Modelling of unmanned aircraft visibility for see-and-avoid operations
Notice bibliographique
Résumé
With more unmanned aircraft (UA) becoming airborne each day, an already high manned aircraft to UA exposure rate continues to grow. Pilots and rulemaking authorities realize that UA visibility is a real, but unquantified, threat to operations under the see-and-avoid concept. To finally quantify the threat, a novel contrast-based UA visibility model is constructed here using collected empirical data as well as previous work on the factors affecting visibility. This work showed that UA visibility <1300 m makes a midair collision a serious threat if a manned aircraft and a UA are on a collision course while operating under the see-and-avoid concept. Similarly, this work also showed that a midair collision may be unavoidable when UA visibility is <400 m. Validating pilot and rulemaking authority concerns, this work demonstrated that UA visibility distances <1300 and <400 m occur often in the real world. Finally, the model produced UA visibility lookup tables that may prove useful to rulemaking authorities such as the U.S. Federal Aviation Administration and International Civil Aviation Organization for future work in the proof of equivalency of detect and avoid operations. Until then, pilots flying at slower airspeeds in the vicinity of UA may improve safety margins.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».