Autonomous take-off and landing of a tethered aircraft: a simulation study
ABB Switzerland Ltd., Corporate Research（ABB瑞士有限公司，企业研究）
本文提出了一种基于模型的分布式控制方法，用于实现 tethered aircraft 的自主起飞、低张力飞行和着陆，通过数值模拟评估了其在不同风速和湍流下的着陆精度。
2015-10-05 cs.SY eess.SY math.OC
Falsification of a Vision-based Automatic Landing System
University of Michigan（密歇根大学）
本文针对以相机为主要传感器的固定翼飞机自动着陆系统，提出视觉着陆架构与PID控制器，并用实际飞行数据验证着陆规范，进而利用Breach工具在X-Plane与Simulink联合仿真中寻找违反规范的反例。
2023-07-04 cs.RO cs.SY eess.SY
Operational Integration Potential of Regional Uncrewed Aircraft Systems into the Airspace System
本文评估了固定翼货运无人驾驶航空器系统融入空域系统的潜力，通过分析机场跑道承重、空域类别及认证着陆系统可用性，在德国、德州和加州识别出具备初始运行高潜力的机场，并探讨了基于视觉的着陆技术对提升未来可及性的作用。
2023-09-15 cs.SY eess.SY
A Vision-Based Control Method for Autonomous Landing of Vertical Flight Aircraft On a Moving Platform Without Using GPS
Texas A&M University（德克萨斯A&M大学）
本文讨论了一种新的基于视觉的估计和控制方法，使完全自主跟踪和垂直起降（VTOL）的无人机（UAV）在移动平台上的着陆，而不依赖于GPS信号。本方法的独特特征在于，它在不跟踪着陆垫本身的情况下完成该任务;然而，通过利用垂直于着陆垫并且平行于飞行员/车辆的视线安装的标准化视觉提示。利用单目摄像机建立了一套计算机视觉系统，检测无人机的视觉信号，精确估计无人机的航向及其在三个方向上到着陆场的相对距离。通过与基于Vicon的运动捕捉系统的比较，证明了本视觉系统在正确的视觉提示下实时测量小于厘米的精度内的距离和度内的航向的能力。一个增益调度的比例积分微分（PID）控制系统集成的视觉系统，然后在一个现实的仿真程序Gazebo的四旋翼无人机的动力学模型上实现。进行了大量的仿真，以证明控制器的能力，实现鲁棒跟踪和着陆的平台上移动的任意轨迹。使用固定和移动平台的重复飞行测试成功地进行了小于5厘米的着陆误差。
2020-08-17 cs.RO cs.SY eess.SY
NNLander-VeriF: A Neural Network Formal Verification Framework for Vision-Based Autonomous Aircraft Landing
University of California Irvine（加州大学欧文分校）
在本文中，我们考虑的问题，形式化验证的神经网络（NN）的自主着陆系统。在这样的系统中，NN控制器处理来自相机的图像，以在接近跑道时引导飞机。基于视觉的闭环系统的安全性和活性验证的核心挑战是缺乏捕获系统状态之间的关系的数学模型（例如，飞行器的位置）和由基于视觉的NN控制器处理的图像。另一个挑战是最先进的NN模型检查器的能力有限。这种模型检查器只能推理神经网络的简单输入-输出鲁棒性。这种限制造成了NN模型检查能力和需要验证一个闭环系统，同时考虑飞机动力学，感知组件和NN控制器之间的差距。为此，本文提出了NNLander-VeriF，一个框架来验证用于自主着陆的基于视觉的神经网络控制器。NNLander-VeriF通过利用透视相机的几何模型来获得捕获飞机状态与NN控制器的输入之间的关系的数学模型来解决上述挑战。通过将该模型转换为神经网络（人工分配的权重），并将其与神经网络控制器组成，可以使用一个增强的神经网络来捕获飞机状态和控制动作之间的关系。这种增强的NN模型导致将闭环验证自然编码为几个NN鲁棒性查询，最先进的NN模型检查器可以处理这些查询。最后，我们评估了我们的框架，以正式验证训练的NN的属性，并展示了它的效率。
2022-03-29 cs.CV cs.LG cs.SY
Robust Auto-landing Control of an agile Regional Jet Using Fuzzy Q-learning
针对桁架支撑翼（TBW）支线喷气飞机稳定性差的问题，提出了一种基于模糊强化学习的鲁棒自动着陆控制方法。强化学习（RL）在控制系统中的实际应用最近激增。与许多在RL算法中实现深度学习以生成连续动作的研究相比，本研究的方法简单明了，并通过应用模糊规则避免了复杂的神经网络架构。一个创新的，敏捷的民用飞机选择不仅要满足未来航空界的期望，但也证明了所建议的方法的鲁棒性。为了创建多目标RL环境，首先开发了六自由度（6-DoF）仿真。通过将飞机的自动着陆问题转化为一个马尔可夫决策过程（MDP）问题，设计了一个低层模糊Q学习（FQL）控制器来解决该问题。更具体地说，众所周知的Q学习方法是一种离散的RL算法，它由模糊规则补充，以提供连续的动作，而不需要复杂的学习结构。在不同的飞行条件下，考虑严重的阵风，测量噪声，致动器故障，模型的不确定性，广泛的飞行模拟所提出的系统的性能进行评估。此外，控制器的有效性将与现有的竞争技术，如动态逆（DI）和Q学习。仿真结果表明，所提出的控制系统的优越性能，作为一个可靠的和鲁棒控制方法，在实际应用中。
2023-02-21 cs.SY eess.SY
Adaptive and quasi-sliding control of shimmy in landing gears
摆振是一种危险的现象，发生在飞机的前起落架振荡在一个快速和不可控的方式。在本文中，我们提出了使用两个非线性控制方法（零平均控制和模型参考自适应控制的基础上最小控制合成）作为简单而有效的策略，以抑制不希望的振荡，即使在存在的不确定性和部分状态测量。数值结果验证了所提出的控制方法。
2021-11-12 cs.SY eess.SY
A Graph-Enhanced Deep-Reinforcement Learning Framework for the Aircraft Landing Problem
Jindal School of Management, The University of Texas at Dallas（德州大学达拉斯分校金德尔管理学院）
针对飞机着陆调度的实时性与可扩展性难题，本文提出融合图神经网络与 actor-critic 的深度强化学习框架，显著降低计算时间并提升跑道吞吐量。
2025-03-18 cs.AI cs.LG cs.SY
Data-driven robust MPC of tiltwing VTOL aircraft
本文针对倾转翼VTOL飞行器在风扰和模型不确定性下的控制问题，提出基于凸差函数分解的鲁棒管式MPC方法，并通过数据定义空气动力学的阵风案例验证其有效性。
2023-08-07 cs.SY eess.SY
Safe Schedule Verification for Urban Air Mobility Networks with Node Closures
在城市空中机动性（UAM）网络中，起飞和着陆点（称为垂直起降场）可能会经历间歇性关闭，例如，恶劣的天气为了确保安全，UAM网络中的所有飞行中的城市飞行器（UAV）必须具有在垂直起降场关闭的情况下具有足够着陆能力的替代着陆场。在本文中，我们研究的问题，在面对垂直机场关闭的UAM时间表的安全验证。我们首先为给定的UAM时间表提供安全的必要和充分条件，即如果发生垂直起降场关闭，那么所有无人机将能够安全地降落在备用着陆场。接下来，我们利用完全么模矩阵的性质，将这些条件转换为通过线性规划验证UAM调度安全性的有效算法。我们的算法允许不确定的旅行时间之间的UAM垂直和规模二次与预定的无人机的数量。我们展示了我们的算法上的UAM网络多达1,000无人机。
2022-06-27 cs.SY eess.SY
Certified Vision-based State Estimation for Autonomous Landing Systems using Reachability Analysis
University of California Irvine（加州大学欧文分校）
本文研究自主着陆系统的认证视觉状态估计问题，提出利用透视摄像机几何模型的混合单调性属性设计具有可认证误差界限的神经网络状态估计器，并通过事件摄像机数据验证了其有效性。
2023-09-10 cs.RO cs.SY eess.SY
Machine Learning-Driven Prediction of Lithium-Ion Battery Power Capability for eVTOL Aircraft
针对 eVTOL 高倍率放电下的电池功率极限预测，本文融合物理机理与机器学习预测电压温度及剩余放电时间，并加速最大功率搜索。
2025-10-03 cs.SY eess.SY
Tire-road friction estimation and uncertainty assessment to improve electric aircraft braking system
University of Perugia（佩鲁贾大学）
对路面摩擦系数的精确在线估计是任何先进制动控制系统的基本特征。在这项研究中，提出了一种基于MLP神经网络的数据驱动方案，以估计最佳摩擦系数作为窗口滑动摩擦测量的函数。一个随机NN权重辍学机制是用来在线估计的置信区间估计的最佳摩擦系数，从而提供了一个表征的认知不确定性与NN块。开环和闭环仿真的着陆阶段的飞机在一个未知的表面上显示的潜力和有效性的鲁棒摩擦估计方法。
2022-11-14 cs.AI cs.LG cs.SY
An Embedded Decision Support System for Runway Safety and Excursion Avoidance
University of Patras（帕特雷大学）；Coventry University（考文垂大学）
本文提出嵌入式系统RUN.S.A.F.E.，通过静态与动态计算预测波音737-800等民用飞机起降阶段的跑道冲出风险，助力跑道安全与冲出规避。
2024-06-14 cs.ET cs.RO cs.SY
Flight Trajectory Planning for Fixed-Wing Aircraft in Loss of Thrust Emergencies
Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）
本文提出了一种动态数据驱动的航空电子软件方法，用于在飞机受损时生成安全着陆轨迹，并通过案例研究验证了其有效性。
2017-10-31 cs.SY eess.SY
eVTOL Aircraft Energy Overhead Estimation under Conflict Resolution in High-Density Airspaces
George Washington University（乔治华盛顿大学）
本文研究了在高密度空域中，基于修改电压势算法的冲突解决对eVTOL能量消耗的影响，发现该算法在不同密度下能量开销较低，但存在右偏分布，最高密度下尾部案例开销可达44%。
2026-04-07 cs.LG cs.RO cs.SY
A Data-Driven Model Predictive Control Framework for Multi-Aircraft TMA Routing Under Travel Time Uncertainty
本文提出了一种数据驱动的模型预测控制框架，用于在旅行时间不确定性下优化多架飞机在终端机动区的路由，通过实时优化和自适应重新规划提高着陆效率并减少拥堵。
2025-11-19 cs.MA cs.SY eess.SY
Optimal DC-link Voltage from Weight and Loss Perspective for eVTOLs
针对eVTOL，从重量与损耗角度优化直流母线电压，提出SiC逆变器拓扑，兼顾效率与电池安全，并经实验验证。
2024-06-25 cs.SY eess.SY
Democratizing Aviation Emissions Estimation: Development of an Open-Source, Data-Driven Methodology
通过一个公众可访问和全面的航空排放估算工具，研究人员，规划人员和社区倡导者可以帮助塑造一个更可持续和公平的美国航空运输系统。为此，我们开发了一种开源的、数据驱动的方法来计算美国国内民用航空业的全系统排放量。这一过程利用并整合了交通统计局（BTS）、联邦航空局（FAA）、欧洲航空安全局（EUROCONTROL）和国际民用航空组织（ICAO）提供的六个不同的公共数据集。在个人飞行水平，我们的方法检查特定的飞机类型，装备的发动机，并在飞行阶段的时间，以产生比竞争方法更细粒度的估计。通过我们的方法，我们计算了整个系统的排放量，考虑了着陆，起飞（LTO）和爬升，巡航和下降（CCD）飞行周期期间的四种不同的温室气体（CO2，NOx，CO，HC）。我们的研究结果阐明，在一个特定的路线上的排放可能会有很大的不同，由于飞机和发动机的选择，排放率显着不同的航空公司。我们还发现，CO2单独是不足够的代理排放量，氮氧化物，当转换为CO2当量，超过CO2在LTO和CCD。
2022-05-05 cs.SY eess.SY stat.AP
Computationally Tractable Robust Nonlinear Model Predictive Control using DC Programming
University of Oxford（牛津大学）
本文提出一种基于DC编程的鲁棒非线性MPC框架，通过数据驱动方法构建DC模型并实现递归可行性与鲁棒稳定性。
2026-10-01 cs.SY eess.SY math.OC
