用于智能预测飞行器起飞中断决定形成的方法和系统与流程

本公开总体涉及飞行器，并且更具体地，涉及基于预测飞行器起飞中断决定自动启动中断起飞程序的系统和方法。

背景技术：

起飞中断(tor)决定可以是在飞行器在跑道上时决定中止飞行器起飞的情况。决定执行tor可能有很多原因。通常，由于可疑或实际的技术故障或飞行危险可以执行tor。tor程序可以包括在推力已经升高并且起飞已经开始时为停止飞行器的起飞滑行而进行的一系列操纵。

目前，可以要求飞行器的操作者通过使用可听和/或视觉提示和/或警报信号或飞行器操作者可用的其他触觉提示来检测特定事件(例如发动机起火)。如果事件发生在起飞决定速度(通常称为v1)以下，则通常存在足够的剩余跑道来停止飞行器并且飞行员在检测到tor发生事件时需要立即启动tor。

目前，飞行器机组人员通常需要使用上述警报来检测tor发生事件，处理该信息，并开始配置飞行器以停止。然而，由于一旦起飞开始在跑道上就缺少可用的停止距离，通常很少有时间既检测tor发生事件，然后又有足够的时间来执行tor程序。启动tor程序的延迟可能增加飞行器冲出跑道、飞行器/乘员损坏或受伤等的风险。

因此，希望提供一种克服上述缺陷的系统和方法。

技术实现要素：

在一个示例中，描述的用于飞行器的预测起飞中断(tor)的方法包括在飞行器上的计算装置处以及在飞行器为当前飞行进行起飞之前的时间接收来自位于飞行器上的多个传感器的输出。多个传感器输出表示不同类型的物理现象的数据。该方法还包括将从多个传感器接收的用于当前飞行的输出与参考飞行数据进行比较，并且参考飞行数据包括在基本相同的飞行条件期间并且在飞行器成功起飞期间，位于飞行器上的基本相同位置处的相同传感器收集的数据流。该方法还包括基于将从多个传感器接收的用于当前飞行的输出与参考飞行数据进行比较，计算装置确定飞行器在跑道上达到起飞速度之前是否启动tor程序，以及当从多个传感器接收的用于当前飞行的输出在参考飞行数据的阈值范围之外时，计算装置确定启动tor程序。该方法还包括基于确定启动tor程序，计算装置向飞行器上的控制装置发送信号以启动tor程序。

在另一示例中，当由具有一个或多个处理器的计算装置执行指令时，具有存储在其中的指令的非暂时性计算机可读存储介质使得计算装置执行功能。这些功能包括在飞行器起飞进行当前飞行之前的时间接收来自位于飞行器上的多个传感器的输出，并且多个传感器输出表示不同类型的物理现象的数据。该功能还包括将从多个传感器接收的用于当前飞行的输出与参考飞行数据进行比较，并且参考飞行数据包括在基本相同的飞行条件期间并且在飞行器成功起飞期间，位于飞行器上的基本相同位置处的相同传感器收集的数据流。该功能还包括基于将从多个传感器接收的用于当前飞行的输出与参考飞行数据进行比较，确定飞行器在跑道上达到起飞速度之前是否启动tor程序，以及当从多个传感器接收的用于当前飞行的输出在参考飞行数据的阈值范围之外时，计算装置确定启动tor程序。该功能还包括基于确定启动tor程序，向飞行器上的控制装置发送信号以启动tor程序。

在另一示例中，描述的系统包括位于飞行器上的多个传感器，并且多个传感器输出表示不同类型的物理现象的数据。该系统还包括具有一个或多个处理器的计算装置，该计算装置用于执行存储在非暂时性计算机可读存储介质中的指令以执行功能。这些功能包括在飞行器起飞进行当前飞行之前接收来自位于飞行器上的多个传感器的输出，并将从多个传感器接收的用于当前飞行的输出与参考飞行数据进行比较。参考飞行数据包括在基本相同的飞行条件期间并且在飞行器成功起飞期间，位于飞行器上的基本相同位置处的相同传感器收集的数据流。该功能还包括基于将从多个传感器接收的用于当前飞行的输出与参考飞行数据进行比较，确定飞行器在跑道上达到起飞速度之前是否启动tor程序，以及当从多个传感器接收的用于当前飞行的输出在参考飞行数据的阈值范围之外时，计算装置确定启动tor程序。该功能还包括基于确定启动tor程序，向飞行器上的控制装置发送信号以启动tor程序。

已经讨论的特征、功能和优点可以在各种示例中独立地实现，或者可以在其他示例中组合，其进一步的细节可以参考以下描述和附图看出。

附图说明

被认为是说明性示例的特征的新颖性特征在所附权利要求中阐述。然而，当结合附图阅读时，通过参考本公开的说明性示例的以下详细描述，将最好地理解说明性示例以及优选使用模式，以及其进一步目标和描述，其中：

图1是根据一个示例实施方式的操作环境的框图。

图2根据一个示例实施方式示出具有位于飞行器上的不同区域处的传感器的飞行器的示例。

图3是根据一个示例实施方式在起飞前在飞行器上监测的事件的示例时间线。

图4是根据一个示例实施方式示出由计算装置执行的用于基于单个传感器的分析结果进行tor决定的示例功能的流程图。

图5是根据一个示例实施方式示出由计算装置执行的用于基于多个传感器的组合分析结果进行tor决定的示例功能的流程图。

图6是根据一个示例实施方式示出由计算装置执行的用于基于起飞速度和来自机场控制塔或uav控制中心或传感器系统的tor决定来发出tor命令的示例功能的流程图。

图7是根据一个示例实施方式示出的由计算装置执行以自动启动tor程序和动作以及控制飞行器以进行安全停止的示例功能的流程图。

图8根据一个示例实施方式示出用于飞行器的预测起飞中断(tor)的示例方法240的流程图。

图9根据一个示例实施方式示出与方法240一起使用的示例方法的流程图。

图10根据一个示例实施方式示出与该方法一起使用的示例方法的流程图。

图11根据一个示例实施方式示出与该方法一起使用的示例方法的流程图。

图12根据一个示例实施方式示出与该方法一起使用的示例方法的流程图。

图13根据一个示例实施方式示出与该方法一起使用的示例方法的流程图。

图14根据一个示例实施方式示出与该方法一起使用的示例方法的流程图。

图15根据一个示例实施方式示出与该方法一起使用的示例方法的流程图。

具体实施方式

现在将在下文中参考附图更全面地描述所公开的示例，附图中示出了一些但不是所有公开的示例。实际上，可以描述若干不同的示例，并且不应该将其解释为限于这里阐述的示例。相反，描述这些示例使得本公开将是彻底的和完整的，并且将向本领域的技术人员充分传达本公开的范围。

在本文描述的示例中，描述了用于飞行器的预测起飞中断(tor)的系统和方法。多个传感器位于飞行器上并输出表示不同类型物理现象的数据。将从当前飞行接收的输出与参考飞行数据进行比较，该参考飞行数据包括在基本相同的飞行条件期间并且在飞行器的先前成功起飞期间，位于飞行器上的基本相同位置处的相同传感器收集的数据流。该比较可以确定飞行器在跑道上达到起飞速度之前是否启动tor程序。例如，当从多个传感器接收的用于当前飞行的输出在参考飞行数据的阈值范围之外时，可以启动tor程序。

各种传感器输出可用于确定是否启动tor程序，该传感器输出包括例如来自视觉传感器、音频传感器、超声传感器、应变式传感器、温度传感器、火/烟传感器、燃料传感器、液压传感器、起落架轮胎压力传感器、电力负荷传感器和振动传感器的输出。这些传感器可以提供这样的输出，该输出指示飞行器可能存在问题，并且应该启动tor程序。

在许多示例中，飞行器tor决定是时间敏感的。零点几秒的时间就可以确定起飞是否可能停止。现有的tor决定制定系统对起飞时间段内发生的紧急事件做出反应，这通常几乎没有时间做出tor决定。在本文描述的示例中，对于具有飞行员或没有飞行员的飞行器(uav)，可以尽早做出智能预测tor决定，以提供尽可能多的时间来执行tor决定。例如，可以在以下时间段做出tor决定：当飞行器在离开闸门之前启动辅助动力单元(apu)时，当飞行器在闸门处运行主发动机时，当飞行器滑行到跑道时，当飞行器到达跑道的起点时，以及当飞行器在跑道上增加速度以便起飞时。然后，执行tor决定可以包括控制飞行器停止。

现在参考附图，图1是根据一个示例实施方式的操作环境100的框图。操作环境100包括与机场控制塔104和/或无人驾驶空中交通工具(uav)控制中心106中的一个或多个通信的飞行器102。

机场控制塔104与飞行器102进行无线通信，并且可以是向飞行器102提供咨询服务和命令(诸如指示起飞指令)的基于地面的控制器。例如，uav控制中心106向无人驾驶空中交通工具提供类似的无线通信。

飞行器包括系统108、控制装置110和交通工具控制系统112。

控制装置110可以是计算装置，并且可以具有诸如处理器和存储器的组件以用于执行指令以执行控制飞行器的操作的功能。例如，控制装置110可以接收系统108的输出，并控制交通工具控制系统112的操作(诸如开始或停止起飞)。

交通工具控制系统112包括发动机/马达114、能量源116、辅助动力单元(apu)118和起落架120。根据飞行器102是客运飞行器还是uav，可以使用各种发动机和能源。示例能量源116可以包括用于向飞行器102提供动力的燃料或电池。发动机/马达114可以是例如燃烧发动机或电动发动机。apu118可以在飞行期间或之前的不同时间向飞行器102提供动力，并且起落架120可以用于起飞或着陆并且在不飞行时支撑飞行器102，并且起落架120通常包括轮胎/轮子(或者还包括滑橇、滑雪板、浮筒或这些和其他元件的组合)。

系统108包括位于飞行器102上的多个传感器122以及计算装置124。多个传感器122在飞行器102上的不同区域处定位在飞行器102上，并且多个传感器122向计算装置124输出表示不同类型的物理现象的数据。多个传感器122包括振动传感器126、液压传感器128、火/烟传感器130、起落架轮胎压力传感器132、视觉传感器134、音频传感器136、超声传感器138、电力负载传感器140、应变式传感器142、温度传感器144、相机146、氧传感器148、二氧化碳传感器150和燃料传感器152。也可以包括更多或更少的传感器，并且还可以包括一个以上的任何传感器。

振动传感器126可以位于飞行器102的机翼上以检测振动。例如，振动传感器126可以位于飞行器102上的位置，诸如机翼、垂直稳定器、水平稳定器、发动机和起落架结构等，其中超过阈值量的任何振动可以指示潜在的机械问题。振动传感器126可以是或者包括加速度计，其用于例如测量振动、冲击和加速度。

液压传感器128可以位于飞行器102中的任何液压系统上，诸如在控制用于襟翼、缝翼、扰流板、方向舵、升降舵、起落架等的致动器的液压系统上。

火/烟传感器130可以位于多个区域中，并且多于一个火/烟传感器可以位于飞行器102上。作为示例，火/烟传感器130可以位于发动机/马达114附近以检测该区域的火/烟情况。火/烟传感器130也可以位于飞行器102舱室或其他区域的内部。

例如，起落架轮胎压力传感器132可定位成与起落架120通信以检测起落架120的车轮的轮胎压力。

视觉传感器134可以包括在操作期间捕获飞行器102的一部分的图像的装置。例如，视觉传感器134可以包括直接捕获数字图像的电荷耦合器件(ccd)相机。视觉传感器134可以位于飞行器102上的位置处，以捕获发动机操作、机翼襟翼/缝翼操作、方向舵/升降舵操作、起落架操作等的图像。

音频传感器136可以包括声音传感器，并且可以定位成在飞行器操作期间捕获音频信号，例如定位在诸如发动机、襟翼、缝翼、方向舵、升降舵和着陆系统等的移动部件上或附近。

超声传感器138可以位于飞行器102上的位置处以捕获由结构裂缝生长导致的超声信号。超声传感器138可以用于裂缝检测，并且可以位于例如诸如机翼、机身、发动机和垂直/水平稳定器等的结构上。

电力负载传感器140可以定位成与飞行器102中的任何数量的电路通信以检测电路的负载。电力负载传感器140可以包括功率传感器，该功率传感器用于测量电力负载(amps)和/或用于测量诸如致动器、机舱环境控制系统等的电力消耗系统的负载变化。电力负载传感器140可以位于飞行器102上与这些系统通信或与耦接到这些系统的电源通信。

应变式传感器142可以位于接收结构负载的飞行器102的结构的表面上，并且用于测量结构系统上的应变。

温度传感器144可以包括用于测量温度的热传感器，并且可以位于飞行器102上需要温度控制的系统(诸如发动机、致动器、机舱内等)内或其附近。

相机146可以位于飞行器102上的各个区域以捕获图像和现场视频。

氧传感器148可以位于飞行器102的客舱和驾驶室内，并用于测量氧含量。

二氧化碳传感器150可以位于飞行器102的客舱和驾驶室内，并用于测量二氧化碳含量。二氧化碳传感器150还可以位于飞行器102的排放系统处或其附近，以测量来自燃料燃烧的二氧化碳含量。

燃料传感器152可以定位成与能量源116或燃料箱通信，以确定燃料箱中的燃料量以及燃料压力。

计算装置124可以用于执行本文描述的方法的功能，并且可以耦接到传感器122(或者与传感器122中的每个通信)以接收传感器122的输出。计算装置124具有(一个或多个)处理器156、以及通信接口158、数据存储器160、输出接口162和显示器164，它们中的每个都连接到通信总线166。计算装置124还可以包括硬件，该硬件用于实现计算装置124内部和计算装置124与其他装置(未示出)之间的通信。例如，硬件可以包括发射器、接收器和天线。

通信接口158可以是无线接口和/或一个或多个有线接口，其允许到一个或多个网络或一个或多个远程装置的短程通信和远程通信。这种无线接口可以提供在以下方式下的通信：一个或多个无线通信协议、蓝牙、wifi(例如，电气和电子工程师协会(ieee)802.11协议)、长期演进(lte)、蜂窝通信、近场通信(nfc)和/或其他无线通信协议。这种有线接口可以包括以太网接口、通用串行总线(usb)接口或通过导线、双绞线、同轴电缆、光链路，光纤链路或其他物理连接与有线网络通信的类似接口。因此，通信接口158可以被配置为从一个或多个装置接收输入数据，并且还可以被配置为将输出数据发送到其他装置。例如，通信接口158可以与机场控制塔104和/或uav控制中心106无线通信，并且可以耦合以与控制装置110通信。

数据存储装置160可以包括或可采取的形式有可以由(一个或多个)处理器156读取或访问的一个或多个计算机可读存储介质。计算机可读存储介质可以包括易失性和/或非易失性存储组件，诸如光学、磁性、有机或其他存储器或盘存储装置，其可以整体或部分地与(一个或多个)处理器156集成。数据存储装置160被认为是非暂时性计算机可读介质。在一些示例中，数据存储装置160可以使用单个物理装置(例如，一个光学、磁性、有机或其他存储器或盘存储单元)来实现，而在其他示例中，数据存储装置160可以使用两个或多个物理装置来实现。

因此，数据存储装置160是非暂时性计算机可读存储介质，并且可执行指令168存储在其上。指令168包括计算机可执行代码。数据存储装置160还存储参考飞行数据170，该参考飞行数据170包括在基本相同的飞行条件期间并且在先前示例的飞行器102成功起飞期间，由位于飞行器102上的基本相同位置处的传感器122收集的数据流。因此，参考飞行数据170可以被认为是历史飞行数据，该历史飞行数据指示在成功飞行期间收集和接收的传感器122的输出。这样，参考飞行数据170是在正常操作条件期间传感器122的指示输出。

当指令168由(一个或多个)处理器156执行时，致使(一个或多个)处理器156执行以下功能包括：接收来自多个传感器122的输出，将从多个传感器122接收的用于当前飞行的输出与参考飞行数据170进行比较，确定飞行器102在跑道上达到起飞速度之前是否启动tor程序，并且基于确定启动tor程序，向飞行器102上的控制装置110发送信号以启动tor程序。

(一个或多个)处理器156可以是通用处理器或专用处理器(例如，数字信号处理器、专用集成电路等)。(一个或多个)处理器156可以接收来自通信接口158以及传感器122的输入，并处理该输入以生成存储在数据存储装置160中并输出到显示器164的输出。(一个或多个)处理器156可以被配置为执行可执行指令168(例如，计算机可读程序指令)，该可执行指令168存储在数据存储装置160中并且可执行以提供本文描述的计算装置124的功能性。

输出接口162还将信息输出到显示器164或其他组件，诸如输出到控制装置110。因此，输出接口162可以类似于通信接口158，并且可以是无线接口(例如，发射机)或者也可以是有线接口。

图2示出了根据一个示例实施方式具有位于飞行器102上的不同区域处的传感器122的飞行器102的示例。如图2所示，传感器122可以位于例如飞行器的货物区域172中、机翼174a-b上、机舱176中、机身178上以及尾部180上。

传感器122包括传感器网络，例如，每个传感器可以被分组为多个传感器阵列。每个传感器阵列可以包括捕获一种类型的物理现象的一个或多个传感器(诸如上面描述的)。可以包括总共n个不同的传感器或传感器阵列，其中n是例如取决于飞行器102的尺寸的数量。在多个实例中系统108监测并收集来自传感器122的传感器数据，诸如在以下时间：当飞行器102在离开闸门之前启动apu118时，当飞行器102在闸门处运行主发动机114时，当飞行器102滑行到跑道时，当飞行器102到达跑道的起点时，以及当飞行器102在跑道上增加速度以起飞时。在一些示例中，传感器数据在这些离散时间段被收集。在其他示例中，从飞行器102在离开闸门之前启动apu118时开始连续收集传感器数据，并且在飞行器起飞时结束收集。

图3是根据一个示例实施方式在起飞前在飞行器102上监测的事件的示例时间线。如上所述，传感器122的输出可以在各种情况下被收集，诸如当飞行器102在闸门时启动apu118或发动机114时，当飞行器102滑行到跑道时，当飞行器102到达跑道的起点时，当在起飞期间飞行器102的速度达到80节时，以及当飞行器的速度达到v1速度时。

当飞行器102沿着跑道滑行时，可能发生决定执行tor决定的情况。在中断起飞期间可以消散的总能量可以与飞行器102的速度的平方成比例。在低速，直到大约80节时，能量水平通常较低。因此，飞行器102可能由于各种事件而停止，所述各种事件可被认为不利于继续起飞滑行或飞行。随着飞行器102的空速接近v1，停止飞行器102所需的作用力可以接近飞行器最大停止能力。因此，应仅针对威胁飞行安全的特定危险条件决定执行超过80节且低于v1的tor。在v1或超过v1时执行tor可能导致飞行器102停在跑道末端之外，并且高速时的任何决策延迟都会增加这些风险。

因此，位于整个飞行器102中的传感器122监测飞行器102上的不同状况，以及监测一个或多个飞行器系统的不同操作状况。例如，传感器122中的一个或多个可用于指示飞行器102、飞行器发动机114等中的火灾，发动机故障，飞行器102的异常加速，轮胎故障，飞行器结构损坏，预测风切变警告，飞行路径障碍等。

在计算装置124处接收到来自多个传感器122的输出的每个时间段，计算装置将接收的输出与参考飞行数据170进行比较，并且基于比较接收的输出与参考飞行数据170，计算装置124确定是否启动tor程序。如图3所示，计算装置124可以连续地进行这样的确定，以向控制装置110输出连续的继续进行或不继续进行(goorno-go)的决定。结果，计算装置124执行预测的实时传感器数据流分析以用于智能tor决定形成。

此外，计算装置124还在起飞前的所有时间段期间从机场控制塔104或从uav控制中心106接收非传感器数据，并且基于(i)将从多个传感器122接收的用于当前飞行的输出和参考飞行数据170进行比较以及(ii)非传感器数据，计算装置124确定是否启动tor程序。例如，机场的操作者可以在起飞前的任何时间发出独立于飞行器102的操作状况的tor决定，然后计算装置124可以相应地启动tor程序。因此，机场控制塔104和uav控制中心106可以直接发出不继续进行决定，并且来自传感器122的预测数据分析结果也可以导致不继续进行决定。例如，tor程序通常包括控制飞行器102停止。

图4是示出根据一个示例实施方式由计算装置124执行的用于形成tor决定的示例功能的流程图。图4中的流程图示出了用于tor的智能预测决定形成的示例三级逐步方法，该方法在数据被输出和从传感器122接收时被实时执行。

最初，在框182，从第i个传感器(sensori)输出数据，其中多个传感器122包括i-n个传感器(sensorsi-n)。数据可以是模拟形式，因此，数据可以通过模数(a/d)转换器184(其可以是计算装置124的组件或与计算装置124分离)。

在框186，计算装置124监测针对每个sensori接收的飞行数据流，并在框188处，提取或计算从每个sensori接收的飞行数据流的关键情报。例如，关键情报可以包括一个或多个信息或信息的组合，该信息诸如特定时间的传感器信号的幅度，传感器数据在一段时间内的输出的峰值幅度，该时间段内传感器数据的相邻峰值和谷值之间的值，该时间段内的传感器数据的标准偏差，传感器数据的均方根，沿传感器数据的时间段的功率谱密度，或表示从每个sensori接收的数据流的某些特性的其他信息。因此，对于在该时间段内接收的来自多个传感器122的每个sensori的输出，提取表示该时间段内输出的特性的特征。

提取的特征表示传感器数据的物理现象。由于传感器数据随时间被连续收集，大量传感器数据以时间序列被接收，并且特征提取使得计算装置124能够关注在特定时间点处传感器数据的信息。作为示例，如果从振动传感器126输出的振动数据的幅度在一个时间段内是高振幅，并且观察整个时间流(例如，1-5分钟)的标准偏差是最小的，具有大约零的中值，这表示正在发生高振动，其可以指示飞行器102具有潜在问题。因此，也可以使用传感器数据的提取特征的任何组合。

接下来，在框190，计算装置124将表示每个sensori在时间段内的输出特性的提取特征与参考飞行数据170进行比较。参考飞行数据170指的是位于飞行器上的相同位置处的同一传感器的历史数据流，该历史数据流在飞行器报告成功起飞并具有相同/相似的飞行条件(即，相同的飞行器、相同/相似的有效负载、具有相似跑道情况的相同机场、相似的天气情况等)时被记录。

例如，温度传感器144可以收集发动机114的温度数据，并且振动传感器126可以收集发动机振动的数据，并且在飞行器102成功起飞期间输出的温度传感器144和振动传感器126的数据被存储在参考飞行数据170中。然后，对于随后的飞行，温度传感器144和振动传感器126输出的数据可以与存储在参考飞行数据170中的数据一对一地比较。用于比较的数据可以包括提取的特征，并且参考飞行数据170中存储的数据还可以包括先前提取的特征，使得该比较被执行以比较相同类型的数据。

然后，计算装置124参考三个单独的阈值t1、t2和t3进行比较。阈值t1、t2和t3表示被比较的来自当前接收的传感器数据的数据与参考飞行数据170的数据之间的差值的阈值。阈值t1、t2和t3指的是与参考飞行数据170异常或偏离的严重程度的预定义标度。例如，如果从当前传感器数据提取的与参考飞行数据170相比较的关键情报的差值具有小于阈值t1的绝对差值，则表示正常的飞行，并且如框192所示，计算装置124输出值零(0)。如果从当前传感器数据提取的关键情报与参考飞行数据170相比较的差值大于或等于t1但小于阈值t2，则表示轻微异常，并且在框194，计算装置输出值一(1)。如果从当前传感器数据提取的关键情报与参考飞行数据170相比较的差值大于或等于阈值t2但小于阈值t3，则表示中等异常，并且在框196，计算装置124输出值二(2)。如果从当前传感器数据提取的关键情报与参考飞行数据170相比较的差值大于或等于阈值t3，则表示严重异常，并且在框198，计算装置输出值三(3)。

因此，随着从当前传感器数据提取的关键情报与参考飞行数据170相比较之间的差值增加，则生成更大的值。通常，生成的值越大，表示飞行器102的问题就越严重。在该阶段，计算装置124可以基于针对一级决策制定过程输出的值来发出tor决定。作为示例，如果值是一(1)或更高，则可以发出tor决定。在其他示例中，如果值是二(2)或更高，则可以发出tor决定。

图5是示出根据一个示例实施方式由计算装置124执行的用于形成tor决定的示例功能的另一个流程图。在图5中，在框200、202和204处收集针对所有传感器(诸如sensor1、sensori以及直到sensorn)的预测实时传感器数据流分析。这些包括由图4中(例如每个传感器)执行和描述的功能生成的输出。因此，为每个传感器分配一个值，并且如图5所示，将这些值相加，并且当总数等于或大于阈值时，如框206所示，发出不继续进行(tor)决定。当在框206处总数小于阈值时，发出继续进行决定(准备起飞)。框206处的阈值可以设置为任何值，例如值一(1)、二(2)或三(3)。图5中所示的过程融合所有传感器数据以形成关于继续进行或不继续进行的智能预测决定，以便考虑来自位于飞行器102上的各个位置处的所有不同类型的传感器的数据。

使用图5中的过程，当存在严重问题时，导致单个大值，则可能发出tor决定。此外，当存在许多细微或较小问题时，每个问题产生小的生成值，然后这些值相加，并且当确定了足够的小问题时，可以发出tor决定。因此，计算装置124可以针对每个传感器确定针对当前飞行接收的输出与参考飞行数据170的比较(或者从当前传感器数据提取的关键情报与参考飞行数据170相比的比较)，并且基于多个传感器中的每个传感器的输出与参考飞行数据的比较的组合在参考飞行数据的阈值范围之外，计算装置确定启动tor程序。

图6是示出根据一个示例实施方式的由计算装置124执行以发出tor命令的示例功能的另一个流程图。如图6所示的过程进一步考虑机场控制塔起飞中断决定，或者如果飞行器102是uav时考虑uav控制中心起飞中断决定(如框208和210所示)，此外还有针对tor决定形成的预测实时传感器数据分析(如框212所示)，并作为图5所示过程的输出。

因此，如果从以下至少一个源接收tor决定：机场控制塔104、或uav控制中心106、或预测实时传感器数据分析系统，并且如果飞行器102速度小于或等于v1，如框214所示，然后计算装置124发出不继续进行的命令(例如，tor决定)，如框216所示。此外，计算装置124向控制塔和uav控制中心发送tor决定的通知，如框218所示。然而，如果飞行器102的速度大于v1，如框220所示，虽然接收到至少一个tor决定，飞行器102仍然继续起飞，如框222所示。

图6中所示的过程合并全部数据以融合来自传感器的数据以及来自机场控制塔104和uav控制中心106的数据，并基于飞行器的速度小于v1发出(或不发出)不继续进行(tor决定)的命令。这里，机场控制塔104和uav控制中心106可以直接发出不继续进行决定，并且来自传感器的预测分析结果也可以发出不继续进行决定。

图7是根据一个示例实施方式示出由计算装置124执行以自动启动tor程序和动作以及控制飞行器102以进行安全停止的示例功能的流程图。如框222所示，向控制装置110发出不继续进行(例如，tor)的命令，并且控制装置110操作飞行器控制系统112以例如将油门延迟至空转，选择全反向推力，应用最大防滑制动和激活扰流器，以及通知/指示飞行员使飞行器102停止，如框224所示。如框226所示，控制装置110和/或计算装置124然后可以监测飞行器状态(即，如空速、方向、机翼水平、发动机、设备等)以确定飞行器102是否变得不稳定，如框228所示。如果是，如框230所示，可以调整tor动作。如果不是，如框232所示，则飞行器102停止。

图8示出根据一个示例实施方式用于飞行器102的预测起飞中断(tor)的示例方法240的流程图。图8中所示的方法240示出了可以与例如图1中所示的系统108或计算装置124一起使用的方法的示例。此外，装置或系统可以被使用或配置来执行图8中所示的逻辑功能。在一些示例中，装置和/或系统的组件可以被配置为执行功能，使得该组件实际上被配置和构成(与硬件和/或软件一起)以实现这些性能。在其他示例中，装置和/或系统的组件可以被布置为适于、能够或适合于执行这些功能(诸如当以特定方式操作时)。如框242-248中的一个或多个所示，方法240可以包括一个或多个操作、功能或动作。尽管以连续顺序示出了块，但是这些块也可以并行执行，和/或以与本文描述的顺序不同的顺序执行。而且，可以将各种块组合成更少的块，划分成附加的块，和/或基于期望的实施方式来移除块。

应该理解的是，对于本文公开的这个和其他过程和方法，流程图示出了本示例的一种可能实施方式的功能和操作。在这方面，每个框可以表示程序代码的模块、段或部分，程序代码包括可由处理器执行用于实现该过程中的特定逻辑功能或步骤的一个或多个指令。程序代码可以存储在任何类型的计算机可读介质或数据存储装置上，例如，诸如包括磁盘或硬盘驱动器的存储装置。此外，程序代码可以以机器可读形式在计算机可读存储介质上编码，或者在其他非暂时性介质或制品上编码。计算机可读介质可以包括非暂时性计算机可读介质或者存储器，例如，诸如短时间存储数据的计算机可读介质(如寄存器存储器、处理器缓存和随机存取存储器(ram))。计算机可读介质还可以包括非暂时性介质(诸如二级或持久长期存储装置)，例如只读存储器(rom)、光盘或磁盘、光盘只读存储器(cd-rom)。计算机可读介质还可以是任何其他易失性或非易失性存储系统。例如，计算机可读介质可以被认为是有形计算机可读存储介质。

另外，图8中的每个框以及本文公开的其他过程和方法中的每个框可以表示被连接以执行过程中的特定逻辑功能的电路。替代实施方式被包括在本公开的示例的范围内，如本领域技术人员所理解的，其中所述的功能可以不按所示出或讨论的顺序执行，根据所涉及的功能，该顺序包括基本上同时或相反的顺序。

在框242处，方法240包括在飞行器102上的计算装置124处并且在飞行器102起飞进行当前飞行之前的时间接收来自位于飞行器102上的多个传感器122的输出，并且多个传感器122输出表示不同类型的物理现象的数据。在示例中，这包括接收来自传感器的输出，该传感器包括视觉传感器134、音频传感器136、超声传感器138、应变式传感器142、温度传感器144、火/烟传感器130、燃料传感器152、液压传感器128、起落架轮胎压力传感器132、电力负荷传感器140和振动传感器126中的一个或多个。该多个传感器122也位于飞行器102上的不同区域。

另外，可以包括在飞行器102在离开闸门之前启动apu118时和/或在飞行器102在闸门处运行主发动机114时接收来自多个传感器122的输出。通过在飞行器102进入跑道之前尽早接收输出，可以尽快做出tor决定以避免在飞行器102在起飞期间运动时执行tor决定。

在框244处，该方法240包括将从多个传感器122接收的用于当前飞行的输出与参考飞行数据进行比较，并且参考飞行数据包括在基本相同的飞行条件期间并且在飞行器102成功起飞期间，由位于飞行器102上的基本相同位置处的相同传感器收集的数据流。因此，例如用于比较的参考飞行数据170是基于飞行器102的复制并且尽可能接近环境和起飞条件的复制而收集的数据。

在框246处，该方法240包括基于将从多个传感器122接收的用于当前飞行的输出与参考飞行数据170进行比较，计算装置124确定飞行器102在跑道上达到起飞速度之前是否启动tor程序，以及当从多个传感器122接收的用于当前飞行的输出在参考飞行数据170的阈值范围之外时，计算装置124确定启动tor程序。

在示例中，通过在起飞之前接收位于飞行器102上的不同区域处的许多不同传感器的输出，计算装置124可以通过与参考飞行数据170进行比较来预测未来是否可能出现机械问题(例如，在飞行期间)。如果存在与参考飞行数据170的偏差，则计算装置124可以预测很可能会出现问题，并且因此计算装置124发出tor决定。这使得能够在不立即知道存在问题，而是确定问题可能在将来的某个时间存在的情况下做出tor决定。

另外，通过计算装置124考虑所有传感器122的输出，微小问题的组合可以导致做出tor决定。作为示例，温度传感器144的输出可以指示主发动机114比预期运行的更热但不在温度限制之外(与参考飞行数据170相比)，因此，仅此情况不会导致tor决定。然而，如果在相同时间期间内振动传感器126的输出指示发动机114在正常范围之外(与参考飞行数据170相比)振动的进一步问题，则基于当这两个传感器提供偏离参考飞行数据170的输出时的预测，计算装置124现在可以确定发出tor决定，可能的机械问题可存在于发动机114中，即使在当前时间，发动机114在可接受的制造准则内运行。

在框248处，该方法240包括基于确定启动tor程序，计算装置124向飞行器102上的控制装置110发送信号以启动tor程序。在计算装置124和控制装置110耦合的情况下，可以包括发送有线通信信号。在其他情况下，计算装置124也可以与控制装置110进行无线通信。在更进一步的示例中，计算装置124和/或控制装置110然后可以致使交通工具控制系统112使飞行器102停止(如果飞行器102已经离开闸门并且可能开始起飞程序)，或者如果飞行器102仍在闸门处则仅仅致使飞行器控制系统112关闭发动机114。

图9根据一个示例实施方式示出与方法240一起使用的示例方法的流程图。在框250处，功能包括针对每个传感器122确定针对当前飞行接收的输出与参考飞行数据170的比较，并且在框252处，基于多个传感器122中的每个传感器122的输出与参考飞行数据170的比较的组合在参考飞行数据的阈值范围之外，计算装置124确定启动tor程序。在该示例中，计算装置124可以基于检测到的许多微小问题做出tor决定，其中每个微小问题本身不会导致作出tor决定，但是由于与参考飞行数据170相比时消极预测结果被确定为可能发生，因此微小问题一起可以导致做出tor决定。

图10根据一个示例实施方式示出与方法240一起使用的示例方法的流程图。在框254处，功能包括对于在时间段内接收来自多个传感器122的每个传感器的输出，提取表示该时间段内输出的特性的特征。在示例中，可以包括计算以下中的一个或多个：该时间段内的输出的峰值幅度、该时间段内的输出的标准偏差、以及该时间段内的输出的功率谱密度，如框256、258和260所示。如框262所示，这些功能还包括将表示该时间段内输出的特性的特征与参考飞行数据170进行比较。

图11根据一个示例实施方式示出与方法240一起使用的示例方法的流程图。在框264处，功能包括基于将表示该时间段内输出的特性的特征与参考飞行数据170进行比较，由计算装置124并且针对每个传感器生成一个值，进而针对多个传感器122生成多个值。例如，可以包括，确定从输出提取的特征与参考飞行数据170之间的差值，将从输出提取的特征和参考飞行数据170之间的差值与阈值进行比较，并且基于将从输出提取的特征和参考飞行数据170之间的差值与阈值进行比较生成值，如框266、268和270所示。随着差值增加，生成更大的值。

在图11中，如框272所示，功能还包括基于多个值的组合，计算装置124确定飞行器102在跑道上达到起飞速度之前是否启动tor程序。

图12根据一个示例实施方式示出与方法240一起使用的示例方法的流程图。在框274处，功能包括在计算装置124处在以下时间段接收来自位于飞行器102上的多个传感器122的输出：当飞行器102在离开闸门之前启动apu118时，当飞行器102在闸门处运行主发动机114时，当飞行器102滑行到跑道时，当飞行器102到达跑道的起点时，以及当飞行器102在跑道上增加速度以便起飞时。在图12中，功能还包括，如框276所示，在来自多个传感器122的输出被接收的每个时间段：将接收的输出与参考飞行数据170进行比较，如框278所示，并且基于比较接收的输出与参考飞行数据170，计算装置124确定是否启动tor程序，如框280所示。

图13根据一个示例实施方式示出与方法240一起使用的示例方法的流程图。在框282处，功能包括在飞行器102上的计算装置124处接收来自机场控制塔104的非传感器数据，并且基于(i)将从多个传感器122接收的用于当前飞行的输出与参考飞行数据170进行比较以及(ii)来自机场控制塔104的非传感器数据，计算装置124确定是否启动tor程序，如框284所示。在该示例中，来自传感器122的输出或从机场控制塔104接收的命令中的任何一个都可以导致形成tor决定。

图14根据一个示例实施方式示出与方法240一起使用的示例方法的流程图。在框286处，功能包括在飞行器102上的计算装置124处接收来自无人驾驶空中交通工具(uav)控制中心106的非传感器数据，并且基于(i)将从多个传感器122接收的用于当前飞行的输出与参考飞行数据170进行比较以及(ii)来自uav控制中心106的非传感器数据，计算装置124确定是否启动tor程序，如框288所示。

图15根据一个示例实施方式与示出方法240一起使用的示例方法的流程图。在框290处，功能包括控制飞行器102停止。以上参考图7描述了控制飞行器102停止的示例。

本文使用的术语“实时”是指计算装置124在接收来自传感器122的数据期间执行确定是否发出tor决定的动作，这可以连续发生。例如，实时处理可以连续地处理传感器122的输出，以确定与参考飞行数据170相比的任何输出是否指示了保证发出tor决定的条件。

本文使用的术语“基本上”和“大约”是指所述特征、参数或值不需要精确地实现，而是偏差或变化(例如包括公差、测量误差、测量精度限制和本领域技术人员已知的其他因素)可以发生的量不会妨碍该特性旨在提供的效果。

本文公开的(一个或多个)系统、(一个或多个)装置和(一个或多个)方法的不同示例包括各种组件、特征和功能。应该理解的是，本文公开的(一个或多个)系统、(一个或多个)装置和(一个或多个)方法的各种示例可以包括本文公开的(一个或多个)系统、(一个或多个)装置和(一个或多个)方法的任何组合的任何其他示例的任何组件、特征和功能，并且所有这些可能性都在本公开的范围内。

此外，本公开包括根据以下条款的实施例：

条款1.一种用于飞行器的预测起飞中断(tor)的方法，包括：

在飞行器上的计算装置处并且在飞行器起飞进行当前飞行之前的时间接收来自位于飞行器上的多个传感器的输出，其中多个传感器输出表示不同类型的物理现象的数据；

将从多个传感器接收的用于当前飞行的输出与参考飞行数据进行比较，其中参考飞行数据包括在基本相同的飞行条件期间并且在飞行器成功起飞期间，由位于飞行器上的基本相同位置处的相同传感器收集的数据流；

基于将从多个传感器接收的用于当前飞行的输出与参考飞行数据进行比较，计算装置确定飞行器在跑道上达到起飞速度之前是否启动tor程序，其中当从多个传感器接收的用于当前飞行的输出在参考飞行数据的阈值范围之外时，计算装置确定启动tor程序；以及

基于确定启动tor程序，计算装置向飞行器上的控制装置发送信号以启动tor程序。

条款2.根据条款1的方法，其中接收来自位于飞行器上的多个传感器的输出包括接收来自以下传感器的输出，该传感器包括视觉传感器、音频传感器、超声传感器、应变式传感器、温度传感器、火/烟传感器、燃料传感器、液压传感器、起落架轮胎压力传感器、电力负荷传感器和振动传感器中的一个或多个。

条款3.根据条款1的方法，其中接收来自位于飞行器上的多个传感器的输出包括接收来自位于飞行器上的不同区域处的传感器的输出。

条款4.根据条款1的方法，其中接收来自位于飞行器上的多个传感器的输出包括在飞行器在离开闸门之前启动辅助动力单元(apu)时接收输出。

条款5.根据条款1的方法，其中接收来自位于飞行器上的多个传感器的输出包括当飞行器在闸门处运行主发动机时接收输出。

条款6.根据条款1的方法，进一步包括：

针对每个传感器确定针对当前飞行接收的输出与参考飞行数据的比较；以及

基于多个传感器中的每个传感器的输出与参考飞行数据的比较的组合在参考飞行数据的阈值范围之外，计算装置确定启动tor程序。

条款7.根据条款1的方法，其中输出是在一个时间段内接收的，并且该方法进一步包括：

对于在该时间段内接收的来自多个传感器的每个传感器的输出，提取表示该时间段内输出的特性的特征；以及

其中将从多个传感器接收的用于当前飞行的输出与参考飞行数据进行比较包括将表示该时间段内输出的特性的特征与参考飞行数据进行比较。

条款8.根据条款7的方法，其中提取表示该时间段内输出的特性的特征包括：

计算以下中的一个或多个：

该时间段内的输出的峰值幅度；

该时间段内的输出的标准偏差；以及

该时间段内的输出的功率谱密度。

条款9.根据条款7的方法，进一步包括：

基于将表示该时间段内输出的特性的特征与参考飞行数据进行比较，由计算装置并且针对每个传感器生成一个值，进而针对多个传感器生成多个值；以及

基于多个值的组合，计算装置确定飞行器在跑道上达到起飞速度之前是否启动tor程序。

条款10.根据条款9的方法，其中生成值包括：

确定从输出提取的特征与参考飞行数据之间的差值；

将从输出提取的特征和参考飞行数据之间的差值与阈值进行比较；以及

基于将从输出提取的特征和参考飞行数据之间的差值与阈值进行比较以生成值，

其中随着差值增加，生成更大的值。

条款11.根据条款1的方法，进一步包括：

在计算装置处在以下时间段接收来自位于飞行器上的多个传感器的输出：

当飞行器在离开闸门之前启动辅助动力单元(apu)时，

当飞行器在闸门处运行主发动机时，

当飞行器滑行到跑道时，

当飞行器到达跑道的起点时，以及

当飞行器在跑道上增加速度以便起飞时，以及

在来自多个传感器的输出被接收的每个时间段：将接收的输出与参考飞行数据进行比较；并且

基于比较接收的输出与参考飞行数据，计算装置确定是否启动tor程序。

条款12.根据条款1的方法，进一步包括：

在飞行器上的计算装置处接收来自机场控制塔的非传感器数据；以及

基于(i)将从多个传感器接收的用于当前飞行的输出与参考飞行数据进行比较以及(ii)来自机场控制塔的非传感器数据，计算装置确定是否启动tor程序。

条款13.根据条款1的方法，其中飞行器是无人驾驶空中交通工具(uav)，并且该方法进一步包括：

在飞行器上的计算装置处接收来自无人驾驶空中交通工具(uav)控制中心的非传感器数据；以及

基于(i)将从多个传感器接收的用于当前飞行的输出与参考飞行数据进行比较以及(ii)来自uav控制中心的非传感器数据，计算装置确定是否启动tor程序。

条款14.根据条款1的方法，进一步包括：

控制飞行器停止。

条款15.一种非暂时性计算机可读存储介质，其具有存储在其内部的指令，当由具有一个或多个处理器的计算装置执行指令时，该非暂时性计算机可读存储介质使得计算装置执行以下功能，包括：

在飞行器起飞进行当前飞行之前的时间接收来自位于飞行器上的多个传感器的输出，其中多个传感器输出表示不同类型的物理现象的数据；

将从多个传感器接收的用于当前飞行的输出与参考飞行数据进行比较，其中参考飞行数据包括在基本相同的飞行条件期间并且在飞行器成功起飞期间，由位于飞行器上的基本相同位置处的相同传感器收集的数据流；

基于将从多个传感器接收的用于当前飞行的输出与参考飞行数据进行比较，确定飞行器在跑道上达到起飞速度之前是否启动tor程序，其中当从多个传感器接收的用于当前飞行的输出在参考飞行数据的阈值范围之外时，计算装置确定启动tor程序；以及

基于确定启动tor程序，向飞行器上的控制装置发送信号以启动tor程序。

条款16.根据条款15的非暂时性计算机可读存储介质，其中该功能进一步包括：

在以下时间段接收来自位于飞行器上的多个传感器的输出：

当飞行器在离开闸门之前启动辅助动力单元(apu)时，

当飞行器在闸门处运行主发动机时，

当飞行器滑行到跑道时，

当飞行器到达跑道的起点时，以及

当飞行器在跑道上增加速度以便起飞时，以及

在来自多个传感器的输出被接收的每个时间段：将接收的输出与参考飞行数据进行比较；并且

基于比较接收的输出与参考飞行数据，计算装置确定是否启动tor程序。

条款17.根据条款15的非暂时性计算机可读存储介质，其中该功能进一步包括：

针对每个传感器确定针对当前飞行接收的输出与参考飞行数据的比较；以及

基于多个传感器中的每个传感器的输出与参考飞行数据的比较的组合在参考飞行数据的阈值范围之外，计算装置确定启动tor程序。

条款18.一种系统，包括：

位于飞行器上的多个传感器，其中多个传感器输出表示不同类型的物理现象的数据；以及

具有一个或多个处理器的计算装置，该计算装置用于执行存储在非暂时性计算机可读存储介质中的指令以执行以下功能，包括：

在飞行器起飞进行当前飞行之前的时间接收来自位于飞行器上的多个传感器的输出；

将从多个传感器接收的用于当前飞行的输出与参考飞行数据进行比较，其中参考飞行数据包括在基本相同的飞行条件期间并且在飞行器成功起飞期间，由位于飞行器上的基本相同位置处的相同传感器收集的数据流；

基于将从多个传感器接收的用于当前飞行的输出与参考飞行数据进行比较，确定飞行器在跑道上达到起飞速度之前是否启动tor程序，其中当从多个传感器接收的用于当前飞行的输出在参考飞行数据的阈值范围之外时，计算装置确定启动tor程序；以及

基于确定启动tor程序，向飞行器上的控制装置发送信号以启动tor程序。

条款19.根据条款18的系统，其中输出是在一个时间段内接收的，并且该功能进一步包括：

对于在该时间段内接收的来自多个传感器的每个传感器的输出，提取表示该时间段内输出的特性的特征；以及

其中将从多个传感器接收的用于当前飞行的输出与参考飞行数据进行比较包括将表示该时间段内输出的特性的特征与参考飞行数据进行比较。

条款20.根据条款18的系统，其中该功能进一步包括：

接收来自机场控制塔或来自无人驾驶空中交通工具(uav)控制中心的非传感器数据；以及

基于(i)将从多个传感器接收的用于当前飞行的输出与参考飞行数据进行比较以及(ii)非传感器数据，计算装置确定是否启动tor程序。

已经示出的对不同有利布置的描述是为了说明和描述的目的，并且不旨在穷举或限于所公开形式的示例。许多修改和变化对于本领域普通技术人员来说是显而易见的。此外，与其他有利示例相比，不同的有利示例可以描述不同的优点。选择和描述所选择的一个或多个示例是为了最好地解释示例的原理，实际应用，并且使本领域的其他普通技术人员能够理解本公开中具有各种修改的各个示例也适合于预期的特定用途。