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伍斯特理工学院(WPI)宣布，其中一名教授已获得美国空军18个月，185,000美元的拨款，用于研究如何安全，可靠，智能地操作无人驾驶飞行器(UAV)机械问题或遇到其他意外情况。
机械工程和航空航天工程助理教授Raghvendra V. Cowlagi与奥罗拉飞行科学公司合作获得资助，该公司是可选飞行和无人飞机创造和设计的领导者。
该研究可应用于军事和民用应用中使用的无人机，包括用于搜索和救援任务的无人机。
无人机设计用于在地面上的人类飞行员的操纵下飞行。然而，失去通信和/或机载突发事件(例如发动机问题或未检测到的机身结构损坏)会削弱无人机完成其任务的能力。由空军运营的无人机包括通用原子公司MQ-1“捕食者”，它的翼展大约是波音747的四分之一，可以携带大约450磅的有效载荷。
即使通信没有中断，由空军运营的无人机传输的大量数据 - 包括飞机的健康状况，定位，天气和其他因素 - 在紧急情况下都会使飞行员不堪重负，因此难以评估情况的真实性质。
“这可能导致事故或飞机可能无法以最佳方式运行，”Cowlagi说。
为了应对这一挑战，Cowlagi和他的研究团队正在开辟在无人机的机载计算机上运行的算法，该计算机将同意 飞机以最少的人工监督或远程驾驶执行高级任务，同时还使车辆能够承受严峻的降级。机身和发动机。该算法还将帮助远程飞行员解析无人机传输的大量信息，以更好地了解车辆状况。
“我们正试图确定我们可以在飞机上安装什么类型的智能算法来处理这些传感器输入，”Cowlagi说。“我们希翼无人机能够在船上进行大量计算并在与飞行员沟通之前处理这些突发事件。”
Cowlagi强调远程飞行员仍将是主管，但算法将承担飞行员实时决策的大部分负担。他说：“很多可能在飞行员头上进行的决策现在将用于无人机，我们认为这将导致未来无人机的安全运行。”
在构建算法时，Cowlagi说他的团队正在使用一种基于线性时序逻辑(LTL)规范的新方法。LTL是一种逻辑系统，同意 人类主管指挥无人机，并在无人机上施加安全行为，所有这些都采纳统一的人性化格式。Cowlagi的研究正在解决的挑战是设计算法，确保无人机努力遵循人类监督员的这些命令，同时考虑机体结构和/或引擎中的健康退化。
“这项研究以前从未在无人驾驶飞行器的背景下使用，”Cowlagi说。“我们是第一批尝试这种方法并试图应用这种方法，希翼能够使无人机安全可靠。”
Aurora领导人对与WPI的合作感到高兴。
“Aurora和WPI之间的合作正在产生令人兴奋的结果，证明在不久的将来可以获得自我感知和自反应无人机，”Aurora的复合结构研究工程师和项目负责人Jeffrey Chambers说。“Aurora提供无人机专业知识，并帮助制定研究声明，而WPI提供新颖的概念，以解决手头的操作障碍。”
与Cowlagi合作的其他研究人员是研究生Zetian Zhang，Benjamin Cooper和Ruixiang Du，他们正在Cowlagi的监督下进行博士研究。
这项拨款建立在美国空军资助的研究基础上，该研究是Cowlagi与Aurora合作进行的。特殊是，通过Cowlagi及其团队获得的初步结果，2015年初证明了当前研究的可行性。