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Automatic Speech Recognition and Understanding for Radar Label Maintenance Support Increases Safety and Reduces Air Traffic Controllers’ Workload

Helmke, Hartmut und Kleinert, Matthias und Ahrenhold, Nils und Ehr, Heiko und Mühlhausen, Thorsten und Ohneiser, Oliver und Klamert, Lucas und Motlicek, Petr und Prasad, Amrutha und Zuluaga-Gomez, Juan und Dokic, Jelena und Chauvin, Ella Pinska (2023) Automatic Speech Recognition and Understanding for Radar Label Maintenance Support Increases Safety and Reduces Air Traffic Controllers’ Workload. In: Fifteenth USA/Europe Air Traffic Management Research and Development Seminar (ATM2023). Fifteenth USA/Europe Air Traffic Management Research and Development Seminar (ATM2023), 2023-06-05 - 2023-06-09, Savannah, Georgia, USA. doi: 10.60575/kp8w-y883.

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Kurzfassung

Air traffic controllers (ATCos) from Austro Control together with DLR quantified the benefits of automatic speech recognition and understanding (ASRU) on workload and flight safety. As the baseline procedure, ATCos enter all clearances manually (by mouse) into the aircraft radar labels. As part of our proposed solution, the ATCos are supported by ASRU, which is capable of delivering the required inputs automatically. The ATCos are only prompted to make corrections, when ASRU provided incorrect output. Overall amount of time required for manually inserting clearances, i.e., by clicking and selecting the correct input on the screen, reduced from 12,800 seconds during 14 hours of simulations time down to 405 seconds, when ATCos were supported by ASRU. A reduction of radar label maintenance time through ASRU might not be surprising given earlier experiments. However, a factor greater than 30 outperforms earlier findings. In addition, this paper also considers safety aspects, i.e., how often ATCos support provided an incorrect input into the aircraft radar labels with and without ASRU. This paper shows that ASRU systems based on artificial intelligence are reliable enough for their integration into air traffic control operations rooms.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/196465/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Automatic Speech Recognition and Understanding for Radar Label Maintenance Support Increases Safety and Reduces Air Traffic Controllers’ Workload
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Helmke, HartmutHartmut.Helmke (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1939-0200NICHT SPEZIFIZIERT
Kleinert, MatthiasMatthias.Kleinert (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0782-4147NICHT SPEZIFIZIERT
Ahrenhold, NilsNils.Ahrenhold (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8731-8959NICHT SPEZIFIZIERT
Ehr, HeikoHeiko.Ehr (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Mühlhausen, ThorstenThorsten.Muehlhausen (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-5901-7275NICHT SPEZIFIZIERT
Ohneiser, OliverOliver.Ohneiser (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-5411-691XNICHT SPEZIFIZIERT
Klamert, LucasLucas.Klamert (at) austrocontrol.atNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Motlicek, PetrPetr.Motlicek (at) idiap.chNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Prasad, AmruthaIdiap, BUTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zuluaga-Gomez, JuanIdiap, EPFLNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Dokic, JelenaJDJ (at) integra.dkNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Chauvin, Ella PinskaEPC (at) integra.dkNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2023
Erschienen in:Fifteenth USA/Europe Air Traffic Management Research and Development Seminar (ATM2023)
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.60575/kp8w-y883
Status:veröffentlicht
Stichwörter:automatic speech recognition, automatic speech understanding, situation awareness, saftety, artificial intelligence, human factors, air traffic controller’s workload
Veranstaltungstitel:Fifteenth USA/Europe Air Traffic Management Research and Development Seminar (ATM2023)
Veranstaltungsort:Savannah, Georgia, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:5 Juni 2023
Veranstaltungsende:9 Juni 2023
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L - keine Zuordnung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Managementaufgaben Luftfahrt
Standort: Braunschweig
Institute & Einrichtungen:Institut für Flugführung > Lotsenassistenz
Institut für Flugführung > ATM-Simulation
Hinterlegt von: Diederich, Kerstin
Hinterlegt am:10 Aug 2023 11:10
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:56

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