将语音指令融入飞行轨迹预测以优化空中交通管制自动化
声音
2024-10-21 v2 人工智能
机器学习
音频与语音处理
摘要
蓬勃发展的航空运输业不可避免地加重了空中交通管制员的工作负荷，导致意外的人为因素相关事件。当前的空中交通管制系统未能将语音指令纳入交通预测，在为实时交通运行中的人为错误检测带来重大挑战。在此，我们提出一种通过语音指令感知的飞行轨迹预测框架将管制意图整合进信息处理回路的自动化范式。为应对轨迹与语音指令之间的模态差异并最小化数据需求，提出了一种三阶段渐进式多模态学习范式。在真实世界数据集上的实验表明，所提框架实现了具有高可预测性与时效性的飞行轨迹预测，平均偏差误差相对降低超过 20%。此外，所提框架的泛化能力也经多种模型架构得到验证。该框架可构建真实世界空中交通应用中的全自动化信息处理，支持人为错误检测并提升航空安全。
引用
@article{arxiv.2305.01661,
title = {Integrating spoken instructions into flight trajectory prediction to optimize automation in air traffic control},
author = {Dongyue Guo and Zheng Zhang and Bo Yang and Jianwei Zhang and Hongyu Yang and Yi Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.01661},
year = {2024}
}
备注
This paper has been accepted in principle by Nature Communications