A-SMGCS航空器滑行路由规划及三维仿真研究

发布时间：2017-10-16 14:47

  本文关键词：A-SMGCS航空器滑行路由规划及三维仿真研究

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【摘要】：随着航空运输业的高速发展,机场场面交通量不断增大,机场规模更加庞大、结构更加复杂,雨雾等低能见度天气对场面运行的影响也日益增大,场面运行不安全事故频发和运行效率低下问题逐渐突出,机场越来越成为制约航空运输进一步发展的瓶颈。传统依靠管制员人工管理场面运行的方式已经无法适应大型机场的运行要求,为了解决场面运行安全与效率问题,国际民航组织提出先进场面活动引导与控制系统(Advanced Surface Movement Guidance and Control System,A-SMGCS)概念,利用各种场面监视新技术和计算机自动控制手段实现对场面运行的自动化管理。路由规划作为A-SMGCS定义的四项基本功能之一,是保障航空器在场面进行安全、高效和有序活动的重要手段。同时,A-SMGCS作为一个与安全直接相关的大型复杂系统,在投入实际运行前必须进行大量的三维仿真测试和验证,并且路由规划结果的合理性也可以通过三维仿真得到直观验证。本文主要针对A-SMGCS航空器滑行路由规划问题和A-SMGCS三维仿真问题(包括三维航迹仿真和三维场面活动仿真)展开研究。深入分析了A-SMGCS航空器滑行路由规划问题和A-SMGCS三维仿真问题的研究现状、发展趋势及其最新研究成果,系统介绍了A-SMGCS研究基础,对A-SMGCS概念、发展历史、功能需求、国内外研究现状等进行了详细介绍。研究了航空器滑行路由规划NP难问题,提出一种基于空闲时间窗的路由规划方法,解决滑行路由优化性和计算量之间的矛盾。首先,提出一种滑行资源图模型对场面滑行区进行建模,解决了现有的有向图模型过于简单无法充分刻画场面运行过程、Petri网模型过于复杂增大了路由规划计算量问题。其次,按飞行计划为航空器设置滑行优先级,按优先级顺序依次规划路由,后规划的路由不破坏已有路由,利用滑行路段的空闲时间窗进行规划。每次只需为一架航空器规划滑行路由,降低了问题求解难度;通过搜索空闲时间窗获得路由使得场面交通均衡分布,保证了路由规划的整体优化性。分析了空闲时间窗特性,指出空闲时间窗可达性条件和避免同步资源交换冲突条件。其次,应用多Agent系统方法,设计了航空器滑行路由规划多Agent系统,把建立、维护和搜索空闲时间窗图的复杂集中式求解过程,简化为通过路由管理Agent、航空器Agent和资源节点Agent相互协作,实现对场面路由规划问题的分布式求解。最后,利用Anylogic开发了航空器滑行路由规划多Agent系统,并进行了仿真实验,结果表明与固定预选滑行路径算法相比,航空器平均滑行时间显著减少且规划的航空器越多节省平均滑行时间效果越明显。研究了航空器滑行路由实时优化调整策略问题,提出一种基于优先级的滑行路由调整方法,解决运行阶段路由计划调整实时性和优化性之间的矛盾。首先,把航空器按规划时间窗通过路段抽象成航空器对各个路段的访问优先级,通过对延迟航空器进行惩罚降低其访问优先级避免延迟传播,减少对路由计划整体优化性的影响;只需要调整航空器访问滑行路段的优先级次序,不需要重新计算航空器访问滑行路段的时间窗,减少了计算量,保证了路由调整的实时性。其次,分析了通过改变优先级调整路由计划可能导致的两类场面滑行冲突:对头冲突和循环等待冲突。提出一种面向机场滑行资源的着色Petri网模型对场面运行过程进行建模,通过分析模型中链路和回路等特殊结构的状态特性,判断改变优先级是否会导致滑行冲突。只在不导致冲突的情况下才能调整优先级,否则保持优先级不变,等待延迟的高优先级航空器先通过滑行路段。最后,给出航空器无冲突滑行充分条件及优先级调整策略,并通过算例仿真对调整策略的有效性进行了验证,结果表明算法控制规则简单,适于实时控制。研究了三维航迹仿真问题,提出以Google Earth为航迹仿真平台,利用Google Earth提供的COM API接口进行嵌入式二次开发,利用KML语言描述航空器三维航迹,并与Google Earth免费提供的地形数据、卫图数据和航图数据等GIS数据进行集成显示,实现航空器在全球任意位置的三维航迹仿真,简化了开发难度,节约了开发费用。为解决COM API开放接口有限,不能在嵌入的三维地图窗口中控制鼠标和键盘的问题,提出利用钩子编程技术截获鼠标、键盘消息进行处理,实现对三维航迹的操作控制功能。以ADS-B为监视数据源对仿真系统进行了测试,结果表明开发的三维航迹仿真系统能直观有效仿真航空器三维航迹。研究了三维场面活动仿真问题,提出以开源模拟飞行器Flight Gear为场景仿真平台,以实时ADS-B监视数据为驱动,设计了一个Linux平台下的机场场面活动三维仿真系统。系统以成都双流国际机场为原型进行机场布局设计,航空器、航站楼、塔台三维建模,地形数据生成,对真实机场环境进行了完整建模。由于ADS-B监视数据缺少航空器姿态信息,提出了一种根据位置数据推算出姿态信息的新方法。首先把ADS-B监视数据进行航迹卡尔曼滤波,然后根据航空器前后两个位置的空间连线矢量计算飞行姿态。通过Flight Gear多机网络数据接口导入航空器位置数据与姿态数据驱动航空器模型运动,实现了对航空器运动的六自由度仿真。仿真结果表明,该系统能逼真、准确仿真机场场面三维活动情况。由于完全基于开源软件设计,低成本实现了对场面活动的实时三维仿真。
【关键词】：空中交通管理 A-SMGCS 滑行路由规划 实时路由调整 三维仿真 多Agent系统 Petri网
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V355
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-17
• 第一章 绪论17-28
• 1.1 研究背景和课题来源17-18
• 1.1.1 研究背景17-18
• 1.1.2 课题来源18
• 1.2 研究的目的和意义18-19
• 1.3 国内外相关研究现状19-24
• 1.3.1 航空器滑行路由规划研究现状19-22
• 1.3.2 航空器活动三维仿真研究现状22-24
• 1.4 研究方案24-27
• 1.4.1 研究内容24
• 1.4.2 技术路线24-25
• 1.4.3 章节安排25-27
• 1.5 本章小结27-28
• 第二章 A-SMGCS研究基础28-49
• 2.1 概述28
• 2.2 A-SMGCS发展历史28-30
• 2.3 SMGCS介绍30-32
• 2.3.1 运行介绍30-31
• 2.3.2 提高目标31-32
• 2.4 A-SMGCS概念32-33
• 2.5 A-SMGCS总体目标33-34
• 2.6 A-SMGCS需求分析34-41
• 2.6.1 应用需求34-35
• 2.6.2 功能需求35-38
• 2.6.3 性能需求38-41
• 2.7 A-SMGCS分级实施41-44
• 2.8 A-SMGCS研究现状44-45
• 2.9 A-SMGCS研究层面45-48
• 2.10 本章小结48-49
• 第三章 A-SMGCS航空器滑行路由规划方法49-70
• 3.1 概述49
• 3.2 问题描述49-50
• 3.3 基于空闲时间窗的路由规划方法50
• 3.4 场面滑行区建模50-53
• 3.4.1“节点-边”模型50-51
• 3.4.2 滑行资源图模型51-53
• 3.5 航空器滑行路由规划模型53-56
• 3.5.1 路由计划53
• 3.5.2 空闲时间窗53-55
• 3.5.3 空闲时间窗图55-56
• 3.6 基于多Agent的路由规划算法56-65
• 3.6.1 多Agent系统介绍57-61
• 3.6.2 多Agent系统开发工具61-62
• 3.6.3 多Agent系统结构设计62-63
• 3.6.4 Agent设计63-64
• 3.6.5 多Agent系统运行过程64-65
• 3.7 实验验证65-69
• 3.7.1 实验设计65-68
• 3.7.2 结果分析68-69
• 3.8 本章小结69-70
• 第四章 A-SMGCS航空器滑行路由实时优化策略70-89
• 4.1 概述70
• 4.2 问题描述70-71
• 4.3 基于优先级的路由优化调整方法71-72
• 4.4 路由优先级实时优化调整建模72-83
• 4.4.1 Petri网介绍72-79
• 4.4.2 航空器场面滑行冲突79-81
• 4.4.3 面向场面滑行资源的着色Petri网建模81-83
• 4.5 航空器无冲突滑行充分条件83-86
• 4.5.1 无对头冲突的场面航空器滑行充分条件83
• 4.5.2 无循环等待冲突的航空器滑行充分条件83-86
• 4.5.3 无冲突的航空器滑行充分条件86
• 4.6 无冲突滑行路由实时优化策略86
• 4.7 算例分析86-88
• 4.7.1 算例 186-87
• 4.7.2 算例 287-88
• 4.8 本章小结88-89
• 第五章 A-SMGCS三维仿真研究89-110
• 5.1 概述89
• 5.2 航空器三维航迹仿真89-100
• 5.2.1 Google Earth介绍90-92
• 5.2.2 钩子编程介绍92-93
• 5.2.3 系统设计93-97
• 5.2.4 系统实现97-100
• 5.3 航空器三维场面活动仿真100-109
• 5.3.1 Flight Gear介绍100-102
• 5.3.2 系统方案102-104
• 5.3.3 姿态计算104-106
• 5.3.4 系统实现106-109
• 5.4 本章小结109-110
• 第六章 结论与展望110-112
• 6.1 主要结论及创新110-111
• 6.2 未来工作展望111-112
• 参考文献112-121
• 致谢121-123
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文123-124

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