Most skydiving accidents occur during the parafoil-piloting and landing stages and result from human lapses in judgment while piloting the parafoil. Training of novice pilots is protracted due to the lack of functional and easily accessible training simulators. Moreover, work on parafoil trajectory planning suitable for aiding human training remains limited. To bridge this gap, we study the problem of computing safe trajectories for human-piloted parafoil flight and examine how such trajectories fare against human-generated solutions. For the algorithmic part, we adapt the sampling-based motion planner Stable Sparse RRT (SST) by Li et al., to cope with the problem constraints while minimizing the bank angle (control effort) as a proxy for safety. We then compare the computer-generated solutions with data from human-generated parafoil flight, where the algorithm offers a relative cost improvement of 20\%-80\% over the performance of the human pilot. We observe that human pilots tend to, first, close the horizontal distance to the landing area, and then address the vertical gap by spiraling down to the suitable altitude for starting a landing maneuver. The algorithm considered here makes smoother and more gradual descents, arriving at the landing area at the precise altitude necessary for the final approach while maintaining safety constraints. Overall, the study demonstrates the potential of computer-generated guidelines, rather than traditional rules of thumb, which can be integrated into future simulators to train pilots for safer and more cost-effective flights.


翻译:多数跳伞事故发生于翼伞操控与着陆阶段,其根源在于人力操控翼伞时的人为判断失误。由于缺乏功能完善且易于获取的训练模拟器,新手飞行员的培训周期往往较长。此外,适用于辅助人力训练的翼伞轨迹规划研究仍较为有限。为填补这一空白,本研究探讨了为人力操控翼伞飞行计算安全轨迹的问题,并评估此类轨迹相较于人力生成方案的性能。在算法层面,我们基于Li等人提出的基于采样的运动规划器Stable Sparse RRT(SST)进行改进,使其在满足问题约束的同时,以最小化滚转角(控制能耗)作为安全性的代理指标。随后,我们将计算机生成的轨迹与人力操控翼伞飞行的实测数据进行对比,结果显示算法相较于人类飞行员实现了20%至80%的相对成本优化。观察发现,人类飞行员倾向于先缩短与着陆区域的水平距离,再通过盘旋下降至适合启动着陆操作的高度以消除垂直高度差。本文所采用的算法则能实现更平滑、渐进的下降过程,在保持安全约束的同时,精准抵达着陆所需高度以完成最终进场。总体而言,本研究证明了计算机生成指导准则(相较于传统经验法则)的潜力,未来可将其整合至训练模拟器中,以培养飞行员实现更安全、更具成本效益的飞行。

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