无人机冲突探测与解脱技术研究概述

近年来,无人机已广泛应用于电力巡检、森林保护、快递配送,交通监控等领域,无人机技术得到飞速发展。无人机具有数量多,体积小,速度快等特点,无人机进入非隔离空域成为必然趋势,而冲突探测与解脱技术也成了当下的重点研究方向。冲突探测与解脱技术的提高对无人机飞行安全和飞行效益具有重要意义。本文系统地梳理了当下国内外的研究成果,对无人机冲突探测与解脱问题进行了概述。综述了冲突探测与解脱的模型,从理论模型的角度阐述了冲突解脱的目标和约束条件;并从方法论的角度对冲突探测与解脱的常用方法进行了总结。最后从现有研究的不足出发,对无人机冲突探测与解脱未来的研究趋势和方向进行了展望。     

基于调速的飞行冲突探测与解脱方法

随着中国民航的快速发展,空域资源的紧缺和空中交通拥堵现象越来越严重,由此带来的飞行冲突也越来越多.首先,提出了一种基于调速的飞行冲突探测与解脱方法并且通过非线性规划的方法优化调速机动阶段的燃油消耗.其次,通过飞行冲突探测和解脱方法确定飞机可以进行调速的速度区间,通过优化调速机动阶段燃油消耗,得到可调速的速度区间中的最省油的速度.最后,将速度剖面实时分配给相关的航空器,使航空器之间的间隔大于给定的最小安全间隔.通过仿真分析,提出的飞行冲突探测与解脱方法能够快速解决飞行冲突,非线性规划优化燃油消耗的方法能够带来较大的燃油消耗的节省.     

基于量子遗传算法的无人机冲突解脱方法

飞行冲突解脱对于无人机飞行安全至关重要,遗传算法(genetic algorithm, GA)在解决无人机冲突解脱时存在求解速度慢、产生的延误距离较大等缺点,针对这些缺点,提出一种基于量子遗传算法(quantum genetic algorithm, QGA)的无人机冲突解脱方法。该方法采用了量子比特编码,设计加入了延误指数函数强制优化策略和变航向优化策略,通过利用量子旋转门实现个体的演化,并在延误距离、冲突解脱航迹等多方面与遗传算法进行了对比实验。仿真实验结果表明,该方法与遗传算法相比,求解速度更快,解的质量更高,所得解脱航迹更平滑,能获得较小的飞行延误,在无人机冲突解脱方面具有有效性和良好的应用价值。     

基于改进粒子群算法的飞行器冲突解脱方法研究

冲突解脱要求飞行器采用一种有效的方法来满足工作环境的限制。针对飞行器在多障碍环境下的冲突解脱问题,提出一种能够满足限制条件的改进粒子群算法(PSO)对冲突进行解脱。所提出的新算法(DARPSO)相对于经典粒子群算法有2个优点:第一,考虑了障碍对寻优过程的影响;第二,具有跳出局部极小的能力。仿真实验结果显示,所提出算法的优化效果要优于标准粒子群算法。将改进后的算法应用到飞行器冲突解脱过程中并进行仿真,结果表明,所提出的算法能够有效地指导飞行器躲避障碍,完成冲突解脱。     

基于TCT的平面交叉口灰色聚类评价方法

交通冲突技术是一种非事故统计评价方法,是以大样本、快速、定量研究评价交通安全现状与改善效果的特点而异于传统的事故统计评价方法.本文应用交通冲突技术,引入交通冲突与混合当量交通量的比值(TC/MPCU)作为评价指标,提出对以时均交通冲突和交通量数据为依据的交叉口进行安全评价的交通冲突灰色聚类评价法.并以某市5个相似交叉口的实测TC/MPCU值加以验证.     

基于规则库的航路飞行冲突探测与解脱

通过对国内某航路管制单位的冲突探测与解脱数据收集和数据分析,形成贴合实际运行的航路管制规则库,采用基于BADA(Base of Aircraft data,一种由欧洲空管开发维护并应用比较成熟的飞行性能模型)的轨迹生成算法,通过实地调研和数据收集,结合实际管制运行中的航路冲突标准,建立双机基于管制规则库和决策树的航路冲突探测与解脱模型.选取国内A593航路,使用JAVA语言完成了仿真系统开发,并导入飞行计划数据实现了实例验证.最终的仿真结果表明模型成功解脱常见航路冲突,保证了与实际航路管制运行的一致性.     

交通冲突判别的车辆运动模式分析方法

综合运用交通冲突理论与视频图像处理技术,建立了一种基于车辆运动模式的交通冲突判别方法.根据安全金字塔原理与车辆运动模式,提出全面可量化的交通冲突严重性判别指标——碰撞可能性指标及其计算公式.针对轨迹样本的时空转移特点,确定各模式类隐马尔可夫模型结构,建立了基于隐马尔可夫模型的车辆运动模式学习与预测算法.最后,建立了完整的视频分析系统并在实际交通场景中进行了测试,结果验证了本文方法的可行性与适用性.     

基于瞳孔直径的交通冲突量化方法

通过进行交通冲突数据、照度数据与驾驶人瞳孔直径数据的统计分析,明确了瞳孔直径随照度的变化而变化,并发现冲突严重程度与瞳孔直径变化趋势的一致性.提出了以瞳孔直径为量化指标,并可根据照度瞳孔直径模型进行瞳孔直径数据补偿的交通冲突量化方法.使用实车试验数据对基于瞳孔直径的交通冲突量化方法进行验证,结果表明:驾驶人对交通冲突严重程度评分以及交通冲突量化所得q值均随车速的提高而增大,且随着车速的提高,增大的幅度递减;证明了所提交通冲突量化方法的量化结果与驾驶人主观评分具有高度一致性,可为基于驾驶人认知进行交通安全评价提供途径.     

公路平交口交通冲突严重性的判定

文章在综述国内外对交通冲突领域研究的基础上,详细地介绍了冲突数据的采集方法,并结合录像观测,对公路平交口的一般冲突和严重冲突的冲突距离及冲突速度进行了数据采集,导出了冲突时间数据,通过分析冲突时间累积频率分布柱状图,对交通冲突的严重性判定进行了研究.最后选择了10个公路平交口,对得出的结论进行了假设检验.     

A*算法的场面滑行动态规划方法

针对大型繁忙机场交通冲突频发、起飞延误等问题,在战略和战术层面分别对机场场面滑行路径规划方法展开研究。简化了机场路网结构,将滑行路径规划与进离场序列结合,建立了航空器总体滑行耗时最短,延误最少的动态优化模型。在比较了流行的机场滑行路经规划算法基础上,从战术规划的角度提出了一种新的基于A~*算法的场面滑行动态规划方法和冲突解脱策略。案例仿真结果表明该方法可以快速有效的减少航空器总体滑行时间和解决滑行冲突,实现机场场面运行效率提升和机场运营的自动化。     

基于博弈策略的双无人机冲突解脱方法

针对无人机在空域飞行时完成冲突解脱所存在的消耗时间长、绕飞距离严重、机动次数多等问题,在2架无人机发生冲突的条件下,基于博弈论的知识,提出一种双无人机冲突解脱方法。首先,依据2架无人机的运动模型建立冲突探测模型,求出达到最小距离的时间公式,根据此公式反解出2架无人机改变的速度或航向值;其次,将鹰鸽博弈与贝叶斯博弈结合,以期望效用分析适合双方的解脱策略;最后,完成解脱后为减小航迹偏离等情况,无人机执行恢复策略恢复至初始状态。结果表明,与单机解脱相比,在解脱时间、绕飞距离、总飞行时间及总飞行距离方面的效果都有所改善。改进后的探测模型不仅能迅速计算出解脱策略改变值,而且在引入博弈策略后冲突双方可根据自身最大效益选择解脱策略,解决冲突解脱问题的方法简单有效,可以保证无人机在空域内发生冲突时能快速解脱。     

基于临界冲突区域的交通冲突判别模型

为了更准确判断车辆行驶过程中是否发生交通冲突,对以往的交通冲突模型进行了改进,综合考虑了车辆制动过程和车辆本身尺寸对交通冲突判别的影响,建立了一种基于车型的临界冲突区域模型,分析了不同车型下冲突半径的变化,验证了车型对冲突判别的重要性,提高了冲突判别模型的精度. 针对常见车型,分析了临界冲突区域模型中的速度参数及车辆位置参数对冲突半径的影响规律,观察了在特定车速下车辆冲突区域的形状,从定量和定性的角度对上述模型进行了分析.     

冲突强度最小时城市道路交叉口的信号配时

为了量化交通冲突对城市道路交叉口通行时间的影响,对冲突强度进行定义,将冲突强度划分为无冲突、有冲突和停车等待3种类型,从交通流、冲突点以及交叉口3个层面分别建立了冲突强度模型,给出交叉口冲突强度最小时绿灯时长的计算方法,并以具体交叉口为例进行了应用分析.结果表明:在不同周期时长条件下交叉口冲突强度均随绿灯时长的增加呈现先下降后上升的趋势,且存在一个使交叉口冲突强度最小的最佳绿灯时长,从而可以为交叉口的规划设计提供理论支持.     

基于多Agent的机场场面冲突检测与解脱算法研究

为了减少机场场面运行冲突,提高机场场面运行效率,提出了基于多Agent的场面冲突检测与解脱算法。该算法以多Agent技术建立场面资源Agent和飞机Agent模型,采用基于滑行路径和实时运动的方法来进行冲突检测,以及通过合同网协作模型进行冲突解脱。最后依据该算法进行仿真分析,验证了该算法的有效性和可行性。     

自由飞条件下的冲突探测与解脱方法

该文介绍了自由飞行的概念 ,并简述了采用自由飞行的原因及其给空中交通管制员工作带来的困难。分析了如何将遗传算法用于自由飞条件下的飞行冲突探测与解脱问题 ,并介绍了基本遗传算法的原理和运算步骤。结合我国空管的有关规定 ,进行了合理的假设 ,通过一些算例将遗传算法用于冲突探测与解脱 ,计算结果表明该方法能够很好地探测并解决飞行冲突问题     

基于改进人工蜂群算法的多机飞行冲突解脱策略

针对同一空域内多无人机飞行冲突解脱问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的冲突解脱策略。在传统蜂群算法的基础上改进了跟随蜂对雇佣峰的选择概率及跟随蜂的搜索策略,发挥了迭代过程中最优解的引导作用,保持了传统人工蜂群算法全局搜索和跳出局部最优的能力,解决了传统人工蜂群算法局部搜索效率较低的问题,提升了收敛性能,增加了得到最优解的概率。利用该算法通过航向调整和速度调整2种策略实现了多机的冲突解脱。对比仿真结果验证:该方法在收敛速度、运行速度和最优解的适应度等方面都较遗传算法有很大提升。     

信号交叉口行人交通冲突特性及影响因素分析

为减少行人交通冲突、有效避免交通事故,以信号交叉口的调查数据为基础,开展行人与机动车冲突特征和影响因素分析.在高峰时段,运用基于视频的人工观测法采集行人与机动车冲突数据,分析人车冲突的形式与类型.获取交通冲突表征指标,运用FCM聚类分析方法得出各类型交通冲突的严重性和危险度.在此基础上,进一步分析违法率、行人观察行为与行人冲突的相关性,发现违法率与行人交通冲突存在正向线性关系,而行人的观察行为能有效防止交通冲突的产生.     

道路交叉口交通安全评价方法研究

为研究道路交叉口交通安全综合评价方法,分析了交通事故安全评价法和交通冲突安全评价法,并结合经济社会发展情况和交叉口的实测数据,对评价模型进行参数标定. 通过数据回归,建立了交通事故-交通冲突关系模型,引入交通危险性系数来评价交叉口的交通安全水平. 研究结果表明交通危险系数法不依赖于交通事故统计数据,适用范围广,可综合评价交叉口交通安全状况.     

道路交通网络安全风险辨识研究进展

道路交通网络安全风险辨识是交通安全管理的重要环节.从多源异构交通信息采集与处理、交通动态演化规律辨识与态势分析、交通风险评估及预警3个层面对道路网络安全风险辨识领域的研究方法、模型及存在不足进行概括,并进行了实地调查.总结发现:多源交通信息采集主要以2种或3种交通传感器数据为主,信息覆盖面低;交通态势发展分析仍局限在短时交通状态预测和估计上,缺少对广域时间尺度上的研究;多数安全风险评估建立在事故数据分析的基础上,对事故前的风险点辨识及定量评估有待提升.另外,国内城市道路交通结构复杂,机非冲突、人非冲突现象普遍存在,一定程度上阻碍了交通安全风险的有效辨识.最后,结合国内外最新技术提出了未来的研究发展方向.     

交叉口交通状态精细化判别方法研究

针对目前交叉口交通状态判别方法不能有效识别溢流、车辆慢行等的问题,提出了一种交叉口交通状态精细化判别方法。首先对交叉口的物理空间组成进行分解,分解为各方向路段和内部冲突区域两部分;其次,利用计算饱和度方法对各方向路段的交通状态进行判别;利用绿灯结束时刻剩余车辆累积车头时距与间隔时间之比对内部冲突区域的交通状态进行判别;最后,采用综合交通状态判别方法实现交叉口交通状态的精细化判别,并利用实际采集的数据对方法进行仿真验证。仿真结果表明:所建立的方法可以更精细的对交叉口交通状态进行判别。