Pilotの操縦分析及び協調制御

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  • パイロット訓練の効率化

飛行操縦の訓練について,各個人の操縦技術を考慮した効率的な訓練手法を開発している.鈴木・土屋研のフライトシミュレータを用いて操縦技量を定量的に評価し,各個人に対して最適な訓練を行う.飛行経路(結果)だけではなく,安全性がより向上するような操縦方法も評価することで,短期間で熟練パイロットの操縦技術を獲得することが研究目的である.

参考:PILODプロジェクト ページ

  • パイロットと自動制御の協調制御

更新中

  • パイロットのワークロードの評価

新しい着陸手順や計器によって,パイロットのワークロードがどれほど減少しているかを,パイロットの脳波,視線,瞳孔の大きさ,そして心電図から定量的に評価する.「乱事故防止機体技術に関する警報評価技術の研究」プロジェクトとして,航空機前方の乱気流情報をライダー(light detection and ranging: LIDAR)を用いて計測し,その予測情報を用いて操縦を支援する「バブル」計器をJAXAと共同で開発した.また,「曲線進入におけるパイロットの飛行軌道(制御技術)監視・意志決定・介入方法の要件に関する研究」もJAXAと共同で行った.

参考:
宇宙航空研究開発機構 (JAXA)
バブルでもって、ゆとりの操縦(前編)
バブルでもって、ゆとりの操縦(後編)

研究論文 (英語)

  1. Mental Effort and Safety in Curved Approaches
  2. Assessment of Human Pilot Mental Workload in Curved Approaches
  3. Development and evaluation of a new airspeed information system utilizing airborne Doppler LIDAR

  • ニューラルネットワークによる視覚情報を用いた操縦の解析

着陸時にパイロットが何を見て判断・操縦しているのかを,人間の脳機能を模擬したニューラルネットワークを用いて解析した.特に接地前,パイロットは沈下速度を低減するために機首を引き起こす操縦(フレア)を行う.フレアは接地直前に行われるため,パイロットは計器情報を詳細に確認する余裕はなく,コックピットからの視覚情報(Visual Cue)を頼りに操作を行う.本研究室では視覚情報を用いた操作に着目し,Visual Cue の時刻歴をパイロットへの入力,操作履歴をパイロットの出力としたパイロットモデルを,実際の操縦データからニューラルネットワークを用いて構築した.


参考:

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