Hoe wordt de ontwikkeling van geautomatiseerde vluchtsoftware getest en gevalideerd?

De ontwikkeling van geautomatiseerde vluchtsoftwaremodules en experimentele softwaremodules die draaien op de Flight Control Computer (FCC), maakt intensief gebruik van zowel intern ontwikkelde bibliotheken als externe bibliotheken en automatisch gegenereerde code uit MATLAB/Simulink-modellen. Het testen van de functionaliteit van deze softwareonderdelen wordt doorgaans uitgevoerd binnen de bibliotheekprojecten of via software-in-the-loop (SIL) tests. Een belangrijk aspect van deze tests is het unit testen van de modules, waarbij interface tests, plausibiliteitsanalyse en uitgebreid gebruik van de software tijdens de ontwikkelings-, release- en acceptatiefases centraal staan.

De interne avionics-componenten worden voorafgaand aan hun integratie in het demonstratorsysteem getest op testbanken, waarvan de testen deels handmatig en deels geautomatiseerd zijn. Tijdens de integratie van het boordcomputer met andere avionics, zoals actuatoren of sensoren, bieden de testbanken waardevolle laboratoriumomgevingen voor integratietests. Het testen van bijvoorbeeld actuatoren is cruciaal voor het waarborgen van de prestaties van het systeem in realistische omstandigheden.

Hoewel de uiteindelijke demonstrator is ontworpen voor volledig automatische werking, blijft de aanwezigheid van een piloot noodzakelijk tijdens de testvluchten. Dit is essentieel om de veiligheid te garanderen en het testen van alle systeemcomponenten in de praktijk mogelijk te maken. De piloot wordt in staat gesteld om het demonstratorvoertuig op afstand te sturen via een afstandsbedieningsapparaat, wat hem ook de mogelijkheid biedt om in kritieke situaties in te grijpen en de vlucht te stabiliseren indien nodig. Dit vereist dat de piloot goed getraind is op de specifieke vliegeigenschappen van het voertuig en de bijzondere experimentele missies.

De kwaliteit van de gebruikte simulatie voor de training is van cruciaal belang voor het succes van deze piloottraining. Een hoogrealistische simulatie, zoals de gyrocopter-vluchtsimulator ontwikkeld bij DLR, biedt een nauwkeurige weergave van het vlieggedrag van het gemodificeerde MTOfree-voertuig. De simulatie is zo ingericht dat de piloot op dezelfde manier traint als tijdens een echte vlucht, met inbegrip van de procedures voor het opstijgen, de vlucht zelf en de landing. Dit zorgt ervoor dat de piloot niet alleen de vluchtsituatie kan beheren, maar ook effectief kan reageren op veranderende omstandigheden.

Een bijzonder uitdagend onderdeel van de training is de landingsprocedure. De oefening van de landingen in de simulator heeft aangetoond dat na verloop van tijd de piloot een aanzienlijke verbetering vertoont in zowel de nauwkeurigheid als de betrouwbaarheid van de landingen. Bij langere onderbrekingen van de training is er wel wat opfrissing nodig, maar de vooruitgang is duidelijk zichtbaar. Dit toont de waarde aan van gestructureerde, herhaalde training in een simulatieomgeving, wat bijdraagt aan de verbetering van de pilootvaardigheden, vergelijkbaar met de trainingsbelasting die een student-piloot zou doormaken.

De HIL-simulatie maakt gebruik van dSpace-systemen die code uitvoeren die gegenereerd is met behulp van MATLAB/Simulink. In de simulatieomgeving wordt het gedrag van de gyrocopter nagebootst, inclusief de beweging van het zwaartepunt en de werking van de sensoren. De verbinding tussen de systemen gebeurt via originele interfaces zoals CAN, RS422 en LAN, wat het mogelijk maakt de interacties van de vluchtcomputer met andere systemen te simuleren. Dit zorgt ervoor dat de vluchtsoftware kan worden getest in een omgeving die realistisch is, zonder daadwerkelijk met de hardware in de lucht te moeten gaan.

Het is belangrijk te begrijpen dat de integratie van software en hardware binnen zo’n complex systeem als een gyrocopter niet alleen afhankelijk is van robuuste softwareontwikkeling, maar ook van nauwkeurige simulatie en uitgebreide testprocedures. Elk aspect van de vlucht, van de softwaremodulen tot de actuatorkarakteristieken en zelfs de piloottraining, is van invloed op de algehele prestaties en veiligheid van het systeem. Door een grondige voorbereiding in zowel simulatie als fysieke tests kunnen risico’s aanzienlijk worden verminderd, wat cruciaal is voor de succesvolle ontwikkeling van automatische vliegende voertuigen.

Hoe de Structuur en Het Ontwerp van Onbemande Vliegtuigen Geoptimaliseerd Kunnen Worden: Een Analyse van de MONA Proces en de Vliegtuigconfiguraties

De recente vooruitgangen in de ontwikkeling van onbemande vliegtuigen (UA) brengen onconventionele configuraties naar voren, waaronder de gyroplane en de box wing configuraties. Deze ontwerpen bieden potentiële voordelen op het gebied van aerodynamische prestaties, maar vergen ook diepgaande technische analyses en optimalisaties, vooral op het gebied van structureel ontwerp en gewichtsbesparing. Binnen het ALAADy-project, dat zich richt op de ontwikkeling van een hybride elektrische UAV voor zware vrachtvervoer, wordt een gedetailleerde benadering van de structurele evaluatie gehanteerd, met gebruik van de Parametric Finite Element Model Generation and Design Process (MONA) ontwikkeld door het DLR.

De MONA-procedure biedt een geavanceerde methodologie voor het ontwerpen van de luchtframe-structuur, met een sterke focus op het integreren van aerodynamische en structurele vereisten. Het proces begint met het genereren van een parametrisch eindige-elementmodel (FE-model) van het vliegtuig. Dit model vormt de basis voor verder ontwerp en simulatie, en is ontworpen om zowel aerodynamische belasting als structurele prestaties te evalueren, terwijl tegelijkertijd de mogelijkheden voor structurele optimalisatie worden benut.

Een van de belangrijkste uitdagingen bij het ontwerp van dergelijke vliegtuigen is de noodzaak om te voldoen aan strenge veiligheidsvereisten, zoals een minimale landing impactenergie in geval van een operationele beëindiging. Dit heeft geleid tot de integratie van een extra veiligheidssysteem, zoals een parachutesysteem, om te garanderen dat het voertuig veilig kan landen, zelfs onder extreme omstandigheden. De invloed van deze veiligheidsmaatregelen op het structurele gewicht van het vliegtuig moet zorgvuldig worden geanalyseerd, aangezien dit een aanzienlijke impact kan hebben op de uiteindelijke prestaties van het voertuig.

De implementatie van conventionele methoden voor gewichtsramingen is vaak niet haalbaar voor dergelijke onbemande vliegtuigconfiguraties. Daarom wordt de MONA-methode gebruikt om de structuur op basis van finite-elementmodellen te analyseren en te optimaliseren. Dit proces maakt gebruik van de MSC NASTRAN-software voor de statische en dynamische analyses van de belasting en structurele integriteit. Deze methode is niet alleen geschikt voor traditionele vliegtuigen, maar is specifiek aangepast om de unieke eigenschappen van onbemande voertuigen zoals de box wing en gyroplane te ondersteunen.

Een cruciaal onderdeel van de MONA-methode is het gebruik van het ModGen-programma voor het opzetten van parametrische modellen. Dit programma stelt ingenieurs in staat om de geometrie van de vleugel, romp en andere structurele elementen te definiëren, inclusief de componenten die de belastingen dragen, zoals de sparren en ribben. Het voordeel van deze aanpak is de mogelijkheid om snel verschillende ontwerpvarianten te evalueren en de prestaties van het vliegtuig te optimaliseren, met behoud van de vereiste structurele integriteit.

De basisprincipes van de MONA-methode zijn reeds toegepast op klassieke vliegtuigen, zoals de DLR-XRF1 en de DLR-D150, en zijn nu verder aangepast om de unieke kenmerken van de onbemande vliegtuigen binnen het ALAADy-project te ondersteunen. Dit omvat bijvoorbeeld het ontwerp van de box wing-structuur en de structurele representatie van de romp, die aanzienlijk verschilt van de klassieke buisvormige rompstructuren. De onbemande vliegtuigen in dit project vereisen een rechthoekige romp, specifiek ontworpen voor vrachttransport, zonder de noodzaak voor cabine-pressurisatie.

Naast de technische uitdagingen van het ontwerp en de gewichtsoptimalisatie is het van belang om te begrijpen hoe de verschillende operationele vereisten de uiteindelijke prestaties van het vliegtuig kunnen beïnvloeden. De maximale startmassa (MTOM) is vastgesteld op ongeveer 2500 kg, met een nuttige lading van 1000 kg en een actieradius van 600 km. Deze cijfers zijn niet alleen het resultaat van technische overwegingen, maar ook van de eisen die worden gesteld door de operationele omgeving van het vliegtuig. De maximale kruissnelheid van 200 km/h en de ontwerp kruishoogte van 200 m zijn eveneens gekozen op basis van specifieke missievereisten.

Verder moet de configuratie van de onbemande vliegtuigen voldoen aan zogenaamde "lichte" eisen, wat betekent dat het ontwerp eenvoudig, compact en gemakkelijk te bouwen moet zijn. Dit zorgt voor extra druk om innovatieve ontwerpkeuzes te maken die zowel de technische vereisten als de praktische beperkingen van de productie en het onderhoud in acht nemen. De integratie van de parachutesystemen en andere veiligheidscomponenten brengt extra complicaties met zich mee, vooral wat betreft de structurele integratie en het mogelijke gewicht.

De analyse van de structurele massa van de verschillende configuraties vormt een belangrijk criterium bij de evaluatie van de uiteindelijke keuze voor een bepaalde voertuigconfiguratie binnen het ALAADy-project. Het vergelijken van de structurele gewichten van de drie belangrijkste configuraties, de box wing, de gyroplane en de conventionele vleugelconfiguraties, biedt waardevolle inzichten in welke ontwerpbenadering de beste balans biedt tussen prestaties, veiligheid en gewicht.

Het is belangrijk voor de lezer te begrijpen dat de keuze voor een bepaald ontwerp vaak een afweging is tussen verschillende technologische en operationele eisen. De integratie van nieuwe technologieën, zoals hybride elektrische aandrijvingen en geavanceerde veiligheidsmaatregelen, moet altijd in balans zijn met de structurele beperkingen en de operationele vereisten van het voertuig. Het ontwerpproces moet iteratief zijn, waarbij de prestaties van het voertuig voortdurend worden geëvalueerd en geoptimaliseerd op basis van de laatste gegevens en simulaties.

Hoe kan het SORA-proces helpen bij risicobeheer voor onbemande luchtvaartuigen?

Het SORA-proces (Specific Operations Risk Assessment) is ontworpen om de risico's van onbemande luchtvaartuigen (UAS) tijdens hun operaties te beoordelen en te verminderen. Dit proces is een essentieel onderdeel van het luchtverkeersmanagement en maakt het mogelijk om de veiligheid van operaties te waarborgen, met name in scenario's die geen gecertificeerde categorie vereisen. Het biedt een gestructureerde aanpak voor het identificeren van risico’s, het ontwikkelen van mitigatiestrategieën en het bepalen van de vereiste veiligheidsniveaus voor specifieke operaties.

Binnen het kader van ALAADy-missies, waarbij de nadruk ligt op vluchten boven dunbevolkte gebieden, speelt SORA een cruciale rol. Het proces biedt richtlijnen voor het beoordelen van de risico’s die gepaard gaan met dergelijke vluchten en het implementeren van de nodige mitigaties om de kans op incidenten te verkleinen. SORA heeft echter geen betrekking op vluchten boven dichtbevolkte gebieden, aangezien dergelijke operaties striktere vereisten en certificeringen vereisen die buiten de reikwijdte van SORA vallen.

De eerste stap in het SORA-proces is het verzamelen van relevante informatie over de beoogde operatie, zoals de kenmerken van het voertuig, de vluchtomstandigheden en het type luchtruim waarin de vlucht plaatsvindt. Vervolgens wordt de initiële GRC vastgesteld, op basis van factoren zoals de massa van het voertuig, de impactenergie en het soort gebieden die worden overvlogen. In de tweede stap worden mitigaties toegepast om het risico voor de grond te verlagen, zoals het verminderen van het aantal mensen dat wordt blootgesteld aan risico of het aanpassen van de impactdynamiek van het voertuig.

Voor de luchtvaart wordt de initiële ARC bepaald op basis van het gebruikte luchtruim, en kunnen mitigaties worden toegepast om het luchtverkeersrisico te verminderen. Een belangrijke stap in het proces is het evalueren van het luchtruimverkeer en het toepassen van mitigaties zoals detectie- en vermijdingssystemen om de kans op een botsing in de lucht te verkleinen.

Een andere cruciale stap is het bepalen van de Specifieke Zekerheids- en Integriteitsniveaus (SAIL). Deze niveaus, die variëren van 3 tot 6, zijn het resultaat van de combinatie van GRC en ARC. Afhankelijk van het SAIL-niveau moeten verschillende operationele veiligheidsdoelen (OSO) worden nageleefd. Deze doelen hebben betrekking op het garanderen van de veiligheid van de operatie, bijvoorbeeld door de kans op uitval van systemen te minimaliseren en de kans op schade aan de omliggende gebieden te verkleinen.

SORA maakt gebruik van een semantisch model om de operatie te beschrijven, waarbij het vliegtuig zich binnen een gedefinieerd operationeel volume beweegt, met een bufferzone aan de grond om aangrenzende gebieden te beschermen. Dit concept van operationele volumes en de daarbij behorende risicozones helpt bij het plannen van veilige vluchttrajecten en het minimaliseren van potentiële schade in geval van incidenten.

Bij het ontwikkelen van technische vereisten voor een systeem moeten verschillende aspecten in acht worden genomen, waaronder de mogelijkheid om de operatie binnen het operationele volume te houden en de noodzaak om het risico van falen van systemen te minimaliseren. De SORA-standaarden vereisen dat systemen voldoen aan de industrienormen voor betrouwbaarheid en prestaties om een veilig niveau van operationele continuïteit te waarborgen.

De vereisten voor TARM-systemen, zoals gedefinieerd in de bijlagen van SORA, zorgen ervoor dat detectie- en vermijdingssystemen effectief kunnen reageren op potentiële luchtverkeersincidenten. Voor vluchten buiten het zicht zijn de eisen afhankelijk van de classificatie van het luchtruim, variërend van de meest restrictieve luchtruimen tot meer open gebieden.

Het is belangrijk te benadrukken dat het succesvol doorlopen van het SORA-proces niet alleen afhangt van de technische vereisten, maar ook van de praktische toepassing van mitigaties in verschillende scenario's. Er moet voortdurend aandacht zijn voor de omgeving waarin de operatie plaatsvindt en de dynamiek van het luchtruim. Het proces is dus zowel een technische als operationele uitdaging die vereist dat alle betrokkenen zorgvuldig en nauwkeurig werken om het veiligheidsniveau te waarborgen.

Hoe beïnvloedt de LTE-verbinding de prestaties van onbemande luchtvaartuigen?

De kwaliteit van de datalinkverbinding in een LTE-netwerk is sterk afhankelijk van de behaalde datarates en de grootte van de pakketten die worden verzonden. Deze kwaliteit wordt voornamelijk bepaald door de schatting van de ontvangen Signaal-ruisverhouding (SNR), die wordt gemeten in de A2GChannelControl-blokken voor de downlink en in de G2AChannelControl-blokken voor de uplink. Deze blokken communiceren met de toegewezen DataChannel-blokken, zoals geïllustreerd in de figuren die de communicatie van één berichtenstroom in de downlink laten zien. De blokken die het gedrag van de datalinkkanalen regelen, worden op hun beurt aangestuurd door de DatalinkControl-blok, die verantwoordelijk is voor het verbinden met de LTE-basisstation eNodeB en het berekenen van de antennewinsten door de kijkhoeken tussen de basisstationantenne en de antenne van het onbemande luchtvaartuig (UA) te overwegen. Dit gebeurt door gebruik te maken van antenneradiatiepatronen die in Sectie 5.4 worden beschreven.

De LTE-datalinkemulator is een cruciaal onderdeel van het simulatieframework en definieert de 'real-world' tijd die wordt gesimuleerd bij elke stap van de simulatie. Om real-time prestaties tijdens een online simulatie te bereiken, moet de verwerkingstijd van de LTE-datalinkemulator geminimaliseerd worden. De knelpunt in de datalinkemulator is het proces van het vinden van een geschikt basisstation eNodeB voor een geldige datalinkverbinding. Om de LTE-linkkwaliteit te berekenen voor elke stap van de simulatie, moet de afstand tussen het UA en het verbonden basisstation eNodeB bekend zijn. Aangezien er mogelijk honderden basisstations in het gezichtsveld liggen die geëvalueerd moeten worden, kan dit proces rekentijd kosten en dus tijdrovend zijn. Om de rekentijd te versnellen, worden vooraf de gegevens over het aantal basisstations in het gezichtsveld verzameld en gesorteerd op afstand van het mogelijke UA-positie. De maximale LOS-bereik van een LTE eNodeB wordt gedefinieerd als 5 km, aangezien de link onbetrouwbaar wordt en het aantal mogelijke verbindingen wordt geminimaliseerd. Deze preprocessing stap versnelt de simulatie aanzienlijk.

Bij het evalueren van de prestaties van de LTE-datalink in scenario's buiten stedelijke gebieden, zijn er verschillende simulaties uitgevoerd met betrekking tot de ALAADy-missies, met routes zoals Hamm-Neubrandenburg, Hamm-Schoenenberg en Hamm-Waldkappel, waarbij het UAV zowel op lage als hoge hoogtes vloog. Gedurende de simulaties werden statusberichten van 232 bytes via de downlink A2G-kanaal en commando-berichten van 128 bytes via de uplink G2A-kanaal elke seconde verstuurd. Het doel was om de beschikbaarheid van de LTE-datalink te onderzoeken, storingen in de verbinding te verklaren en de verwachte latentie te evalueren.

Tijdens de simulaties werd duidelijk dat de prestaties van de verbinding afhankelijk waren van de hoogte waarop het UAV vloog. Op lagere hoogtes nam de kans op verbindingsonderbrekingen toe, vooral wanneer er geen basisstations binnen het gezichtsveld lagen. Bij de simulatie van de vlucht Hamm-Schoenenberg bleek bijvoorbeeld dat de verbinding op bepaalde punten in een dal werd verstoord, omdat de LTE-dekking daar onvoldoende was. Wanneer het UAV alleen door de telecomprovider Telekom werd bediend, werden de verbindingen nog instabieler, aangezien er minder basisstations beschikbaar waren.

Daarnaast was de latentie in de meeste gevallen laag, wat te danken was aan de hoge SNR-waarden die hogere datarates mogelijk maakten, evenals de relatief kleine pakketformaten. De latentie nam echter toe in gevallen waar geen LTE-verbinding beschikbaar was, aangezien de pakketten werden vertraagd totdat een nieuwe verbinding werd opgezet.

Naast het feit dat de verbinding met de basisstations cruciaal is voor het functioneren van de datalink, is het belangrijk te begrijpen dat LTE-netwerken niet altijd de ideale oplossing zijn voor onbemande luchtvaartuigen, vooral in buitenstedelijke gebieden. Gebieden met een beperkt aantal basisstations, zoals valleien of afgelegen regio's, kunnen de prestaties van de verbinding aanzienlijk beïnvloeden. Het is ook belangrijk dat de latency en betrouwbaarheid van de verbinding in real-time scenario's altijd wordt gemonitord en geoptimaliseerd om miscommunicatie of dataverlies te voorkomen.