序在地面学习完成上载到飞机上后将停止机器学习，确保自驾程序的行为可控性。
空中客车公司设在硅谷的空中客车公司A3创新中心启动了一个项目，开发可认证的自动驾驶系统，该系统可应用于空中客车公司的整条产品线，从自主飞行的城市空中出租车到只需要1名飞行员的大型商用飞机。
“探路者”（ Wayfinder）项目已被纳入空中客车公司A3的“瓦哈娜”（Vahana冯金证机计划，在一种用于城市空中交通（ UAM）的自动电动垂直起降飞行器“阿尔法1号”上进行测试。“瓦哈娜”计划专注于自动驾驶方面，“探路者”团队为该单座飞行器开发了探测一避让系统。“瓦哈娜”计划自2016年以来一直处于开发阶段，已完成50次无人驾驶试飞。
“探路者”项目主管阿尔尼·斯托克切克说：“很明显，我们开发的探测一避让系统可以在空中客车公司集团内部产生更大的影响，特别是商用飞机方面，我们主要致力于开发一套通用的软件和硬件，能够以可扩展的方式应用于各种飞行器上。”
为“瓦哈娜”计划开发了探测一避让系统后，“探路者”团队现正致力于为进入生产化阶段的空中客车公司城市空中交通飞行器提供自主飞行能力。阿尔尼·斯托克切克表示，该团队也参加了空中客车公司的另一项让大型商用飞机只需一名飞行员即可驾驶的研发工作，包括空中客车公司的自主滑行、起降（ATTOL）计划。
对自动驾驶能力的需求背后的驱动因素，是飞行员供应可能将根不上大型商用飞机市场预测增长的預期，以及城市空中交通市场潜在的额外需求。“商业航班飞行员数量从20万增长到60万将非常困难，如果城市空中交通飞行器也靠飞行员驾驶，则这一数字还要大一个数量级。”他指出。
在像“瓦哈娜”这样的自动驾驶飞机上，自动驾驶系统必须替代人类飞行员做出所有决定。“它必须了解其所处环境，做出至少等同人类飞行员水平的决策，”阿尔尼·斯托克切克说。“关键挑战是系统如何应对非预期的事件。这是从自动化到自主化的重要一步。”
只要经过适当训练，人类能很好地应对非预期事件。阿尔尼·斯托克切克表示，“计算机则更擅长重复性任务。那么我们如何创造新的、能很好地处理非预期事件的自主能力呢？”答案是机器学习和从数据中学习的能力。
“探路者”项目正在开发基于计算机视觉和机器学习的软件，让飞机能够感知周围的环境。该团队正在使用为图像处理和自动驾驶汽车开发的技术，经过整合适配，使之满足自动驾驶飞机的要求。此外，他们还在开发决策软件，使飞机能够在其感知的环境中自主飞行。
为了给复杂的自动驾驶软件提供运行所需的各种信息，“探路者”项目正在开发各种硬件，包括新型传感器和计算能力强大，尺寸、重量和功率满足飞机限制的计算机，“我们正在与自动驾驶汽车传感器和计算领域的顶尖供应商合作，使他们的产品能满足我们的要求。”阿尔尼·斯托克切克说。
探路者”项目采用了数据驱动的开发方法。“飞行员经过严格的训练学会飞行。他们从错误中吸取教训，但当他们退休时，这些经验是无法继承的，数据驱动的开发方法汇集了成百上千名飞行员的经验，并将其置于自动驾驶程序可以学习的环境中。”
会自我学习的系统带来了认证问题，因为它的行为是不确定的一给定的输入可能并不总是产生相同的输出。在“探路者”项目的方法中，汇总的数据被用于训练自驾程序。“首先我们验证程序是安全的，然后我们将它上传到飞机上，”阿尔尼·斯托克切克说。“一旦加载，它就会以确定的模式行事。除非我们更新软件，否则不会改变。”他们将在飞机运行期间收集飞行经验数据。“作为制造商，我们有机会在飞行器上安装系统，记录飞行环境和飞行员操作，”他说。对于城市空中交通，在城市飞行的有人驾驶直升机可以提供创建机器学习模型所需的数据。“大型商用飞机会有所不同。”
空中客车公司A3创新中心于2016年成立，与空中客车公司之间保持一定的独立性，并通过承担对业务部门风险太大的项目，从内部驱动空中客车公司以创新某发展。但“探路者”项目与母公司联系很紧密。“空中客车公司A3与空中客车公司研发机构之间存在紧密联系，”阿尔尼·斯托克切克说，“在竞争日趋激烈的城市空中交通市场上，这是我们与众不同的一点。作为有着耀眼历史的空中客车公司集团的下属机构，安全是我们研发自动驾驶技术的核心关注。”
（李韵编译自AW&ST，2019-4-03）
空中客车公司设在硅谷的空中客车公司A3创新中心启动了一个项目，开发可认证的自动驾驶系统，该系统可应用于空中客车公司的整条产品线，从自主飞行的城市空中出租车到只需要1名飞行员的大型商用飞机。
“探路者”（ Wayfinder）项目已被纳入空中客车公司A3的“瓦哈娜”（Vahana冯金证机计划，在一种用于城市空中交通（ UAM）的自动电动垂直起降飞行器“阿尔法1号”上进行测试。“瓦哈娜”计划专注于自动驾驶方面，“探路者”团队为该单座飞行器开发了探测一避让系统。“瓦哈娜”计划自2016年以来一直处于开发阶段，已完成50次无人驾驶试飞。
“探路者”项目主管阿尔尼·斯托克切克说：“很明显，我们开发的探测一避让系统可以在空中客车公司集团内部产生更大的影响，特别是商用飞机方面，我们主要致力于开发一套通用的软件和硬件，能够以可扩展的方式应用于各种飞行器上。”
为“瓦哈娜”计划开发了探测一避让系统后，“探路者”团队现正致力于为进入生产化阶段的空中客车公司城市空中交通飞行器提供自主飞行能力。阿尔尼·斯托克切克表示，该团队也参加了空中客车公司的另一项让大型商用飞机只需一名飞行员即可驾驶的研发工作，包括空中客车公司的自主滑行、起降（ATTOL）计划。
对自动驾驶能力的需求背后的驱动因素，是飞行员供应可能将根不上大型商用飞机市场预测增长的預期，以及城市空中交通市场潜在的额外需求。“商业航班飞行员数量从20万增长到60万将非常困难，如果城市空中交通飞行器也靠飞行员驾驶，则这一数字还要大一个数量级。”他指出。
在像“瓦哈娜”这样的自动驾驶飞机上，自动驾驶系统必须替代人类飞行员做出所有决定。“它必须了解其所处环境，做出至少等同人类飞行员水平的决策，”阿尔尼·斯托克切克说。“关键挑战是系统如何应对非预期的事件。这是从自动化到自主化的重要一步。”
只要经过适当训练，人类能很好地应对非预期事件。阿尔尼·斯托克切克表示，“计算机则更擅长重复性任务。那么我们如何创造新的、能很好地处理非预期事件的自主能力呢？”答案是机器学习和从数据中学习的能力。
“探路者”项目正在开发基于计算机视觉和机器学习的软件，让飞机能够感知周围的环境。该团队正在使用为图像处理和自动驾驶汽车开发的技术，经过整合适配，使之满足自动驾驶飞机的要求。此外，他们还在开发决策软件，使飞机能够在其感知的环境中自主飞行。
为了给复杂的自动驾驶软件提供运行所需的各种信息，“探路者”项目正在开发各种硬件，包括新型传感器和计算能力强大，尺寸、重量和功率满足飞机限制的计算机，“我们正在与自动驾驶汽车传感器和计算领域的顶尖供应商合作，使他们的产品能满足我们的要求。”阿尔尼·斯托克切克说。
探路者”项目采用了数据驱动的开发方法。“飞行员经过严格的训练学会飞行。他们从错误中吸取教训，但当他们退休时，这些经验是无法继承的，数据驱动的开发方法汇集了成百上千名飞行员的经验，并将其置于自动驾驶程序可以学习的环境中。”
会自我学习的系统带来了认证问题，因为它的行为是不确定的一给定的输入可能并不总是产生相同的输出。在“探路者”项目的方法中，汇总的数据被用于训练自驾程序。“首先我们验证程序是安全的，然后我们将它上传到飞机上，”阿尔尼·斯托克切克说。“一旦加载，它就会以确定的模式行事。除非我们更新软件，否则不会改变。”他们将在飞机运行期间收集飞行经验数据。“作为制造商，我们有机会在飞行器上安装系统，记录飞行环境和飞行员操作，”他说。对于城市空中交通，在城市飞行的有人驾驶直升机可以提供创建机器学习模型所需的数据。“大型商用飞机会有所不同。”
空中客车公司A3创新中心于2016年成立，与空中客车公司之间保持一定的独立性，并通过承担对业务部门风险太大的项目，从内部驱动空中客车公司以创新某发展。但“探路者”项目与母公司联系很紧密。“空中客车公司A3与空中客车公司研发机构之间存在紧密联系，”阿尔尼·斯托克切克说，“在竞争日趋激烈的城市空中交通市场上，这是我们与众不同的一点。作为有着耀眼历史的空中客车公司集团的下属机构，安全是我们研发自动驾驶技术的核心关注。”
（李韵编译自AW&ST，2019-4-03）