基于系统的AI辅助无人机运行安全性分析，用于跑道异物（FOD）检测：STPA与PROMETHEE方法的应用

《Safety Science》：A system-based safety analysis of AI-enabled UAV operations for runway FOD detection: application of STPA and PROMETHEE

　　

Nafissa Abdouramane Attou Bounou | Gulsum Kubra Kaya | Fanny Camelia

摘要

在非隔离机场运营中，由人工智能（AI）支持的无人机（UAV）为检测跑道上的外来物体碎片（FOD）提供了有力的手段。然而，这也带来了新的运营和安全挑战。本研究采用系统理论过程分析（STPA）方法对这类运营进行了基于系统的危险性分析。根据STPA的分析结果生成的安全建议通过PROMETHEE方法进行排序和分级，以作为决策支持，从而在实际限制条件下为实施提供透明依据，同时确保全面覆盖各种危险情况。建议的排序依据了15项标准，其中11项标准直接来源于STPA分析中的危险因素、不安全控制行为和损失情景，用于量化风险贡献和可追溯性。本研究共识别出8种危险因素、149项不安全控制行为、188种损失情景以及161条安全建议。STPA与PROMETHEE的结合分析强调了人在自动化系统中的协调作用、操作员培训、情境意识以及系统级集成在确保FOD检测无人机安全部署方面的重要性。总体而言，本研究展示了一种基于STPA的多标准决策优先级工作流程，其中建议的评分直接来源于STPA分析结果，并可对其进行追溯，从而在实际资源和运营限制条件下实现透明的短期实施规划，适用于基于AI的无人机跑道检测应用。