A Concept for Shared Control of Unmanned Aircraft Systems

With the rise of agile air mobility, combined with low operating costs and advanced autonomous technologies, unmanned aircraft systems (UAS) are increasingly being integrated into various industries, including transportation, agriculture, and media. Typically, UAS guidance is managed either by autonomous systems or pilots. Autonomous systems offer advantages like stability and quick responsiveness but may lack effective emergency handling. Conversely, pilots excel in environmental perception and adaptive learning but are susceptible to fatigue.

Inspired by this contradiction, the concept of shared control is introduced to harmonize these two control modes, leveraging their strengths while mitigating weaknesses. Following an extensive review of relevant literature, a rigorous definition of shared control for UAS operation is established, distinguishing it from assistant and filtering control methods.

Two real-world scenarios are selected to assess the feasibility of shared control. In the first scenario, collision avoidance, a comprehensive shared control system is developed. The pilot's control authority is dynamically allocated based on collision risk, seamlessly integrating commands from both the pilot and autonomous systems. Field experiments validate the system's effectiveness, while Monte Carlo simulations further demonstrate its ability to increase the probability of avoidance, revealing potential additional collision risks. Additionally, user experiments are conducted to evaluate user satisfaction with the system.

In the second scenario, aerial cinematography, a novel shared control method is developed based on optimal control methodologies. This approach incorporates a human input model and utilizes model predictive control techniques to build the shared control system. Through simulated flights, all intended functionalities are effectively realized. After completing the simulated aerial cinematography tasks, participants provide objective evaluations that align with anticipated satisfaction levels.

The next step involves exploring the applicability of shared control across various scenarios. Future shared control systems should also be optimized for seamless integration with autonomous systems that possess learning capabilities. Additionally, mitigating the potential risks associated with implementing shared control remains critical.

Mit dem Aufstieg agiler Luftmobilität sowie den niedrigen Betriebskosten und fortschrittlichen autonomen Technologien werden unbemannte Luftfahrtsysteme (UAS) zunehmend in verschiedenen Branchen integriert, darunter Transport, Landwirtschaft und Medien. Typischerweise wird die UAS-Steuerung entweder von autonomen Systemen oder von Piloten übernommen. Autonome Systeme bieten Vorteile wie Stabilität und schnelle Reaktionsfähigkeit, können jedoch bei Notfällen an ihre Grenzen stoßen. Im Gegensatz dazu zeichnen sich Piloten durch Umweltwahrnehmung und Anpassungsfähigkeit aus, sind jedoch anfällig für Ermüdung.

Angeregt durch diesen Widerspruch wird das Konzept der geteilten Steuerung eingeführt, um diese beiden Steuerungsmodi zu harmonisieren, ihre Stärken zu nutzen und ihre Schwächen zu mindern. Nach einer umfassenden Durchsicht der relevanten Literatur wird eine präzise Definition der geteilten Steuerung für den Betrieb von UAS erarbeitet, die sie von Assistenz- und Filtersteuerungsmethoden unterscheidet.

Zwei reale Szenarien wurden ausgewählt, um die Machbarkeit der geteilten Steuerung zu bewerten. Im ersten Szenario, der Kollisionsvermeidung, wird ein umfassendes geteiltes Steuerungssystem entwickelt. Die Steuerungsbefugnis des Piloten wird basierend auf dem Kollisionsrisiko dynamisch zugewiesen, wodurch die Befehle von Pilot und autonomen Systemen nahtlos integriert werden. Feldversuche bestätigen die Wirksamkeit des Systems, während Monte-Carlo-Simulationen seine Fähigkeit zur Erhöhung der Kollisionsvermeidungswahrscheinlichkeit weiter demonstrieren und potenzielle zusätzliche Kollisionsrisiken aufzeigen. Darüber hinaus werden Nutzerexperimente durchgeführt, um die Benutzerzufriedenheit mit dem System zu bewerten.

Im zweiten Szenario, der Luftbildfotografie, wird eine neuartige Methode der geteilten Steuerung auf der Grundlage optimaler Steuerungsmethoden entwickelt. Dieser Ansatz integriert ein menschliches Eingabemodell und verwendet modellprädiktive Steuerungstechniken, um das geteilte Steuerungssystem aufzubauen. Durch simulierte Flüge werden alle vorgesehenen Funktionalitäten effektiv umgesetzt. Nach Abschluss der simulierten Aufgaben zur Luftbildfotografie geben die Teilnehmer objektive Bewertungen ab, die den erwarteten Zufriedenheitsniveaus entsprechen.

Der nächste Schritt besteht darin, die Anwendbarkeit der geteilten Steuerung in verschiedenen Szenarien zu untersuchen. Zukünftige Systeme der geteilten Steuerung sollten zudem für eine nahtlose Integration mit autonomen Systemen, die über Lernfähigkeiten verfügen, optimiert werden. Darüber hinaus bleibt die Minderung potenzieller Risiken, die mit der Implementierung der geteilten Steuerung verbunden sind, entscheidend.