論文の概要: Integrating spoken instructions into flight trajectory prediction to optimize automation in air traffic control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01661v2
• Date: Fri, 18 Oct 2024 07:15:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:22:51.318234
• Title: Integrating spoken instructions into flight trajectory prediction to optimize automation in air traffic control
• Title（参考訳）: 飛行経路予測への音声指示の統合による航空交通制御の自動化
• Authors: Dongyue Guo, Zheng Zhang, Bo Yang, Jianwei Zhang, Hongyu Yang, Yi Lin,
• Abstract要約: 現在の航空交通管制システムでは、交通予測のための音声指示を考慮できない。 本稿では,制御意図を情報処理ループに統合する自動化パラダイムを提案する。 3段階のプログレッシブ・マルチモーダル・ラーニング・パラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.718663626382995
• License:
• Abstract: The booming air transportation industry inevitably burdens air traffic controllers' workload, causing unexpected human factor-related incidents. Current air traffic control systems fail to consider spoken instructions for traffic prediction, bringing significant challenges in detecting human errors during real-time traffic operations. Here, we present an automation paradigm integrating controlling intent into the information processing loop through the spoken instruction-aware flight trajectory prediction framework. A 3-stage progressive multi-modal learning paradigm is proposed to address the modality gap between the trajectory and spoken instructions, as well as minimize the data requirements. Experiments on a real-world dataset show the proposed framework achieves flight trajectory prediction with high predictability and timeliness, obtaining over 20% relative reduction in mean deviation error. Moreover, the generalizability of the proposed framework is also confirmed by various model architectures. The proposed framework can formulate full-automated information processing in real-world air traffic applications, supporting human error detection and enhancing aviation safety.
• Abstract（参考訳）: 航空交通業界は必然的に航空管制官の作業負荷を負担し、予期せぬ人的要因に関連する事故を引き起こしている。 現在の航空交通管制システムは、交通予測のための音声指示を考慮せず、リアルタイムの交通操作中に人的エラーを検出する上で大きな課題となっている。 本稿では,音声による飛行経路予測フレームワークを通じて,制御意図を情報処理ループに統合する自動化パラダイムを提案する。 3段階のプログレッシブ・マルチモーダル・ラーニング・パラダイムが提案され、トラジェクトリと音声の命令間のモダリティギャップに対処し、データ要求を最小限に抑える。 実世界のデータセットでの実験では、提案したフレームワークは高い予測可能性と時間軸で飛行軌道予測を達成し、平均偏差誤差の20%以上の相対的低減が得られる。 さらに,提案フレームワークの汎用性も,様々なモデルアーキテクチャで確認されている。 提案フレームワークは,現実の航空交通アプリケーションにおける完全自動情報処理を定式化し,ヒューマンエラー検出をサポートし,航空安全を向上する。

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