[发明专利]一种基于冲突检测的滑行道路径优化方法

说明书

技术领域：

本发明涉及一种基于冲突检测的滑行道路径优化方法，属于民航技术领域。

背景技术：

我国民航业发展迅速，机场跑道数量增加，航空器地面运行路径日趋复杂，滑行道是机场场面运行的关键资源。合理规划航空器的滑行路径，同时避免滑行过程中可能遇到的冲突对保障航空器滑行安全、航班顺利起降有重要意义。因此，基于冲突检测的滑行道路径优化是机场场面运行规划的重要内容之一。

当前关于机场场面运行的研究，多偏向于跑道优化调度和停机位合理分配，运用各种定量方法对场面运行系统进行分析与规划，而滑行作为一个中间过程略显薄弱；此外，有些研究虽然对航空器的滑行路径进行了优化，但是由于没有考虑航空器运行的方向，没有整合冲突避免策略，在航空器滑行过程中留下隐患。针对该问题，国内外学者进行了大量研究，以下各举一例予以说明。

2010年，董天圣、彭舰提出了一种基于遗传算法的滑行调度策略，该策略首先使用遗传算法确定各航班经过交叉点的顺序，再根据上一步得到的顺序求解具体的滑行路径，反复迭代，逐步优化，直到得出满意解。第一阶段解决航班交叉点的定序问题，第二阶段的滑行道调度计划生成问题转换成线性规划问题，极大地提高了求解速度。文中，给定机场滑行道布局，通过求解各航班经过交叉点的时间，确定使得总体滑行时间最小或总体滑行代价最小的滑行路径。滑行代价可由航班机型、运行成本、燃油消耗、旅客人数等多因素决定，采用遗传算法对目标进行求解，该算法能有效提高求解效率，降低求解时间。该研究中只是单纯的根据航空器通过节点的时间来规划滑行路径，旨在使航空器尽早完成滑行过程，降低滑行代价；而没有很好地考虑滑行过程中可能存在的冲突问题，没能很好的保障滑行过程中的安全，是需要改进和完善的地方，[董天圣彭舰.基于遗传算法的机场滑行调度优化策略[J].计算机应用，2010，30(2):482-485.]。

2009年，Gillian Clare、Arthur Richards对机场跑道调度和航空器滑行路径进行了双优化，该研究中，对可能存在的冲突问题进行二进制变量的定义，以航空器总的滑行时间最小为目标函数，运用松弛算法建立MILP方程，在计算初期不考虑航空器冲突问题，接下来每计算一次就加上一个约束条件，迭代多次之后得到最优解，同时结合滚动时域策略，提高求解效率。约束条件包括：初始路径和时间约束，滑行路径约束，滑行时间约束等。然而，该研究在使用滚动时域策略时，参数的设定具有很大的变动性，只有选择合适恰当的参数，才可能得到优化的路径，使得该研究的结果具有偶然性，有待于加强该算法的稳定性，[Clare G,Richards A,Sharma S.Receding horizon,iterative optimization of taxiway routing and runway scheduling[C]//Proceedings of the AIAA Guidance,Navigation and Control Conference,Chicago,USA.2009.]。

航空器在滑行过程中，可能发生以下三类冲突：交叉点冲突、对头冲突、追尾冲突。交叉点冲突是指：有大于等于两架的航空器陆续请求通过一个相同的滑行道交叉点，且相隔时间不符合规定的最小安全间隔；对头冲突是指：在同一滑行道上，两架航空器预先规定的滑行路径发生重叠，且运行方向相反，可能发生相撞；追尾冲突是指：在同一滑行道上，两架航空器预先规定的滑行路径发生重叠，且运行方向相同，位于运行方向后方的航空器滑行速度大于前方航空器，可能发生追尾。本发明专利在综合考虑交叉点冲突、对头冲突和追尾冲突的基础上，在确保航空器冲突避免的前提下，应用改进的A*算法规划最短滑行路线，最终得到合理安全优化的滑行路径。

发明内容：

本发明提供一种基于冲突检测的滑行道路径优化方法，在航空器滑行过程中，对可能存在的交叉点冲突、对头冲突、追尾冲突进行检测，在冲突避免的基础上，采用改进的A*算法对滑行路径进行优化。该方法充分考虑到航空器在滑行过程中可能遇到的冲突问题，在避免冲突，保障安全的前提下，实现滑行路径最短的目标，进而提高机场场面运行的效率。

本发明采用如下技术方案：一种基于冲突检测的滑行道路径优化方法，其包括如下步骤：

步骤1.

(1)分析机场场面运行机理，简化滑行系统网络结构