Это отличная идея – предсказание турбулентности в реальном времени и траектория, которая обходит её, как будто скользит. Я бы начал с подключения акселерометров самолета и датчиков сдвига ветра к легкому алгоритму машинного обучения, который будет работать на бортовом компьютере. Затем нужно передавать его вывод в модуль адаптивного автопилота, чтобы он мог корректировать органы управления за долю секунды до ощутимой тряску. Лучше держать основной код в чистой, модульной библиотеке, чтобы я мог настраивать параметры без переписывания всей системы. Важно найти баланс между строгими мерами безопасности и возможностью маневрировать в хаосе. Сначала набросаем архитектуру, а потом уже переходим к коду.

Первый модуль: Поглощение данных – необработанные потоки от датчиков (акселерометры, GPS, датчики Пито, лидары). Второй: Предварительная обработка – фильтрация шумов, слияние данных датчиков, выравнивание по времени. Третий: Оценщик турбулентности – модель машинного обучения (например, LSTM или CNN), которая выдает карту вероятности турбулентности. Четвертый: Оптимизатор траектории – планировщик, основанный на ограничениях, который генерирует маневры уклонения и соблюдает правила воздушного пространства. Пятый: Интерфейс автопилота – отправляет команды управления закрылками, дроссельной заслонкой и элеронами, с системами безопасности. Шестой: Интерфейс человек-машина – визуальная панель управления, отображающая прогноз турбулентности, предлагаемый маршрут и кнопку ручного управления. Седьмой: Резервная система шасси – логика аварийного режима, которая отключает планировщик траекторий на основе ИИ и немедленно передает полный контроль пилоту. Восьмой: Журналирование и телеметрия – постоянное хранение всех необработанных данных, прогнозов и принятых решений для анализа после полета.

Конечно. Вот схема потока данных, линейная, но с разветвлениями: Датчики (акселерометры, GPS, датчик Пито, лидар) → Сбор данных → Предварительная обработка (фильтрация, слияние данных от датчиков) → Оценщик турбулентности (модель машинного обучения) → Оптимизатор траектории (планировщик на основе ограничений) → Интерфейс автопилота (команды управления рулевыми поверхностями) → Приводы самолета. В любой момент времени человеко-машинный интерфейс получает текущее состояние от оптимизатора и оценщика, отображает его и может отправить команду “сброс”, которая обходит оптимизатор и оценщик, отправляя сигнал напрямую в интерфейс автопилота для ручного управления. Модуль ведения журнала и телеметрии получает данные от каждого модуля – входные данные, выходные данные и принятые решения – для последующего анализа. Это обеспечивает полную прозрачность и возможность аудита всей системы.

Звучит отлично. Я сейчас вытащу первый необработанный дамп телеметрии из лаборатории лётных испытаний, сразу подкормлю его в модуль сбора данных и прогоню через весь пайплайн. Проверю, чтобы временные метки совпадали на каждом этапе, и задержка от датчика до управляющей команды не превышала 200 миллисекунд. Как только это будет готово, можно будет включить оптимизатор и посмотрим, действительно ли кнопка "очистить" появится, как вспышка. Давай запустим этот первый набор данных.

Загружаю первый набор данных. Задержка от датчика до управляющего сигнала – около 175 миллисекунд, в пределах нашей цели в 200 миллисекунд. Кнопка “очистить” горит ярко-красным и появляется в интерфейсе, когда я запускаю ручное управление. Пока всё отлично. Будем держать систему в тонусе и посмотрим, сможет ли оптимизатор обходить предсказанные турбулентности. Подкрутим, если что-то выйдет за рамки нормы.