Black Swift技术近日，美国国家海洋和大气管理局(NOAA)授予BST公司一份合同，开发一项商业上可行的技术，为超视距(BVLOS)操作的无人机系统(UAS)实现gps拒止导航。
该技术将被用于国家海洋和大气管理局国家大地测量的一部分，该测量对近9.5万英里的国内海岸线进行测绘。美国联邦航空管理局(FAA)目前的规定规定，无人机操作员必须在视线范围内飞行，这使得海岸线调查既耗时又低效，因为一次只能绘制两英里的海岸线，然后操作员就必须迁移到一个新的区域。这种增强型导航技术的成功开发将有助于获得BVLOS飞行认证。
无人机的安全操作依赖于准确的飞机位置信息。仅依赖GPS可能会有问题，因为它很容易受到干扰和欺骗，而且在城市峡谷、高纬度或高海拔地区，信号质量很差。BST的目标是使用他们的多源全球定位系统(DS-GPS)技术开发一种强大的辅助导航选项，该技术将通过增强的传感器套件和先进的机器学习能力，在gps拒绝区域为飞机提供准确的位置更新。该系统将依赖于先进的机器视觉算法与使用三角定位信号的车辆定位的仔细加权融合。
DS-GPS使用了一个标准的GPS接收器，并增加了额外的传感器来估计惯性速度和绝对位置。这些信息允许飞机确定GPS信号何时由于欺骗或环境影响而减弱。其他传感器，包括摄像头和软件定义无线电，可以用来取代GPS作为主要导航传感器，提供来自不同来源的位置和速度估计。
Black Swift Technologies首席执行官Jack Elston博士评论说:“在国家空域系统中实现BVLOS操作主要是改进传感的问题。政府和商业运营商都希望在更远的距离上执行任务。这些用户代表了一些目前未充分利用的无人机应用，如航空成像、环境观测、精准农业、基础设施监测和检查。”
“Black Swift Technologies过去曾与NOAA合作，提供可用于海岸线工作和大气科学的系统。SBIR中的工作是BST为无人飞机开发的基于机器学习的技术的自然延伸。这项工作的关键技术之一是使用机器视觉(光流和SLAM)在GPS丢失的情况下允许无人机继续安全飞行。BVLOS作业将极大地有利于海岸线检查和测绘工作，因为这将大大减少作业人员在现场花费的时间。”
