La USAF desclasifica video del Auto-SAAG en acción​

Este video recientemente desclasificado muestra el head-up-display de un F-16 de la Guardia Nacional de la Fuerza Aérea de los Estados Unidos sobre Arizona que registra el momento dramático de su piloto inconsciente se salva de una muerte segura cuando el sistema automático evita la colisión de la aeronave con la tierra (Automatic Ground Collision Avoidance System (Auto-SAAG).

Este es considerado el cuarto evento confirmado en el que el sistema Auto-SAAG l “salva” una aeronave, se introdujo en la flota de F-16 de la fuerza aérea a finales de 2014. Desarrollado a lo largo de casi tres décadas por Lockheed Martin, la NASA y el Laboratorio de Investigación de la Fuerza Aérea, el sistema está diseñado para ejecutar automáticamente una maniobra que evita al suelo si detecta una colisión inminente.

El objetivo es reducir los accidentes causados en el vuelo controlado sobre el terreno en un 90%, el sistema ha completado su investigación y desarrollo en 2010 bajo el Programa de Reducción de Riesgos del Comando de Combate Aéreo. Comenzó la transición a la flota de F-16 Bloque 40/50 en septiembre de 2014, como parte de la actualización de software M6.2 + Programa Operacional de Vuelo (OFP).

El Auto-SAAG compara continuamente una predicción de la trayectoria de la aeronave contra un perfil del terreno generado a partir de los datos de elevación del terreno a bordo. Si la trayectoria predicha toca el perfil del terreno, como indica en el vídeo a los 26 seg. el momento en que los dos galones en el HUD se juntan, la recuperación automática es ejecutada por el piloto automático Auto GCAS. La maniobra de recuperación automática consiste en un abrupto rollo-a-vertical y un valor nominal de tracción 5-G hasta que la desaparición del terreno este asegurada.

http://aviationweek.com/technology/auto-gcas-saves-unconscious-f-16-pilot-declassified-usaf-footage?NL=AW-19&Issue=AW-19_20160913_AW-19_469&sfvc4enews=42&cl=article_9&utm_rid=CPEN1000000180558&utm_campaign=6992&utm_medium=email&elq2=318c5cc7ed7c434ba77ffa2bfb6045f6