Airbus completó las pruebas de vuelo de su sistema de rodaje, despegue y aterrizaje autónomo (ATTOL). El trabajo culminó en un vuelo totalmente automatizado basado en la visión de un avión A350-1000, logrado, de acuerdo con un comunicado de prensa publicado el pasado 29 de junio, mediante el uso de la tecnología de reconocimiento de imagen a bordo que el fabricante describió como el primero del mundo.
Se realizaron más de 500 vuelos de prueba como parte del proyecto enfocando alrededor de 450 de ellos para recopilar los datos de video sin procesar que los ingenieros de Airbus necesitaban para respaldar y ajustar los algoritmos para la tecnología autónoma. Se llevaron a cabo seis vuelos de prueba para evaluar las capacidades de vuelo autónomo, cada uno con cinco despegues y aterrizajes en el avión.
Bajo la dirección del equipo de Airbus UpNext, ATTOL aprovechó la experiencia técnica de varias divisiones de Airbus, incluido el equipo Project Wayfinder de Acubed que desarrolló el demostrador de tecnología del proyecto eVTOL “Vahana”, así como Airbus Defence and Space y Airbus China. El laboratorio aeroespacial nacional francés Onera también participó en el trabajo.
Según Airbus, ATTOL se concibió para explorar cómo las tecnologías autónomas, incluido el uso de algoritmos de aprendizaje automático y herramientas automatizadas para el etiquetado de datos, el procesamiento y la generación de modelos, podrían ayudar a los pilotos a centrarse más en la toma de decisiones estratégicas y la gestión de misiones durante los vuelos, en lugar de en operaciones de aeronaves. El objetivo es aumentar la seguridad operativa de los aviones existentes, pero también permitir potencialmente vuelos autónomos de los aviones de movilidad aérea urbana eVTOL de nueva generación.
«Muchos aviones ya pueden aterrizar automáticamente. Pero dependen de la infraestructura externa, como los sistemas de aterrizaje por instrumentos o las señales de GPS. ATTOL tiene como objetivo hacer esto posible utilizando únicamente la tecnología de a bordo para maximizar la eficiencia y reducir el costo de la infraestructura», explicó el líder del proyecto ATTOL, Sebastien Giuliano.
El equipo Wayfinder de Acubed desarrolló el software que, basado en la visión por computadora y el aprendizaje automático, permite que una aeronave detecte su entorno y calcule la mejor manera de navegar dentro de él. Esto se logra utilizando una combinación de sensores, que incluyen cámaras, radar basado en láser (LiDAR) y potentes computadoras a bordo.
«El desafío clave para las capacidades del piloto automático es cómo reacciona el sistema ante eventos imprevistos. Ese es el gran salto de automatizado a autónomo», dijo el ejecutivo del proyecto Wayfinder, Arne Stoschek.