面向城市空中交通的eVTOL飞行器路径规划算法对比

随着城市空中交通(UAM)迅速发展,为实现eVTOL飞行器在城市低空空域高效安全运行,解决其路径规划面临的空域复杂多变、障碍物繁杂、低空飞行、噪声和气象等问题,从而推动城市空中出行时代的快速到来,文章引入AirMatrix空域规划概念作为城市低空空域规划方案,并针对eVTOL的城市低空运行特点对AirMatrix空域作了四维区块化分割,结合这一空域规划方案,选取了快速搜索随机树(RRT)算法、改进A^(*)算法和粒子群算法(PSO)算法进行了综合分析和三维地形中的仿真验证,其结果表明:RRT算法搜索速率最快;改进A^(*)算法具有最好的路径规划质量;PSO算法在路径规划长度和搜索速度两方面均有所欠缺。改进A^(*)算法相对RRT算法和PSO算法更适用于低密度城市空域路径规划。

新形势下城市大气环境治理的创新路径

本文探讨了新形势下城市大气环境治理的创新路径。城市大气污染的严重性和传统治理方法的局限性引发了对创新的需求。总结了几个创新路径,包括清洁能源推广与应用、低碳交通的发展、新型排放控制技术的研发、智能监测与管理系统的建设以及加强法律法规和市场机制。通过这些创新措施的实施,可以减少大气污染物排放,改善城市空气质量,实现可持续发展。本文的研究为城市大气环境治理提供了有益的指导,为政府、企业和公众提供了思考和行动的方向。

拉格朗日松弛的无人机路径规划

提出了基于城市建筑物遮挡模型的无人驾驶飞行器(简称无人机)路径规划方法,主要包含两方面的内容:一是利用圆柱体虚拟城市的建筑物环境,使建筑物对无人机的遮挡面积可计算,另外,由于建筑物的相对位置会相互遮挡,不可以进行简单的面积加法。采用程序实现了无人机的遮挡总和的计算,即每个建筑物遮挡面积的并集。二是在计算出无人机飞行的水平平面上(x,y)点的遮挡曲面值的基础上,给出了无人机基于拉格朗日松弛算法的优化路径规划,即走一条遮挡面积最小的路径的方法。给出matlab仿真结果,实验结果表明该方法是十分有效的。

我国城市风道规划研究评述与展望

随着近年来城市气候与环境问题凸显,风道对提升城市气候环境质量作用显著,城市风道规划理论研究逐步成为学界关注的热点,但如何有效建构城市风道规划应用体系还有待深化。本文从发表时间、资助情况、学科合作方面分析国内近20年风道规划研究文献,对国内城市风道规划的理论架构、技术与方法、建设与管理进行总结评述。论文提出城市风道规划研究应用方向和要点:应拓展城市风环境理论研究,验证区域尺度风道构建有效性,探索与现有空间规划体系的融含,强化规划控制与管理研究,并构建城市风道规划评价与反馈机制。

基于风环境模拟的旧城区局部更新方式研究——以长沙市太平老街为例

旧城区由于建筑密度高,缺少开敞空间和绿地,风环境研究极具紧迫性。基于CFD技术对长沙市太平街旧城区风环境进行分析,通过对比增加开敞空间和疏通街巷格局两种局部更新方式对旧城区风环境的改善效果进行深入研究。研究结果显示:①太平街旧城区中现状风环境恶劣,现状平均风速仅0.94m/s(初始风速:2.3m/s),低于舒适风速(1.0~5.0m/s);②证明增加开敞空间和梳通街巷格局两种局部更新方式都能有效的改善旧城区的风环境,并且使其整体风速分别提高13%与26%。研究为微观层面风环境研究拓展了实证研究案例,同时也为旧城区更新方式的选择提供了科学依据。

德国空气引导通道概念与定位方法的历史衍化

“空气引导通道”是我国相关标准中定义“城市通风廊道”的核心术语。20世纪初以来,随着城市通风诉求与基础理论的发展,空气引导通道相关概念与定位方法在德国的长期实践中得以提出与衍化,并成为其他国家城市通风廊道建设理论的基石。本文通过梳理该概念从萌芽、定型到地域化拓展的历史进程,厘清各阶段的重要历史事件、关键术语、概念内涵、工作性质和定位的基本思路,探究空气引导通道概念及其定位方法的历史衍化特点,并尝试探讨概念实质,提出术语释义。

结合跳点引导的无人机随机搜索避撞决策方法

针对无人机在城市空域环境和密集交通流下的避撞决策问题,提出马尔科夫决策过程(MDP)和蒙特卡洛树搜索(MCTS)算法对该问题进行建模求解。蒙特卡洛树搜索算法在求解过程中为保证实时性而使其搜索深度受限,容易陷入局部最优,导致在含有静态障碍的场景中无法实现避撞的同时保证全局航迹最优。因此结合跳点搜索算法在全局规划上的优势,建立离散路径点引导无人机并改进奖励函数来权衡飞行路线,在进行动态避撞的同时实现对静态障碍的全局避撞。经过多个实验场景仿真,其结果表明改进后的算法均能在不同场景中获得更好的性能表现。特别是在凹形限飞区空域仿真模型中,改进后的算法相对于原始的蒙特卡洛树搜索算法,其冲突概率降低了36%并且飞行时间缩短47.8%。