低空空域无人机运行安全保障技术研究综述

低空空域飞行活动日趋频繁,无人机类型多样且性能差异较大,飞行过程中易与建筑物或其他航空器发生飞行冲突。为实现低空空域的规范化、安全化、精细化和智慧化管控,需不断提升保障无人机运行安全的技术手段,例如冲突风险探测、安全风险评估等。文章从无人机的轨迹预测与意图识别、低空空域飞行冲突探测、低空空域风险评估及预警告警等3方面进行了研究。首先,总结了在无人机轨迹预测和意图识别方面的研究成果和面临的问题挑战;其次,基于低空空域冲突探测形式,分析不同探测方法的优缺点;随后,围绕低空空域风险评估及预警告警技术,分析当前研究需要解决的核心问题;最后,对无人机冲突探测和风险评估技术等方面进行了展望。

基于地面保障流程的过站航班延误预测方法

目前民航航班持续高位运行,航班过站时机场、空管、航司多方同时交织参与,高峰时段机场地面保障系统满负荷运转,航班正点率难以提升。为了提前感知过站航班在地面保障时多流程进行协作时产生的延误,针对航班作业流程节点的相关特征,提出基于地面保障流程的过站航班延误预测方法。将航班保障流程构建为图网络结构,采用各流程节点上处理后的时间特征作为图卷积神经网络的各节点特征,针对节点特征采用多种聚合传递方式并进行集成,实现航班延误预测精度的提升。结果表明,提出的航班延误预测方法的平均预测误差降低至7.11 min,具有更好的泛化能力。

“无人机任务规划”课程定位及教学设计研究

从培养无人机领域创新型卓越工程人才的目标出发,介绍了国内无人驾驶航空器系统工程专业“无人机任务规划”课程开设的背景;从“新工科”建设特点及学生培养目标出发,论述“无人机任务规划”课程定位;基于“无人机任务规划”课程具体内容探讨教学内容设计;采用理论学习与研究实践相结合的方式,研讨课程教学设计方法。以此为无人驾驶航空器系统工程专业及相关课程的设置提供参考,有利于我国培养无人机领域的多元化创新型人才。

无人机水上船舶物流配送任务规划研究

针对水上船舶物流配送场景下的无人机任务规划问题,综合考虑了无人机自身性能限制和物流配送任务要求,以飞行路径长度最短为目标函数构建了多无人机物流配送任务规划模型。为提高算法求解效率和寻优性能,在粒子群算法基础上进行改进,融入遗传算法的精英选择策略、交叉策略和自适应高斯变异策略。仿真实验结果表明,相较于遗传算法和粒子群算法,该混合算法具有更快的收敛速度和更高的精度,具备较强的寻优能力,能够找到更佳的船舶物流配送任务规划方案。

多投递下带时间窗的卡车与无人机协同配送问题

无人机因其碳排放少、灵活性高、成本低等优势被越来越多地用于物流配送。考虑到无人机单投递情况下负载利用不足和卡车在客户点等待客户时间窗开启过程的时间损失,针对带时间窗的卡车与无人机协同配送问题进行优化,提出一种多投递下带时间窗的卡车与无人机协同配送(VRPDTW-MD)问题。提出了基于VRPDTW-MD特点的遗传算法对其求解,算法中,设计了多种交汇节点变异算子、交汇节点修复算子和服务节点交叉算子,用于调整卡车与无人机相互之间的交会点以及访问点。通过不同类型与规模算例求解验证了问题和算法的有效性,分析了不同卡车与无人机协同配送模式对运营成本的影响,为“卡车+无人机”模式的配送路径规划提供决策依据。

机场到港旅客乘坐出租车短时需求预测

对机场旅客陆侧交通需求进行准确预测是机场陆侧交通资源合理分配的重要依据.针对机场到港旅客乘坐出租车短时需求开展研究,从群体角度出发,考虑其他交通方式的影响,基于交通方式的交互直接预测机场乘坐出租车到港旅客流量.采集机场到港旅客出租车订单数据、机场到港飞机数据、机场天气报文数据和机场到港旅客地铁闸门数据,搭建LightGBM模型并根据具体情景采取网格法或贝叶斯优化进行参数标定,预测机场到港旅客乘坐出租车流量,结果优于6个传统经典模型,相比于以往研究,模型考虑乘坐地铁旅客数量对乘坐出租车旅客需求的影响,预测精度更高.研究结果可推广到机场其他陆侧交通方式,完善机场集疏运系统.

地震场景下无人机路径规划设计

无人机路径规划技术为无人机自主飞行和低空交通管理提供了技术支持,也是无人机可以实现抗震救灾的重要前提。面向地震场景,结合灾区环境以及相关需求,研究地震灾情的无人机救灾最优路径规划方法。搭建地震受灾环境,设计模拟真实情况的地震场景。选用蚁群算法中的三维路径规划算法,搜索从出发点到疑似点的最优路径。通过仿真验证了模型的可行性和有效性。

基于聚类-贝叶斯方法的航班过站延误传播

针对航班过站延误问题,基于过站保障时刻节点数据,提出了基于聚类-贝叶斯方法的航班过站延误传播算法。首先,收集机场内所有航班过站保障流程中的节点时刻数据,将延误数据转化为每个节点的延误严重程度;然后,利用聚类-贝叶斯方法得到频繁延误的节点,并围绕这些延误节点研究前后相关流程之间的延误传播概率;最后,通过试验验证了算法的可行性和有效性。试验结果表明,该算法能够感知过站延误的典型阶段和传播特征,可为缓解航班延误提供依据。

基于进化博弈的城市中心区交通拥堵收费分析

交通拥堵收费是解决道路拥堵问题的有效措施。假设使用小汽车到达拥挤收费区域边界的出行者可通过2种方式到达拥挤收费中心区:小汽车直达及停车换乘公共交通(P&R)。对于出行者甲(对小汽车出行需求偏刚性)、乙(对小汽车出行需求偏弹性),采用进化博弈的方法,建立效益矩阵,分析在不同政府定价条件下两者出行方式选择行为的演化模型。结果表明,政府交通拥堵收费对出行者出行方式选择行为的演化起着重要作用,不同的定价区间会使得出行方式向不同的稳定状态演变。分析各种定价区间下出行者出行方式选择行为。

考虑干线协调控制的信号交叉口左转弯待转区设计方法

为权衡信号交叉口左转弯待转区设计对左转车流和直行车流运行效率的影响,根据信号相位设置方式和是否设置左转弯待转区提出六种设计方案,并建立VISSIM仿真模型,采用MAXBAND模型进行干线交通绿波带宽计算.以车均延误最小化为目标,得到不同交通条件下的六种方案比选结果.结果表明,考虑干线协调控制的信号交叉口左转弯待转区设计方法能够有效地协调左转车流与直行车流车均延误之间的矛盾,提高整个交通系统的运行效率.

基于VISSIM仿真的公交流量比与交叉口人均延误时间关系的研究——以南京市北京东路—龙蟠中路交叉口为例

根据信号交叉口已知的车道设置情况和交叉口控制条件可以判断进口道总人均延误值是否最小,该值与进口道交通量及公交比例有关,其结论可以用于指导上游路段的交通控制。以交叉口人均延误最小化为目标,假定交叉口信号配时、入口车道数、入口车道通行能力等条件不变,采用VISSIM仿真模型进行分析,结果表明,当车道设置条件和交叉口控制条件不变时,随着入口交通量的增大(饱和度从0.5增加至1),最佳公交流量比例逐步上升。

飞行技术专业实践教学培养机制研究

飞行技术专业是一门具有实践特色的应用型专业,文章梳理和总结了飞行技术专业实践教育的现状和发展趋势,针对目前飞行技术专业尚未达成理论教学与飞行实践的深度融合、尚未形成校内外“双师型”指导教师队伍、尚未构建有效的实习效果评价反馈机制等现实情况。围绕实践教学培养机制开展研究,就实践教学培养目标、评价指标、课程体系和教学模式进行优化调整,就培养模式和新型机制进行针对性重塑,提出“多导师联合指导,多渠道协同培养”的“项目式”实习基地人才培养模式,以期提升我国飞行技术人才的综合素质。

基于聚类非参数检验的动态停车需求分布特征

为了探索动态停车需求的分布特征,提出聚类非参数检验分析方法.该方法按照个体-组-类的顺序对多时段随机变量进行聚合,在各聚合阶段运用相应的非参数检验方法校核结果,在确保拟合精度的同时,采用相应的模型描述动态随机变量的分布特征.结合该方法的运用,从问题确定、数据调查、数据处理与分析以及分布特征的归纳总结等环节详细阐述了动态停车需求分布特征的分析流程.以南京市新世界中心为例予以应用,对该建筑配建停车场工作日的动态停车需求分布特征进行了分析,基于拟合得到的10种泊松分布模型和7种伽马分布模型,对分布特征的变化特性进行了归纳总结.

倒计时信号灯对交叉口交通安全影响研究

针对倒计时装置对信号交叉口交通安全的影响进了研究。采集了9个信号交叉口共计13个进口道的相关数据,以红黄灯时段车辆通过停车线情况及交通冲突数作为替代安全评价指标,对比设置及未设置信号倒计时装置的交叉口进口道数据,量化了信号倒计时装置对城市信号交叉口交通安全的影响。结果表明,在交叉口直行和左转2个方向上,受到信号倒计时装置影响,车辆在交叉口进口道处的冒险通行频次以及交通冲突数均有显著提升,对交叉口交通安全水平存在负面影响,建议在工程应用中谨慎使用信号倒计时装置。

基于社会力模型的机场旅客排队模型

航站楼旅客出港排队服务流程研究,对航站楼根据实际运行情况配置资源、提高旅客满意度至关重要。对此,提出一种对旅客出港排队流程分析仿真的新方法。首先,通过优化社会力模型构建航站楼排队仿真模型。然后,运用Anylogic软件对南京禄口国际机场T2航站楼出发大厅旅客安检排队服务流程进行仿真。最后,通过仿真数据分析了优化模型和传统模型的运行结果差异,表明两种模型安检通道利用率和实际运行情况无明显差异,均高于96%;但优化模型队列平均长度明显小于传统模型2~3人,旅客排队等待时间及在安检系统中花费总时间的均值均明显小于传统模型100s左右,更符合安检区域高峰时段的实际运行情况。

航空器轨迹预测技术研究综述

航空器轨迹预测是流量管理、冲突检测和解脱、航空器进场排序以及异常行为监测等空中交通管理技术的基础。关于航空器轨迹预测的研究产生了许多经典的方法和应用领域。对研究航迹预测问题的背景和意义进行概述,并从数据库、基础流程和预测关键技术三个方面介绍了有关航迹预测的基础知识。其中数据库包括航空器性能数据库、航空器监视数据库和气象数据库,基础流程包括准备、预测、更新和输出四个模块,预测关键技术总结并列举了状态估计模型、动力学模型和机器学习模型三类方法的典型模型。对航迹预测系统模型进行具体分析时,进一步列举三类方法的主要研究成果并归纳各类方法的特点。对航迹预测在空中交通管理中的具体应用进行分析,包括冲突检测、到达管理和流量管理等。总结并指出了目前航迹预测问题所面临的挑战和未来的发展方向。

结合高度层分配的4D航迹战略冲突解脱

为提高空中交通的安全性,降低管制员的工作负荷,提出在战略阶段进行4D航迹的冲突探测与解脱。通过对具体冲突结果进行分析,建立了高度层分配和起飞时刻调整相结合的4D航迹战略冲突解脱模型。采用Tabucol算法对所建立的模型进行求解,并对结果进行扰动性分析。选取某区域内一组预测航迹进行仿真实验,表明两种策略相结合的方法可以有效解决该范围内航迹冲突。同时相较于单一的解脱策略,该方法成本更低,可行性较高。

双排队系统下航站楼值机柜台优化配置研究

从目前航站楼值机系统普遍开设自助行李托运柜台的实际运行情况出发,进行柜台优化配置研究,对提高值机系统服务水平至关重要。基于排队论M/M/1模型,以旅客值机排队等待时间为目标函数,构建双排队系统模型,对南京禄口国际机场T2航站楼D岛值机柜台开放数量进行具体配置。通过配置,得到全天不同时间段人工及自助行李托运柜台最优开放数量;同时,分析了旅客节约的值机排队等待时间,表明采用双排队系统后,全天总计节约的旅客时间成本为379.151 h。研究将值机柜台排队服务系统视为双排队系统,符合实际运行情况,对机场提升管理水平和柜台布局优化有一定的实用价值。

基于多目标算法的航站楼值机系统动态配置研究

针对目前航站楼值机系统动态配置以求解设施使用成本与旅客时间成本两者之和最小化存在的低置信度问题,提出了一种配置方案多目标优化方法。将多目标算法应用到值机系统动态配置过程中,对航空公司和旅客分别设置柜台运营成本和值机排队等待时间的优化目标,构建航站楼值机系统动态配置模型,对南京禄口国际机场T2航站楼D岛值机柜台开放数量进行动态配置。通过NSGA-Ⅱ算法获得Pareto最优解,同时基于TOPSIS方法的后验评价,对不同的配置方案进行了对比分析,最终得出全天D岛值机系统动态配置结果。该研究有效的消除了成本和时间量纲间的差异,有利于实现航空公司和机场各自独特的优化配置策略,为航站楼值机资源动态配置提供了新方法。

机场终端区航空器进离港排序研究综述

机场终端区具有飞行流量大、航空器密度高、空域结构复杂的特点,对进出机场终端区的航空器进行合理排序,有助于提高空域资源利用率,缓解空域拥挤,减少航班延误。对机场终端区航空器进离港排序相关研究进行综述。介绍航空器进离港排序的相关概念,从模型建立和求解两个方面对国内外研究进行了总结。重点阐述基于混合整数规划、图论法、Petri网的排序模型,进一步对精确式和启发式两类求解算法进行介绍。描述了进离港排序研究涉及的相关数据及来源,并提炼了未来研究方向。