CN104143270A - 提供飞行器意向的描述 - Google Patents

Abstract

本发明涉及提供飞行器意向的描述，并公开了生成以形式语言表达的飞行器意向描述的计算机实施的方法，该飞行器意向描述提供飞行器在飞行时间段中的预期运动和配置的明确的四维描述。飞行意向描述经解析提供跨越飞行区段的飞行意向的实例，其中飞行区段一起跨越所述飞行时间段。用根据用户偏好、操作环境和飞行器性能的目标和约束丰富所解析的飞行意向。通过确保每个飞行区段关闭所有关联的自由度的飞行器运动和配置，将产生的丰富飞行意向转换成参数飞行器意向描述。至少一些飞行器意向实例包含参数范围，并且该方法进一步包括通过确定每个参数范围的参数的最优值而优化参数飞行器意向。

Description

提供飞行器意向的描述

技术领域

本发明涉及提供一种形成使用形式语言表达的飞行器意向描述的方法。此类描述允许明确地预测飞行器的路径。 

背景技术

由于若干原因，预测飞行器轨迹的能力是有用的。通过轨迹，飞行器路径的四维描述意味着例如飞行器的三维位置可及时被指定在一系列点中的每个点处。该描述可以是飞行器随时间的状态的演化，其中该状态可包括飞行器的质量中心的位置及其运动的其他方面，如速度、姿态和重量。 

航空交通管理(ATM)将受益于预测飞行器的四维轨迹的改进的能力。航空交通管理负责飞行器的安全间隔、在拥挤空域如在机场周围特别艰巨的任务。基于精确四维轨迹预测的ATM决策支持工具可允许处理更大体积的飞行器，同时保持安全。 

预测飞行器的四维轨迹的能力也将有益于例如在编程UAV的飞行计划中以及在命令和化解其轨迹的冲突中诸如无人驾驶航空器(UAV)的自控飞行器的管理。 

为了明确地预测飞行器的四维轨迹，人们必须求解对飞行器行为和大气条件建模的一组微分方程。不同组的微分方程可供使用，其中一些将飞行器视为六自由度的运动系统，而其他将该飞行器视为具有三个运动自由度的点质量。另外，为了求解运动方程，要求关于飞行器的配置的信息，因为其将根据分析器的配置对控制命令作出不同响应。因此，进一步的配置自由度可能要求描述该飞行器的配置的限定。例如，三个配置自由度可用于限定起落装置配置、速度制动配置和提升装置配置。因此，飞行器意向会需要关闭六个自由度来限定明确的轨迹，其中三个度对应于该飞行器在三个轴线上的运动，而其他三个度对应于飞行器配置。 

计算过程要求与飞行器意向对应的输入，例如使用形式语言表达的飞行器意向描述。该飞行器意向描述提供充足信息，以明确地预测飞行器将飞行的轨迹。该飞行器意向描述通常来源于飞行意向，也就是关于飞行器如何飞行的更基本信息，但其不会提供充足信息来允许飞行器轨迹的明确确定。飞行器意向可包括捕获可由飞行员和/或飞行管理系统支配的基本命令、引导模式和控制输入的信息，并且这些在飞行器意向描述中被表示为形式语言。 

飞行器意向必须区别于飞行意向。飞行意向可被认为是飞行计划概念的泛化，且因此将反映操作约束和目标，如预期或要求的路线和操作员偏好，并且可使用形式语言表达。飞行器意向的实例提供充足信息，以指示如何关闭飞行器的自由度中的至少一个，而飞行意向的实例并未提供充足信息。例如，飞行意向的实例可对应于从32000英尺至38000英尺的爬升，从而未解决如何执行所述爬升，而飞行器意向的实例可对应于使用每分钟2000英尺的爬升率的从32000英尺至38000英尺的爬升。 

飞行意向不会明确地限定飞行器的轨迹，因为其将仅包含关闭所有自由度所必需的一些信息。换句话说，剩余的开放自由度意味着有可能是许多可以计算的飞行器轨迹，这些飞行器轨迹将满足给定的飞行意向。因此，飞行意向可被视为飞行的基本蓝图，但缺乏明确计算轨迹所要求的具体细节。 

因此，附加信息必须与飞行意向结合，以便关闭所有自由度且得到飞行器意向，该飞行器意向确实允许要飞行的四维轨迹的明确预测。不关闭所有自由度的飞行器意向描述被称为打开飞行器意向描述。 

飞行器意向是使用所呈现的一组参数表达的，以便允许求解运动方程。所述参数可处于开放(例如，指定可允许参数的范围)或者可被指定为特定值。前者被称为参数飞行器意向，以区别前者和所有参数被指定为特定值的后者，该后者被称为完全关闭的飞行器意向。因此，打开飞行器意向描述可通过添加参数飞行器意向的实例来形成参数飞行器意向描述而完成。然后，该参数飞行器意向描述可通过确定每个参数范围的具体值来形成完全关闭的飞行器意向描述进行优化。形式语言的理论可用于实施这些飞行器意向的公式化：飞行器意向描 述语言提供一组指令和管理表达飞行器意向实例的可允许组合的规则，且因此允许飞行器轨迹的预测。同样地，飞行意向描述语言可允许表达飞行意向的实例，如约束和目标，并合并打开飞行器意向描述。 

EP-A-2040137也以波音公司的名义更详细描述了飞行器意向。EP-A-2482269也以波音公司的名义更详细描述了飞行意向。 

发明内容

在此背景下，本发明提出一种生成以形式语言表达的飞行器意向描述的计算机实施方法，该分行器意向描述提供飞行器在飞行时间段期间的预期运动和配置的清楚的四维描述。该飞行时间段可以是从起飞到着陆的飞行的全部或部分，且还可包括在地面上滑行。该四维描述可对应于轨迹，例如飞行器路径的四维描述，其可被及时指定为飞行器在一系列点中的每个点处的三维位置。本描述可以是飞行器随时间的状态的演化，其中该状态可包括飞行器质量中心的位置及其运动的其他方面，如速度、姿态或质量。 

该方法包括取得与跨越所述飞行时间段的飞行计划对应的飞行意向描述。此飞行意向描述可由飞行员生成或者由飞行器中的飞行管理软件自动生成。 

然后，该方法包括解析飞行意向描述，以提供飞行意向实例，所述飞行意向实例限定飞行时间段如何被划分成飞行区段。每个飞行意向实例可跨越单个飞行区段或整数个飞行区段。所述飞行区段一起跨越所述飞行时间段。因此，飞行意向描述中包含的飞行意向实例被审查和使用来限定与时间间隔对应的飞行区段，在所述时间间隔中飞行意向实例处于有效状态。因此，所述飞行时间段被划分成一系列飞行区段，其中与飞行意向实例对应的飞行区段之间的界限变得有效或变为期满。确保已经进行的解析可对应于检查已经以这种方式解析了所接收的飞行意向描述，或其可对应于执行所述解析。 

对于每个飞行区段，该方法包括生成包括一个或多个打开飞行器意向实例的关联飞行区段意向数据集。此类描述提供信息，以引导如何可以在所述飞行区段过程中关闭某些运动和/或配置自由度。其中每个飞行意向实例处于有效状态的时间段一般在这里被称为其执行间 隔。每个飞行区段由一般将包括多个打开飞行器意向实例的飞行区段意向数据集进行描述。例如，飞行区段意向数据集可包括与垂直路径有关的打开飞行器意向实例和与横向路径有关的另一个打开飞行器意向实例。 

该方法公开了用附加信息丰富基本飞行意向描述。这种丰富是通过至少三个步骤执行的。 

第一，执行基于用户偏好的丰富的步骤，其包括比较飞行区段意向数据集与存储于用户偏好数据库的约束和/或目标。识别与所述飞行区段意向数据集有关的约束和/或目标，并用描述所识别约束和/或目标的信息丰富所述飞行意向描述，从而提供丰富的飞行意向描述。这种信息可被添加作为新的飞行意向实例，或者通过修改现有飞行意向实例进行添加。根据用户偏好丰富策略执行基于用户偏好的丰富。 

第二，执行基于操作环境的丰富的步骤，其包括比较飞行区段意向数据集与存储于操作环境数据库中的约束和/或目标。识别与所述飞行区段意向数据集有关的约束和/或目标，并用描述所识别约束和/或目标的信息丰富所述飞行意向描述，从而提供进一步丰富的飞行意向描述。这种信息可被添加作为新的飞行意向实例，或者通过修改现有飞行意向实例进行添加。根据操作环境丰富策略执行基于操作环境的丰富。 

第三，执行基于飞行器性能的丰富的步骤，其包括比较飞行区段意向数据集与存储于飞行器性能数据库中的约束和/或目标。识别与所述飞行区段意向数据集有关的约束和/或目标，并用描述所识别约束和/或目标的信息丰富所述飞行意向描述，从而提供更进一步丰富的飞行意向描述。这种信息可被添加作为新的飞行意向实例，或者通过修改现有飞行意向实例进行添加。这可根据飞行器性能丰富策略执行。 

接着，该方法包括完成从飞行区段意向数据集提取的打开飞行器意向描述的步骤。这种完成包括通过识别其中未关闭所有自由度的飞行区段意向数据集而将在更进一步丰富的飞行意向描述的飞行区段意向数据集中包含的打开飞行器意向实例转换成参数飞行器意向实例，并且通过添加一个或多个飞行器意向实例而完成所识别的飞行区段意向数据集，以关闭所有自由度。飞行器意向实例可以是参数飞行器意 向实例，或者可以是提供具体参数值的飞行器意向实例。这是根据从多个存储的完成策略选择的完成策略并且添加与该完成策略对应的飞行器意向实例执行的。该完成策略考虑到影响所述飞行区段的那些约束和/或目标，并选择依据飞行器意向表达的合适的操纵顺序来满足所述约束和/或目标。所述飞行区段意向数据集被核对，从而提供在以形式语言表达的飞行时间段内的参数飞行器意向描述。添加飞行器意向实例的步骤包括提供参数飞行器意向实例，从而形成所述参数飞行器意向描述。 

在所述三个丰富步骤中的任何一个步骤过程中，所述飞行区段意向数据集中包括的打开飞行器意向实例可用充足信息进行丰富，以便关闭所有自由度。在这种情况下，所述完成步骤是不必要的。 

在完成之后，执行优化所述参数飞行器意向描述的步骤，其包括根据优化策略确定每个参数范围的参数的最优值，从而生成完全关闭的飞行器意向描述。 

因此，本发明提供一种丰富飞行意向描述的三阶段方法。首先，使用用户偏好丰富所述飞行意向描述。其次，使用操作环境进一步丰富所丰富的飞行意向描述。这是通过识别与所丰富的飞行意向描述有关的目标和/或约束执行的。因此，此过程是由已在基于用户偏好的丰富过程中添加到飞行意向描述的信息引导的。接着，使用飞行器性能更进一步丰富进一步丰富的飞行意向描述。这是通过识别与进一步丰富的飞行意向描述有关的目标和/或约束执行的，且因此是由根据用户偏好和操作环境添加的信息引导的。 

因此，存在层次，其中用户偏好优先于操作环境，并且进而，操作环境优先于飞行器性能。也就是说，用户偏好被首先用于引导飞行意向到所述完全关闭的飞行器意向的转换。然后，操作环境用于引导该转换，但这受已经并入飞行意向描述的用户偏好的影响。最后，飞行器性能用于丰富可应用于已经并入飞行意向描述的用户偏好和操作环境的飞行意向描述。已经发现这种构造方法是有益的。 

该方法可包括检查以确定是否生成了完全关闭的飞行器意向描述，其满足在由基于飞行器性能的丰富提供的更进一步的丰富的飞行意向描述中包含的所有约束(和任选的目标)。 

如果不能够生成完全关闭的飞行器意向描述来满足在由基于飞行器性能的丰富提供的更进一步的丰富的飞行意向描述中包含的所有目标和约束，该方法可首先包括执行优化循环，该优化循环包括根据可替代的优化策略迭代地重复优化参数飞行器意向描述的步骤。至少重复这些迭代直到生成完全闭合的飞行器意向描述，其满足在由基于飞行器性能丰富提供的更进一步丰富的飞行意向描述中包含的所有目标和约束。可执行进一步循环，以提供满足所有约束和/或目标的可替代的飞行器意向描述。 

如果在执行优化循环之后，不能够生成完全关闭的飞行器意向描述来满足在由基于飞行器性能的丰富提供的更进一步丰富的飞行意向描述中包含的所有目标和约束，该方法可进一步包括执行完成循环，该完成循环包括迭代地重复以下步骤，即根据可替代的完成策略以参数飞行器意向迭代地重复完成打开飞行器意向描述的步骤。在所述完成循环的每个迭代过程中，该方法可包括执行优化循环。完成循环和优化循环的迭代继续，直到生成完全关闭的飞行器意向描述，其满足在由基于飞行器性能的丰富提供的更进一步丰富的飞行意向描述中包含的所有目标和约束。可执行进一步的循环，以提供满足所有约束和/或目标的可替代的完全关闭的飞行器意向描述。 

如果在执行完成循环之后，不能够生成完全关闭的飞行器意向描述来满足在由基于飞行器性能的丰富提供的更进一步丰富的飞行意向描述中包含的所有目标和约束，该方法可进一步包括执行操作环境循环，其包括根据可替代的操作环境丰富策略迭代地重复基于操作环境的丰富的步骤，随后是基于飞行器性能的丰富的步骤。在操作环境循环的每个迭代过程中，该方法可包括执行如上所述的完成循环，直到生成完全关闭的飞行器意向描述，其满足在由基于飞行器性能的丰富提供的更进一步丰富的飞行意向描述中包含的所有目标和约束。可执行进一步的循环，以提供满足所有约束和/或目标的可替代的飞行器意向描述。 

如果在执行操作环境循环之后，不能够生成完全关闭的飞行器意向描述来满足在由基于飞行器性能的丰富提供的更进一步丰富的飞行意向描述中包含的所有目标和约束，该方法可包括执行用户偏好循环， 其包括根据可替代的用户偏好丰富策略迭代地重复基于用户偏好的丰富的步骤。在用户偏好循环的每个迭代过程中，该方法可包括执行如上所述的操作环境循环，直到生成完全关闭的飞行器意向描述，其满足在由基于飞行器性能的丰富提供的更进一步丰富的飞行意向中包含的所有目标和约束。可执行进一步循环，以提供满足所有约束和/或目标的可替代的完全关闭的飞行器意向描述。 

上述循环试图确保生成满足所有约束和/或目标的完全关闭的飞行器意向描述。这样做的同时仍然保留上述层次。也就是说，用户偏好仅作为最后手段被改变，因为用户偏好循环是当试图满足所有约束和/或目标时要尝试的最后循环。倒数第二个循环是操作环境循环，再次将操作环境保留在该层次中其的位置中。该方法优选尝试不同的优化策略作为第一手段，然后尝试不同的完成策略。仅当这些失败时，该方法前进到尝试会看到不太优选轨迹出现的不同操作环境策略和用户偏好策略。 

完成飞行区段意向数据集内打开飞行器意向实例的步骤包括通过所述实例影响的自由度识别完成策略，并且从识别为影响识别的飞行区段中的自由度的策略选择完成策略，以关闭该自由度。任选地，该方法包括通过完成策略应用的飞行阶段识别所述完成策略，并从识别为影响自由度并且识别为应用于与所识别的飞行区段关联的飞行阶段的策略选择完成策略，以关闭该自由度。 

至少一些飞行区段意向数据集包含具有参数范围的参数飞行器意向的实例。该方法进一步包括通过确定每个参数范围的参数的最优值而优化该参数飞行器意向描述。确定最优值可包括生成初始参数值，从而形成模型完全关闭的飞行器意向描述和根据该模型完全关闭的飞行器意向描述计算轨迹。然后，该轨迹的价值函数值可使用价值函数计算。这可以跟随修改参数值，计算产生的轨迹及计算产生的价值函数值的反复迭代，以确定完全关闭的飞行器意向描述是否被改进，从而通过改进该价值函数值而优化参数值。任选地，一些飞行区段意向数据集可以受与相关联的飞行区段有关的一个或多个目标的影响。这些目标可用于形成价值函数。 

用户偏好数据库已在其中存储了可包括描述操作偏好的信息的目 标。目标可对应于用户偏好，并且可被引导向安全和有效率。用户可对应于航空公司或可对应于飞行员。目标可存储于包括描述此类操作偏好的信息的用户偏好模型中。示例性用户偏好是：操作收益，如最大化有效载荷重量，最小化燃料消耗，最小化飞越上空费用，最小化着陆费用，最小化维护成本；环境影响，如最小化COx和NOx排放，最小化噪声排放；和服务质量，如增加乘客舒适度(例如，避免突然和极端操纵)和减少延迟。 

从用户偏好数据库识别与飞行区段描述有关的目标可包括识别与飞行器关联的目标。识别与飞行区段描述有关的目标可包括通过以下方式识别与飞行器关联的目标：即通过识别航空公司操作飞行器的目标，通过识别与在相应飞行区段过程中出现的飞行阶段有关的目标，或通过识别与其中飞行器将在相应飞行区段期间通过的空域有关的目标。这有效地过滤了不与当前飞行区段有关的目标。例如，在不涉及飞行器类型的情况下，可忽略目标。 

操作环境数据库已在其中存储了包括对在空域内飞行的限制的约束。例如，操作环境数据库可包含限制空域、地形和其他航行危险的细节，和空中交通要求，如进入和离开机场要遵循的标准终端到达路线(STARS)和标准仪器离场(SIDS)。识别与飞行区段描述有关的约束包括仅识别影响其中飞行器将在相应飞行区段期间通过的空域的那些约束。 

一般地，将需要飞行器在飞行时间段开始时的一组初始条件的描述。这种初始条件的描述可以是所取得的飞行意向描述的一部分。可替换地，该方法可进一步包括取得飞行器在飞行时间段开始时的一组初始条件的描述和确保飞行意向描述和初始条件经解析提供打开飞行器意向描述。 

如上所述，飞行意向和飞行器意向的实例可包括飞行器配置的信息和描述。飞行器配置可被分组成要求飞行器意向的限定的自由度。例如，可要求配置的三个自由度，一个度限定起落装置的配置，一个度限定大升程装置的配置，如襟翼，而一个度限定速度制动器的配置。起落装置可被限定为装载或部署，速度制动器也可被限定为装载和部署。大升程配置可具有更多状态，例如与装载和若干延伸位置对应。 

因此，飞行器可由具有六个自由度的飞行器意向限定，即三个运动自由度和与起落装置、大升程装置和速度制动器对应的三个配置自由度。 

三个运动自由度可包括与横向剖面对应的一个度和与垂直剖面对应的两个度。为了关闭与垂直剖面有关的两个度，可要求提供下列三个方面的飞行器运动中的两个方面的描述的飞行意向：垂直路径、速度和推进。 

目标可涉及飞行器配置。例如，与在起飞后的爬升对应的飞行区段可具有最小化噪声印迹的目标，这可要求关于飞行器配置的行动。 

上述方法中的任何一个可进一步包括根据在各种应用中使用的完全关闭的飞行器意向描述计算飞行时间段内的轨迹。例如，该轨迹可用于飞行员检查。可替换地，飞行器可通过飞行员手动飞行该轨迹或通过自动驾驶仪自动飞行该轨迹。完全关闭的飞行器意向描述和产生的轨迹可由空中交通控制使用。例如，空中交通控制可比较以此方式发现的轨迹来识别飞行器之间的冲突。 

如将从上面理解的，计算机和计算机处理器适合于实施本发明。术语“计算机”和“处理器”是指以其最一般的形式。例如，计算机可对应于个人计算机、大型计算机、个人计算机网络、笔记本电脑、平板电脑、如PDA等手提电脑、或任何其他可编程装置。此外，计算机和计算机处理器的替代物都是可行的。可使用编程的电子组件，如可编程逻辑控制器。因此，本发明可在硬件、软件、固件和这三个元素中的任意组合中实施。此外，本发明可在飞行器的计算机基础设施中实施，或在其上已记录包括计算机代码指令的计算机程序的计算机可读存储介质上实施，当在计算机上执行时，计算机代码指令使得该计算机执行本发明的一种或多种方法。上面对计算机和处理器的所有参考应该相应地解释，且记住本文所描述的替代物。 

此外，本公开包括根据下列条款的实施例： 

第1条、一种生成以形式语言表达的飞行器意向描述的计算机实施的方法，该飞行器意向描述提供了飞行器在飞行时间段期间的预期运动和配置的明确的四维描述，该方法包括： 

取得与跨越所述飞行时间段的飞行计划对应的飞行意向描述； 

确保所述飞行意向描述经解析提供飞行意向的实例，飞行意向的每个实例跨越飞行区段，其中所述飞行区段一起跨越所述飞行时间段； 

对于每个飞行区段，生成关联的飞行意向区段数据集，其包括一个或多个飞行意向实例和/或一个或多个打开飞行器意向实例，其中打开飞行器意向的每个实例描述飞行器在至少一个运动自由度中的运动，从而关闭关联的至少一个运动自由度和/或提供飞行器配置的描述以关闭至少一个配置自由度； 

基于用户偏好的丰富的步骤包括比较飞行区段意向数据集与存储于用户偏好数据库中的约束和/或目标，和识别与所述飞行区段意向数据集有关的约束和/或目标，并用以描述所识别约束和/或目标的信息丰富所述飞行区段意向数据集，从而提供丰富的飞行意向描述，其中基于用户偏好的丰富的步骤是根据用户偏好丰富策略执行的； 

基于操作环境的丰富的步骤包括比较飞行区段意向数据集与存储于操作环境数据库中的约束和/或目标，并且识别与所述飞行区段意向数据集有关的约束和/或目标，并用描述所识别约束和/或目标的信息丰富所述飞行区段意向数据集，从而提供进一步丰富的飞行意向描述，其中基于操作环境的丰富的步骤是根据操作环境丰富策略执行的； 

基于飞行器性能的丰富的步骤包括比较飞行区段意向数据集与存储于飞行器性能数据库中的约束和/或目标，并且识别与所述飞行区段意向数据集有关的约束和/或目标，并用描述所识别约束和/或目标的信息丰富所述飞行区段意向数据集，从而提供更进一步的丰富的飞行意向描述； 

完成打开飞行器意向实例的步骤包括通过识别其中并未关闭所有自由度的飞行区段意向数据集，将所述飞行区段意向数据集内的打开飞行器意向的实例转换成参数飞行器意向的实例，并通过添加或修改一个或多个飞行器意向实例来完成所识别的飞行区段意向数据集，以通过从多个存储的完成策略中选择完成策略且添加或修改与该完成策略对应的飞行器意向实例而关闭所有自由度，并且核对所述飞行区段意向数据集，从而提供在以形式语言表达的所述飞行时间段内的完全关闭的参数飞行器意向描述，并且其中添加飞行器意向实例的步骤包括提供参数范围，从而形成所述参数飞行器意向描述；和 

优化所述参数飞行器意向描述的步骤包括根据优化策略确定每个参数范围的参数的最优值，从而生成所述完全关闭的飞行器意向描述。 

第2条、根据第1条所述的方法，其进一步包括： 

如果不能够生成完全关闭的飞行器意向描述来满足在由所述基于飞行器性能的丰富提供的所述更进一步丰富的飞行意向描述中包含的所有目标和约束， 

执行优化循环，其包括根据可替代的优化策略迭代地重复优化所述参数飞行器意向描述的步骤，直到生成完全关闭的飞行器意向描述，其满足在由基于飞行器性能的丰富提供的所述更进一步的丰富的飞行意向描述中包含的所有目标和约束。 

第3条、根据第2条所述的方法，其进一步包括： 

如果在执行所述优化循环之后，不能够生成完全关闭的飞行器意向描述来满足在由基于飞行器性能的丰富提供的更进一步丰富的飞行意向描述中包含的所有目标和约束， 

执行完成循环，其包括根据可替代的完成策略迭代地重复完成所述飞行意向描述的步骤，并且在所述完成循环的每个迭代过程中，执行所述优化循环，直到生成完全关闭的飞行器意向，其满足在由基于飞行器性能的丰富提供的更进一步丰富的飞行意向描述中包含的所有目标和约束。 

第4条、根据第1条所述的方法，其进一步包括： 

如果不能够生成完全关闭的飞行器意向描述来满足在由基于飞行器性能的丰富提供的更进一步丰富的飞行意向描述中包含的所有目标和约束， 

执行完成循环，其包括根据可替代的完成策略迭代地重复完成所述飞行意向描述的步骤，并且在所述完成循环的每个迭代过程中，执行所述优化步骤，直到生成飞行器意向，该飞行器意向满足在由基于飞行器性能的丰富提供的更进一步丰富的飞行意向描述中包含的所有目标和约束。 

第5条、根据第3条或第4条所述的方法，其进一步包括： 

如果在执行所述完成循环之后，不能够生成完全关闭的飞行器意向描述来满足在由基于飞行器性能的丰富提供的更进一步丰富的飞行意 向描述中包含的所有目标和约束， 

执行操作环境循环，其包括根据可替代的操作环境丰富策略迭代地重复基于操作环境的丰富的步骤，随后是基于飞行器性能的丰富的步骤，并且在所述操作环境循环的每个迭代过程中，执行所述完成循环，直到生成完全关闭的飞行器意向描述，其满足在由基于飞行器性能的丰富提供的更进一步丰富的飞行意向描述中包含的所有目标和约束。 

第6条、根据第5条所述的方法，其进一步包括： 

如果在执行所述操作环境循环之后，不能够生成完全关闭的飞行器意向描述来满足在由基于飞行器性能的丰富提供的更进一步丰富的飞行意向描述中包含的所有目标和约束， 

执行用户偏好循环，其包括根据可替代的用户偏好丰富策略迭代地重复基于用户偏好的丰富的步骤，并且在所述用户偏好循环的每个迭代过程中，执行所述操作环境循环，直到生成完全关闭的飞行器意向描述，其满足在由基于飞行器性能的丰富提供的更进一步丰富的飞行意向描述中包含的所有目标和约束。 

第7条、根据任一前述条款所述的方法，其中所述操作环境数据库已在其中存储了包括对在空域内飞行的限制的约束； 

且任选地，其中： 

识别与所述飞行区段意向数据集有关的约束包括仅识别影响其中该飞行器将在相应飞行区段期间通过的空域的那些约束。 

第8条、根据任一前述条款所述的方法，其中所述用户偏好数据库已在其中存储了包括描述操作偏好的信息的目标； 

且任选地，其中： 

识别与所述飞行区段意向数据集有关的目标包括通过以下方式识别与该飞行器关联的目标，即例如通过识别航空公司操作飞行器的目标，通过识别与在相应飞行区段期间发生的飞行阶段有关的目标，或者通过识别与其中该飞行器将在相应飞行区段期间通过的空域有关的目标。 

第9条、根据任一前述条款所述的方法，其中完成所述飞行意向描述的步骤包括： 

通过完成策略影响的自由度识别这些完成策略，并从识别为影响该 自由度的策略选择完成策略以关闭在识别的飞行区段中的自由度； 

且任选地， 

通过其中应用完成策略的飞行阶段识别所述完成策略，并从识别为影响自由度且识别为应用于与所识别飞行区段关联的飞行阶段的策略选择完成策略，以关闭自由度。 

第10条、根据任一前述条款所述的方法，其中在优化所述参数飞行器意向描述的步骤中确定所述最优值包括： 

根据所述优化策略生成初始参数值，从而形成模型飞行器意向描述； 

根据所述模型飞行器意向描述计算轨迹； 

使用价值函数计算所述轨迹的价值函数值，该价值函数使用在更进一步丰富的飞行意向描述中包含的目标任选地形成；和 

重复修改所述参数值的迭代，计算产生的轨迹，并计算产生的价值函数值来确定所述完全关闭的飞行器意向描述是否得到改进，从而通过改进所述价值函数值优化所述参数值。 

第11条、根据任一前述条款所述的方法，其包括根据所述完全关闭的飞行器意向描述计算在飞行时间段内的轨迹，并且任选地，使得该飞行器飞行该轨迹或比较该轨迹与其他飞行器的轨迹，以识别冲突。 

第12条、一种计算机基础设施，其经编程执行任一前述条款所述的方法。 

第13条、一种飞行器，其包括第12条所述的计算机基础设施。 

第14条、一种包括计算机代码指令的计算机程序，当在计算机上执行时，所述计算机代码指令使得该计算机执行第1条至第11条中任一项所述的方法。 

15.一种计算机可读存储介质，其具有在其上记录的如第14条所述的计算机程序。 

本发明的其他方面连同优选特征在所附权利要求中提出。 

附图说明

为了可以更容易地理解本发明，现将仅通过示例的方式参照附图描述优选实施例，在附图中： 

图1示出一种用于使用飞行意向和飞行器意向的描述计算飞行器 轨迹的系统； 

图2更详细地示出了图1的系统； 

图3示出飞行意向描述语言的元素； 

图4是示出不同类型的触发器条件的图解； 

图5示出一种导出飞行器意向描述的方法； 

图6示出如何可以完成飞行区段意向数据集内的打开飞行器意向实例来形成参数飞行器意向描述； 

图7示出如何可以优化参数飞行器意向描述来提供完全关闭的飞行器意向描述； 

图8示出如何可以丰富飞行意向描述； 

图9示出一种导出飞行器意向描述的方法； 

图10是一种用于生成飞行器意向描述的系统的示意图； 

图11示出当接近机场时要遵循的横向飞行剖面； 

图12示出应用于图11中所示的接近的垂直飞行剖面限制；和 

图13示出满足图12中所示限制的两个垂直飞行剖面。 

具体实施方式

图1和图2中示出一种用于根据飞行器意向114的描述计算飞行器轨迹100的系统，该飞行器意向114的描述反过来源自飞行意向101的描述。 

图1示出飞行意向如何可用于导出飞行器意向且飞行器意向描述114如何可用于导出飞行器轨迹122的描述的基本结构。在本质上，飞行意向描述101被设置为到意向生成基础设施103的输入。意向生成基础设施103使用由飞行意向101和其他输入提供的指令确定飞行器意向，以确保一组指令被设置为将允许计算明确轨迹122的飞行器意向描述114。此过程可包括在最终优化参数飞行器意向描述来产生完全关闭的飞行器意向描述114之前，丰富飞行意向101和完成丰富的飞行意向来提供参数飞行器意向描述的中间步骤。 

然后，由意向生成基础设施103输出的完全关闭的飞行器意向描述114可用作到轨迹计算基础设施110的输入。轨迹计算基础设施110使用完全关闭的飞行器意向114和要求求解飞行器运动方程的其他输入 计算明确的轨迹122。 

图2进一步详细示出图1的系统。如可以看到的，意向生成基础设施103接收飞行意向描述101连同飞行器的初始状态102的描述作为输入(飞行器的初始状态102可被限定为飞行意向描述101的一部分，在此情况下，这两个输入实际上是同一个)。意向生成基础设施103包括意向生成引擎104和一对数据库，一个存储用户偏好模型105，一个存储操作环境模型106。 

用户偏好模型105体现管理飞行器的优选操作策略，并可对应于约束和目标，例如，航空公司关于路线、速度、诸如襟翼部署时间和起落装置部署时间等飞行器配置、载荷(有效载荷和燃料)、如何对诸如温度、风速、海拔、急流、雷暴和湍流等气象条件作出反应的偏好，因为这会影响飞行器的水平和垂直路径及其速度分布；成本结构，如最小化飞行时间或飞行成本、维护成本、环境影响；通信能力；和安全性考虑。当通过提供进一步细节在丰富在完成打开飞行器意向描述中的飞行意向中或在优化参数飞行器意向中将飞行意向描述101转换成完全关闭的飞行器意向输出114时，可使用用户偏好模型105，如将在下面更详细描述的。 

操作环境模型106体现对空域的使用的约束。例如，操作环境模型106可包含限制的空域的细节和空中交通要求的细节，如进入和离开机场要遵循的标准终端到达路线(STARS)和标准仪器离场(SIDS)。当通过提供进一步细节在丰富在完成打开飞行器意向描述中的飞行意向或在优化参数飞行器意向描述中将飞行意向描述101转换成完全关闭的飞行器意向描述114时，还使用操作环境模型106，如将在下面更详细描述的。 

意向生成引擎104使用飞行意向描述101、初始状态描述102、用户偏好模型105和操作环境模型106，以将飞行意向描述101转换成完全关闭的飞行器意向114作为其输出。当将飞行意向描述101转换成完全关闭的飞行器意向描述114(如图2中的虚线所示)时，意向生成引擎104还可使用飞行器性能模型118。如从下面将变得显而易见的，使用飞行器性能模型118允许意向生成引擎104检查来确保所提出的完全关闭的飞行器意向描述114从飞行器的角度是可行的(即，该飞 行器能够飞行关联的轨迹)。 

图2示出轨迹计算基础设施110包括轨迹引擎112。轨迹引擎112作为输入要求上述完全关闭的飞行器意向描述114和初始状态描述116。初始状态描述116可被限定为飞行器意向描述114的一部分，在此情况下，这两个输入实际上是同一个。对于轨迹引擎112为该飞行器提供计算出的轨迹122的描述，轨迹引擎112使用包括飞行器性能模型118和地球模型120的两个模型的数据库。 

飞行器性能模型118提供由轨迹引擎112要求的飞行器性能方面的值，以整合运动方程。这些值取决于其中正在计算该轨迹的飞行器类型、飞行器当前运动状态(位置、速度、重量等)和当前局部大气条件。 

另外，性能值可取决于该飞行器的预期操作，即取决于飞行器意向。例如，轨迹引擎112可使用飞行器性能模型118提供与一定飞行器重量、大气条件(压力、海拔和温度)和预期速度表(例如，恒定校准的空速)对应的瞬时下降速率的值。轨迹引擎112还将向飞行器性能模型118请求可应用限制的值，以便确保飞行器运动保持在飞行包线内。飞行器性能模型118也负责提供轨迹引擎112飞行器固有的其他性能有关的方面，诸如襟翼和起落装置部署时间。如上所述，意向生成引擎104还可使用飞行器性能模型118来确保其将提出的完全关闭的飞行器意向描述114从飞行器的角度是可行的。 

地球模型120提供涉及诸如大气状态、天气条件、重力和磁变等环境条件的信息。 

轨迹引擎112使用输入114和116、飞行器性能模型118和地球模型120，以求解一组运动方程。许多不同组的运动方程是可用的，其在复杂性方面变化，且其可通过某一组简化假设将飞行器的运动减少到较少的自由度。例如，可使用描述飞行器运动在六个运动自由度中的运动方程。简化的一组运动方程可仅使用三个运动自由度。 

因此，轨迹引擎112作为输出提供计算出的轨迹122的描述。这可以是该轨迹的图形描述，例如在显示器上呈现。可替换地，计算出的轨迹122的描述可以是文字描述，包括其中可稍后生成图形显示的计算机文件。 

轨迹引擎112作为输出还提供飞行器意向描述123。这可以与作为输入接收的飞行器意向114相同。这种描述123有时由意向生成引擎104使用，用于开发进一步的飞行器意向版本，如将在下面更详细描述的。 

轨迹计算基础设施110可以是空基或陆基的。例如，轨迹计算基础设施110可以与飞行器的飞行管理系统关联，该飞行器的飞行管理系统基于捕获航空公司操作偏好和经营目标的预测轨迹控制该飞行器。陆基轨迹计算基础设施120的主要作用是用于空中交通管理。 

使用标准化方法来描述飞行器轨迹允许空域用户和管理者之间的更大互操作性。还允许目前预测轨迹的许多遗留下来的软件包之间的更大兼容性，即使解释者被要求将信息从标准格式转换成专有格式。 

此外，标准化的方法也根据飞行意向和飞行器意向的利益运行。例如，飞行意向可使用用于表达飞行器意向描述114中飞行器意向的形式语言实施方式的指令和其他结构表达。另外，飞行意向提供用户对飞行器意向语言的扩展，所述飞行器意向语言允许构想出飞行意向，其中仅某些方面的飞行器运动是已知的。通过使用常见的表达格式，可以容易地丰富这些飞行意向实例，在完成过程中添加到使用飞行器意向实例，然后优化这些飞行意向实例来形成完全关闭的飞行器意向描述114。 

正如飞行意向可被认为是飞行器意向的更广泛和广义形式，以飞行器意向的考虑开始以便可引入也在生成飞行意向中使用的关键概念是有用的。 

飞行器意向

完全关闭的飞行器意向描述114是以作为飞行器意向描述语言的形式语言的一组指令的表达，其明确限定飞行器的轨迹122。这种表达是由轨迹计算引擎112使用来求解管理飞行器运动的运动方程。为了求解方程，飞行器的配置也必须被指定。例如，配置信息可被要求解决起落装置的设置、速度制动器和大升程装置。因此，飞行器意向114包括一组指令，其包括完全描述飞行器空气动力配置的配置指令和明确描述飞行器如何飞行和因此产生的飞行器的运动的运动指令。由于 运动指令和配置指令都被要求唯一限定飞行器的运动，它们在这里被统称为限定自由度的指令：运动指令涉及运动自由度，配置指令涉及配置自由度。例如，六个自由度可用于描述该飞行器，如横向路径(运动)、垂直路径(运动)、速度(运动)、起落装置(配置)、大升程装置(配置)和速度制动器(配置)。 

本领域中存在可用于描述飞行器运动的许多不同组的运动方程。所述方程组由于其复杂性一般不同。在原则上，这些方程组中的任何方程可用于本发明。运动方程的实际形式可影响如何构想出飞行器意向描述语言，因为运动方程中出现的变量也出现在与飞行器意向实例对应的指令中。然而，飞行意向实例并不以这种方式被约束，因为他们一般可表达飞行意向。具体到要使用的特定运动方程的任何细节不必被指定在飞行意向实例中，且当形成参数飞行器意向描述时可被添加。 

飞行器意向描述语言是一种形式语言，其原型是指令。形式语言的语法提供一个框架，该框架允许个别指令组合到复合物且然后组合到可以用于描述飞行区段的句子中。每个飞行区段具有关联的飞行区段意向数据集，该关联的飞行区段意向数据集包含描述飞行器及其在飞行区段期间的运动的一组指令。在打开飞行器意向描述中，一些运动和/或配置自由度被打开。然而，在完全关闭的飞行器意向描述114中，每个飞行区段意向数据集包含完整的指令组，其关闭所有运动自由度和因此明确限定在关联的飞行区段上方的飞行器轨迹122。 

指令可被认为是不可分割的一条条信息，其捕获由飞行员和/或飞行管理系统处置的基本命令、引导模式和控制输入。每个指令可由三个主要特征表征：效果、意义和执行间隔。所述效果是由其对飞行器运动影响的数学描述限定的。所述意义是由其固有目的给定且与由该指令捕获的命令、引导模式或控制输入的操作目的相关。所述执行间隔是其中该指令影响飞行器运动的时间段。可兼容指令的执行可以重叠，而不兼容的指令不可以具有重叠的执行间隔(例如，导致飞行器升降的冲突要求的指令将是不兼容的)。 

词法规则捕获组合指令到飞行器意向描述(即打开飞行器意向描述、参数飞行器意向描述和完全关闭的飞行器意向描述)的所有可能方式，以便避免重叠不兼容指令且以便明确限定飞行器轨迹。 

飞行意向

具体飞行器轨迹的限定是要满足的给定目标组和要遵循的给定约束组之间折中的结果。这些约束和目标在某种程度上被包括作为可被视为飞行蓝图的飞行意向描述101的一部分。在丰富过程中添加进一步的约束和目标。重要地，飞行意向不必明确确定飞行器运动：在原则上，可以有满足由给定的完全关闭的飞行意向描述101包含的目标和约束组的许多轨迹。任何飞行意向描述可一般引起一类完全关闭的飞行器意向描述114，每个完全关闭的飞行器意向描述114满足飞行意向的目标和约束且产生不同的明确轨迹。例如，飞行意向的实例可限定在飞行区段上方要遵循的横向路径，但不可指定在同一执行间隔上要遵循的垂直路径：许多飞行器意向实例可以从此飞行意向实例生成，每个飞行器意向实例对应于通过该飞行区段的不同垂直剖面。 

因此，飞行意向描述101通常必须用足够的信息丰富，以允许确定唯一的飞行器意向和因此唯一的轨迹。丰富飞行意向描述101且完成打开飞行器意向与参数飞行器意向，以及通过优化过程取得完全关闭的飞行器意向是意向生成引擎104的责任，而轨迹引擎112假定用于根据完全关闭的飞行器意向描述114确定相应轨迹122的责任。 

如上面所解释的，飞行意向描述101包含不必须明确确定飞行器运动的轨迹相关信息，但反而通常包括限定飞行器在其运动过程中应该遵守的某些方面(例如，遵守某一路线、在某一区域保持固定速度)的一组高水平条件。飞行意向通过参考用户偏好模型105和操作环境模型106，用必须由该轨迹满足的关键操作目标和约束(例如，预期路线、操作员偏好、标准操作程序、空中交通管理约束等)而丰富。飞行器性能模型118也可用于丰富飞行意向。 

考虑直接用于生成和丰富飞行意向的信息，可以将类似元素分组成四个单独结构：飞行区段、操作环境、用户偏好和飞行器性能。 

飞行区段组合形成由飞行器在飞行过程中遵循的飞行路径，即四维轨迹是由一系列连续飞行区段组成。如上面关于操作环境模型106所述，操作环境可包括一组空中交通管理约束，其可限制由飞行器在一个或多个维度上遵循的轨迹。它们可包括海拔约束、速度约束、爬升/ 下降约束、航向/航线/路线约束、标准程序约束、路线结构约束、SID约束、STAR约束以及协调和转移约束(例如，速度和海拔范围以及当从一个部分移动到下一个部分时应该由任何飞行遵守的入口和出口点位置)。这些约束可从操作环境模型106检索并用于丰富飞行意向101。 

如上面关于用户偏好模型105所述，用户偏好通常被引导向安全性和有效率，且一般在用户间(如航空公司或飞行员)是不同的。最常见的用户偏好涉及：优选路线；包括部署时间的优选飞行器配置；增加操作收益，如最大化要飞行的有效载荷重量，最小化燃料消耗，最小化飞越上空费用，最小化着陆费用和最小化维护成本；环境影响，如最小化CO_X和NO_X排放，最小化噪声排放；和服务质量，如增加乘客舒适度(例如，避免突然和极端操纵，避免湍流)和减少延迟。这些偏好可对应于约束或目标。这些约束和目标可从用户偏好环境模型105检索并用于丰富飞行意向。 

如上面关于飞行器性能模型118所述，飞行器性能包括如飞行器类型、飞行器重量的值、如燃料燃烧、拖动、时间、响应时间(例如，滚动命令)、限制的性能值，以便确保飞行器运动保持在飞行包线(例如，最大速度和最小速度)和诸如襟翼和起落装置部署时间的其他性能有关方面内。这些性能方面可对应于约束。例如，性能限制可用作约束，如不超过一定倾斜角的约束。这些约束可从飞行器性能模型118检索并用于丰富飞行意向。 

飞行意向描述语言(FIDL)

经建议使用形式语言表示飞行意向，形式语言是由非空有限集合的符号或文字组成，被称为字母表，用于生成一组字符串或词。还要求语法，即管理可允许字母表串联成字符串和字符串串联成句的一组规则。 

字母表包括三个类型的字母，如图3中所示：飞行区段描述、约束和目标。句子是下面将要描述的遵循语法规则的这些元素的适当组合形成的。句子是飞行区段描述的有序序列，即根据当他们发生时排序，其中不同约束和目标是有效的以影响飞行器运动。 

飞行区段描述在该字母表内是在该飞行区段期间飞行意向有效实 例的描述，并表示将飞行器运动状态从一个状态改变到另一个状态的意向(例如，从一个三维点到另一个三维点的转化、两个行程之间的转向、两个速度之间的加速或海拔变化)。飞行区段可通过由建立要在这些状态之间飞行的轨迹的某些要求的条件或事件识别的两个飞行器运动状态在其飞行区段描述中表征。这些条件或触发器表示飞行区段的执行间隔。与这些触发器关联的飞行区段意向数据集可在该飞行区段期间关闭一个或多个自由度，包括运动自由度和配置自由度。 

如上所述，约束表示对该轨迹的限制，并且这些约束可通过利用在适用的飞行区段期间可用的打开自由度实现。 

如上所述，目标表示与该轨迹有关以最大化或最小化某一泛函(例如，巡航以最小化成本)的期望。这些目标可通过利用在适用飞行区段期间可用的打开自由度实现，不包括用于遵守影响该飞行区段的约束的那些目标。 

组合这三个元素，有可能建立词作为有效FIDL字符串。例如，飞行意向信息“从航路点RUSIK飞到航路点FTV”可以由包含飞行区段意向数据集的FIDL词表达，飞行区段意向数据集的初始状态是由航路点RUSIK的坐标限定的，飞行区段意向数据集的最后状态是由航路点FTV的坐标限定的。此飞行区段意向数据集可以由诸如“维持飞行水平高于300(FL300)”的约束丰富。以相同的方式，将有可能添加关于在该轨迹上的一些目标，如最大化速度的信息到此FIDL词。为了确保任何约束或目标与飞行区段意向数据集兼容，表示为自由度的飞行器运动或配置的被影响的方面不应该被事先关闭。在前面的示例中，飞行水平约束与飞行区段的描述兼容，因为该飞行区段意向数据集不限定任何垂直行为。通常约束和目标将延伸超过飞行区段的序列且因此被添加到多个飞行区段意向数据集。 

飞行区段意向数据集的属性是效果、执行间隔和飞行区段代码。所述效果提供关于在该飞行区段期间飞行器行为的信息，即是打开飞行器意向，并且范围可以从无信息变化为如何在该飞行区段期间飞行该飞行器的完整描述。所述效果由复合物表征，该复合物是由各组飞行器意向描述语言(AIDL)指令形成的聚合元素，或是其他复合物的组合，但不需要满足要关闭所有自由度的要求。 

执行间隔限定其中飞行区段描述处于有效状态的间隔，其通过开始触发器和结束触发器而固定。开始触发器和结束触发器可采取不同形式，如图4中所示。显式触发器310被划分成固定触发器312和浮动触发器314。固定触发器312对应于用于开始或结束执行间隔如在固定时间设置空速的指定时间瞬间。浮动触发器314取决于达到某一值以引起执行间隔开始或结束的飞行器状态变量，如保持空速低于250海里/小时，直到海拔超过10,000英尺。隐式触发器320被划分成联动触发器322、自动触发器324和默认触发器326。联动触发器322是通过参考另一飞行区段指定的，例如通过当由先前飞行区段的结束触发器触发时开始。例如当在意向生成时间不知道条件时，自动触发器委托用于确定所述条件是否已经满足的责任给轨迹计算引擎112，并且仅在轨迹计算时间变得明显。默认触发器表示在意向生成时不知道的条件，但在轨迹计算时确定，因为他们依赖于对飞行器性能模型的参考。 

约束可以由飞行器操作员，如避免飞越上空费用(在此情况下，涉及约束的信息被存储在用户偏好模型105中)、通过操作环境或通过空中交通管理，如遵循STAR飞行路径(在此情况下，涉及约束的信息被存储在操作环境模型106中)、或通过该飞行器的性能限制(在此情况下，涉及约束的信息被存储在飞行器性能模型118中)自行施加。在任何情况下，对飞行器运动的最终效果将是在某一间隔期间对可能飞行器行为的限制。约束可根据自由度分类，该自由度由当确定是否可以应用于飞行区段意向数据集时(即当确定该自由度是否打开且因此可用时)有用的约束影响。 

目标被限定为可以组合到价值函数的泛函，该价值函数的优化推进找到最合适轨迹的过程。该泛函可明确限定用于优化的一个或多个变量(例如，海拔、爬升速率、转弯半径)，且可将最小化或最大化泛函的值返回到所述变量。控制变量与用于实现该泛函的自由度有关。因此，它们指定使用一个或多个自由度的意向来实现优化。当未限定控制变量时，意向生成过程将使用任何剩余的打开自由度，以实现优化。目标可以被分类，从而考虑可以受客观效果影响的自由度。 

FIDL语法被分成词法规则和句法规则。前者包含使用飞行区段描述、约束和目标管理有效词的创建的一组规则。后者包含用于有效FIDL 句子的生成的一组规则。 

词法规则考虑飞行区段描述作为FIDL词位，即本身有意义的最小且不可分割的元素。约束和目标被视为FIDL前缀(或后缀)，其补充且增强词位的含义，但不具有任何单独意义。因此，词法规则描述如何组合词位与前缀，以便确保有效FIDL字符串的生成。它们还确定由词位和前缀形成的字符串是否在FIDL中有效。 

词法规则基于表征飞行区段的打开和关闭自由度。如果该飞行区段无打开自由度，则意味着关联词位完全有意义且其意义不可以由任何前缀(约束或目标)补充。对于其飞行区段具有一个或多个打开自由度的词位，可以添加与前缀一样多的打开自由度。 

FIDL句法规则用于识别由FIDL词形成的句子是否有效。良好形成的FIDL句子由用约束和目标丰富的串联飞行区段意向数据集的序列限定，该串联飞行区段意向数据集的序列表示在飞行时间段期间飞行器运动状态的时间顺序。 

飞行器意向的生成

现在将参照图5描述生成飞行器意向的方法。 

在步骤510，意向生成基础设施103被初始化来为具体用户和为具体飞行器模型创建或取得在具体操作环境中使用的飞行意向描述101。 

在步骤520，飞行意向描述101和初始条件102由意向生成基础设施103解析，以创建飞行区段和包含打开飞行器意向实例以跨越每个飞行区段的相应飞行区段意向数据集。在一些实施例中，所解析的飞行意向将包含已经由约束或目标增强的飞行区段意向数据集，例如当限定原始飞行意向作为任务计划等的一部分时已经由操作员提供的。 

所解析的飞行意向被提供给意向生成引擎104，以便其可被转换成完全关闭的飞行器意向描述114。意向生成引擎104具有一组策略和启发法由其处置，以允许其通过添加信息给飞行区段意向数据集而将原始飞行意向转换成完全关闭的飞行器意向描述114，从而关闭所有自由度。此过程包括在图5归纳所示且如在图6至图10中更详细所示的步骤530至步骤560。 

在步骤530，意向生成引擎104使用用户偏好模型105、操作环境 模型106和飞行器性能模型118，以丰富飞行意向描述。意向生成引擎104从与飞行区段有关的模型105、106和118识别约束和目标(例如，并非所有包括在操作环境中的约束都可能适用于具体路线或特定飞行路径上的所有飞行区段)。下面更详细描述如何识别相关约束和目标。意向生成引擎104通过扩大飞行区段意向数据集丰富飞行意向，通过添加进一步飞行区段实例或通过修改现有飞行意向实例而扩大飞行区段意向数据集，使得产生的飞行意向实例根据由飞行意向描述语言利用的句法和词法规则指定相关约束和目标。步骤530的输出是丰富的飞行意向描述。 

在步骤540，意向生成引擎104识别具有打开自由度的丰富飞行意向描述的飞行区段意向数据集。意向生成引擎104用飞行器意向的实例，如复合物填充这些数据集，以关闭所有自由度。飞行器意向实例可包含一些参数飞行器意向实例。此过程由若干完成策略根据丰富飞行意向描述中包括的任何约束的顺序和类型推进。一般地，约束不会造成特定参数被唯一指定，但反而通常设置一参数范围。例如，添加到飞行区段意向数据集的约束可指定要飞行的最大空速，未解决空速参数的范围。因此，完成通常包括添加参数飞行器意向实例。 

在步骤550，意向生成引擎104优化参数飞行器意向描述。此优化过程采取在参数飞行器意向描述中指定的所有参数范围，并通过优化从丰富飞行意向描述中出现的所有目标计算的整个价值函数，计算每个参数的最优值。然后，每个参数飞行器意向实例中指定的参数范围由最优值代替。 

在优化步骤550结束时，该方法前进到步骤560，在步骤560，意向生成引擎104使用轨迹引擎112生成相应轨迹且检查完全关闭的飞行器意向描述的预测轨迹满足由操作环境模型106、用户偏好模型105、飞行器性能模型118和飞行意向101限定的所有约束。 

如果满足了所有约束，该方法在步骤570结束，在步骤570，提供完全关闭的飞行器意向描述123和/或提供相应轨迹122的描述。如果发现任何约束未被满足，该方法返回到步骤540，在步骤540，检索在步骤530提供的原始丰富飞行意向描述，并且意向生成引擎104使用可替代的策略，以通过插入复合物完成打开飞行器意向实例。然后， 该方法如以前继续通过步骤550和560。 

可执行该循环的一些迭代，以尝试找到解决方案。例如，可以排列策略，使得意向生成引擎104根据排列依次选择策略，直到形成被发现满足在步骤560的所有约束的完全关闭的飞行器意向描述114。如果在步骤540可用的可替代的策略查看被完成以关闭所有自由度的飞行意向描述，该方法可返回到步骤530，在步骤530，可替代的策略被选择用于丰富飞行意向描述。然后该方法如以前继续通过步骤540、550和560。 

执行自检，使得意向生成引擎104将返回一例外，该例外即宣布根据限定的操作环境中的初始飞行意向描述101生成完全关闭的飞行器意向描述114的不可能性。在设定数量的迭代之后或在预定义的时间延迟之后，一旦已经尝试所有策略，就可触发例外的宣布。 

飞行意向丰富概述

在图5中的步骤530，意向生成引擎104以从用户偏好模型105、操作环境模型106和飞行器性能模型118中任意模型检索的约束和目标丰富飞行意向描述。为了做到这一点，意向生成引擎104从与飞行意向描述中包括的每个飞行区段相关的模型105、106和118识别约束和目标(例如，并非所有包括在操作环境中的约束均可能适用于具体路线或特定飞行路径上的所有飞行区段)。 

约束和目标与飞行区段的相关性可以使用与存储于用户偏好模型105、操作环境模型106和飞行器性能模型118中的数据关联的描述而确定。例如，数据可以通过其中应用的地理区域和/或通过其中应用的飞行阶段而识别。例如，操作环境模型106可包含空域内若干区域的地形描述。每个区域可具有要避免的危害的描述，如山脉和人口密集区。将在该区域内应用的飞行区段意向数据集可用该区域的关联约束丰富。作为进一步的示例，操作环境模型106可包含当到达机场时要遵循的STAR的描述。飞行意向可指示到终端区域内的优选到达航路点，且因此仅涉及该到达点的STAR描述将是相关的，并且因此其约束可被添加到相应飞行区段的飞行区段意向数据集实例。 

转向用户偏好模型105，其可包含涉及不同飞行阶段或不同飞行器 类型的航空公司的偏好。例如，可限定在起飞和急剧爬升过程中，飞行该飞行器，以最小化燃料消耗。可替换地，用户偏好模型105可限定在下降过程中，尽可能长时间地维持飞行器在最大海拔。将会理解，涉及飞行的下降阶段的飞行区段可随后具有关联目标，以保持最大海拔。 

飞行器性能模型118可包含与不同飞行部分相关的偏好和限制。例如，用于起落装置部署的最大速度将仅与起飞和着陆阶段有关。 

意向生成引擎104通过扩大飞行区段意向数据集而丰富飞行意向描述，以根据由飞行意向描述语言利用的句法和词法规则添加相关约束和目标到关联的飞行意向实例或作为新的飞行意向实例。步骤530的输出是具有飞行区段意向数据集的丰富飞行意向描述，该飞行区段意向数据集包括可以或不可以用约束和目标丰富的打开飞行器意向实例。 

下面进一步详细描述飞行意向丰富。 

生成参数飞行器意向描述

在步骤540，意向生成引擎104关闭飞行区段意向数据集内的任何打开的自由度。因此，完成可仍然包含打开的自由度的丰富飞行意向描述，以确保关闭用于所有飞行区段意向数据集的所有运动和配置自由度。在此阶段，参数范围可用于关闭自由度，以便形成参数飞行器意向描述。这包含关于所有自由度的信息，但不包含参数的具体值，使得参数飞行器意向描述不限定唯一轨迹。 

图6示出如何可以完成丰富飞行意向描述来形成参数飞行器意向描述。该过程在610开始，在610选择第一飞行区段。所述飞行区段可以任何方式排序，尽管按时间先后顺序排序飞行区段是明显的示例。所述排序仅需要提供可以按顺序处理的飞行区段的列表。 

在610已选择第一飞行区段之后，该过程继续到在图6中的620所示的例程。如现将描述的，对于每个飞行区段，依次重复例程620。 

在步骤630，检查用于选择的飞行区段的飞行区段意向数据集，以查看其包含的打开的飞行器意向实例是否未解决任何自由度。如果所有自由度关闭，该方法继续到步骤615，在步骤615选择下一个飞行区 段且该过程再次进入例程620。如果在步骤630发现一个或多个打开的自由度，该飞行区段继续通过程序620进行进一步处理。 

接着，在步骤640，检索飞行区段意向数据集和关于当前飞行区段的任何约束。在步骤650使用此数据，以选择用于完成打开的自由度的合适策略。这可以通过查看必须关闭哪个或哪些自由度而完成。例如，打开度可涉及垂直飞行剖面，或者可涉及起落装置配置。意向生成引擎104具有与用于关闭特定自由度的模板对应的策略由其处置。这些策略被加标签以识别它们涉及的自由度。复合物还可被存储且与策略关联，准备由意向生成引擎104选择且插入飞行区段意向数据集中。 

下列是策略和关联的复合物的示例：提供不同横向路径复合物以限定不同路径形状(例如，右转、左转、转弯顺序)的几何路径、水平飞行、恒定路径角度上升/下降、恒定速度上升/下降、一般上升/下降、CAS-MACH爬升、MACH-CAS下降、水平信任加速/减速、干净配置(clean configuration)(例如，起落装置、大升程装置和速度制动器的干净配置)和预定配置设置(例如，所部署的起落装置和用于着陆的大升程装置扩展件)。 

所述策略还可被加标签以指示它们应用的飞行阶段(例如，起飞、急剧爬升、巡航、下降、最终接近、着陆、滑行)。所述约束还用于确定应该选择哪个策略。返回到上述示例，约束可指定在附近的受限制空域的区域，从而引导所选策略来确保在适当点转弯，以避免受限制空域。 

当选择一个策略时，还可使用启发法。例如，飞行区段不可以关闭垂直剖面。意向生成引擎104可恢复回到用于较早飞行区段的飞行区段意向数据集，以发现所指定的最后海拔且可随后向前扫描以发现指定海拔的下一个飞行区段。两个海拔的比较可随后引导合适策略的选择。例如，如果两个飞行区段指定相同海拔，可以使用保持水平飞行的策略来修改不指定海拔的干预飞行区段。 

一旦在步骤650选择合适策略，程序620继续到步骤660，在步骤660与选择的策略对应的飞行器意向原型被生成并添加到飞行区段意向数据集。所述原型可被添加作为复合物的一部分，其中两个或更多 原型要被组合，即策略可要求原型或原型的复合物来描述所要求的指令，这取决于该策略的复杂性。 

执行步骤650和660，这是确保在飞行区段意向数据集内关闭所有打开的自由度所必需的。随着此处理完成，在步骤670检查以查看正在处理的飞行区段是否是最终的飞行区段。如果不是，该过程循环回到步骤615，在步骤615选择下一个飞行区段且再次进入程序620。 

当已经处理所有飞行区段时，如在步骤670所确定的，该过程继续到步骤680，在步骤680整合所有完成的飞行区段意向数据集，以形成使用形式语言(飞行器意向描述语言)表达的参数飞行器意向描述。这完成图5的步骤540。然后，根据步骤550处理参数飞行器意向，在步骤550通过现将关于图7描述的优化过程将参数范围分解成具体参数值。 

优化参数飞行器意向描述

步骤550的优化过程采取在参数飞行器意向描述中指定的所有参数范围，并通过优化反应在飞行意向实例中限定的目标的整个价值函数，来计算每个参数的最优值。 

如图7中所示，该过程在步骤710开始，在步骤710选择第一飞行区段。如上所述，可以提供用于按顺序处理的飞行区段的列表的任何方式排序所述飞行区段。 

在步骤720，浏览飞行区段意向数据集，以确定是否包含任何参数飞行器意向实例，使得该数据集包含需要分解的参数范围。如果没有参数意向，该方法前进到步骤725，在步骤725选择下一个飞行区段用于处理。当在步骤710发现飞行区段意向数据集以限定一个或多个参数范围时，该参数范围和任何关联的目标被检索并存储在各自列表中，如在步骤730所示。然后，在步骤740，进行检查以查看目前正在处理的飞行区段是否是最终的飞行区段。如果不是，该过程循环回到步骤725，以便可再次在步骤720选择下一个飞行区段用于处理。以这种方式，为参数范围检查所有飞行区段的飞行区段意向数据集，且编译整合要连同关联的目标解决的参数范围的列表。 

在步骤750，存储于关联列表中的目标在数学上组合成反映所有目 标的价值函数。所述目标可存储于用户偏好模型105中作为表达所要针对的目标的数学函数。然后，形成该价值函数可对应于组合描述每个目标的独立的数学函数。所述数学函数可以任何直接方式进行组合。例如，可形成加权组合，其中权重根据其重要性分配给每个目标。数据可存储于用户偏好模型105中，以指示所述目标的相对重要性。 

如果发现参数范围不具有关联的目标，预定义的数学函数的库可用于提供数学函数以用于包含在该价值函数中。例如，数学函数可与分配与所选参数值无关的常数值的参数范围关联，使得该参数值可被选择为该参数范围内的任何值，但经优化引起该价值函数值的整体改进。例如，该参数的特定值的选择可有助于实现关于前面的飞行区段的目标。 

因此，该价值函数奖励如何良好地满足所述目标且惩罚如何坏地不满足所述目标。 

在步骤760，读取关联列表中的每个参数范围，且修改参数飞行器意向描述中出现的关联的飞行器意向实例，使得该参数范围由落入该范围内的值代替。不同计划可用于选择值，例如通过选择最大值、最小值、平均值或者通过随机生成值而选择。在步骤760结束时，飞行器意向描述导致所有参数被定义且无参数范围保留。通过使用轨迹引擎112计算相应轨迹而测试此模型飞行器意向描述，其中意向生成引擎104可以为该模型飞行器意向描述计算价值函数值。 

然后，该过程前进到步骤780，在步骤780优化该模型飞行器意向描述。此优化过程迭代地改进参数值。也就是说，意向生成引擎104经历以下迭代，即随机改变部分或全部参数值，然后调用轨迹引擎112来计算新的轨迹，且计算新的价值函数值和确定是否得到改进。以这种方式，参数值以优化该价值函数的方式演化。这可以通过使用任何公知技术实现，例如通过使用诸如遗传算法等演化算法或通过线性优化来实现。这些技术提供优化的完全关闭的飞行器意向描述，且这被提供作为在步骤790的输出。 

飞行意向丰富且生成飞行器意向

现将参照图8至图10描述一种利用丰富飞行意向的特定方式生成 飞行器意向的方法。 

图8示出图5的飞行意向丰富步骤530被分解成三个连续阶段。首先，如在532所示，使用用户偏好模型105丰富该飞行意向描述。然后，如在534所示，使用操作环境模型106丰富该飞行意向描述。最后，如在536所示，使用飞行器性能模型118丰富该飞行意向描述。 

图9是图5的改编，其示出在一种生成完全关闭的飞行器意向描述123的整个方法中如何可以使用该三阶段丰富。图10是图2的改编，以示出如何可以使用整个系统来执行图9的方法。 

图10示出意向生成引擎104被分成四个组件104A-D。这些组件可对应于以提供所需功能的软件模块编程的分离的计算机处理器。可替换地，单个计算机处理器可提供两个或更多，且甚至所有四个引擎104A-D。例如，四个引擎104A-D可对应于在计算机处理器的单个计算机处理器或网络上操作的四个软件模块。 

用户偏好引擎104A是丰富飞行意向的第一引擎。用户偏好引擎104A使用用户偏好模型105丰富飞行意向且产生一次丰富的飞行意向描述152作为输出。如前面所述，执行使用用户偏好模型105的这种丰富。 

一次丰富的飞行意向描述152被传递给使用操作环境模型106来进一步丰富飞行意向描述152的操作环境引擎104B，从而产生二次丰富的飞行意向描述154。如前面所述，执行使用操作环境模型106的飞行意向描述152的丰富。 

二次丰富的飞行意向描述154被传递给使用分析器性能模型118来更进一步丰富飞行意向描述154的分析器性能引擎104C，从而产生三次丰富的飞行意向描述156。如前面所述，执行使用飞行器性能模型118的飞行意向描述154的丰富。在此实施例中，飞行器性能模型118是意向生成基础设施103的一部分(如与图2相比，在图2中飞行器性能模型118是轨迹计算基础设施110的一部分)。如从图10可以看到的，用户偏好模型105、操作环境模型106和飞行器性能模型118可全部传递数据给轨迹计算基础设施110的轨迹计算引擎112。 

核心意向生成引擎104D接收三次丰富的飞行意向描述156且通过添加飞行器意向实例完成飞行区段意向数据集内的打开的飞行器意向 实例，以关闭所有自由度，且因此生成参数飞行器意向描述，如先前关于图5的步骤540所述。核心意向生成引擎104D也优化参数飞行器意向，以产生完全关闭的飞行器意向描述114，如先前关于图5的步骤550所述。 

完全关闭的飞行器意向描述114被传递给轨迹计算引擎122，以允许计算相应轨迹。轨迹计算引擎112在计算轨迹时还使用地球模型120，并且还可以从用户偏好模型105、操作环境模型106和飞行器性能模型118中的任何模型调用数据。轨迹计算引擎112作为输出提供计算出的轨迹122的描述和完全关闭的飞行器意向描述123的描述，如已经关于图2描述的。 

图10还指示完全关闭的飞行器意向描述123可被传递回到核心意向生成引擎104D、操作环境引擎104B和用户偏好引擎104A，如现将参照图9所述。 

图9示出一种根据本发明实施例生成飞行器意向描述123的方法。许多步骤都已经如关于图5所述，且因此已经被给定相应参考标号且仅在这里概述。 

在步骤510，初始化意向生成基础设施103。在步骤520，飞行意向描述101和初始条件描述102由意向生成基础设施103接收，且经解析创建飞行区段意向数据集。每个数据集包含一个或多个打开飞行器意向实例，其中每个打开飞行器意向实例提供关于在将影响一个或多个运动和/或配置自由度的飞行区段期间飞行的某一方面的信息。此解析可由用户偏好引擎104A完成。然而，在此实施例中，为此目的提供分离的引擎(未示出)作为意向生成基础设施103的一部分。 

在步骤530，意向生成引擎104A-D使用用户偏好模型105、操作环境模型106和飞行器性能模型118丰富所解析的飞行意向。来自模型105、106和118的约束和目标被识别与飞行区段意向数据集(例如，并非所有包括在操作环境中的约束都可能应用于具体路线或特定飞行路径上的所有飞行区段)有关。意向生成引擎104A-D通过扩大数据集，以根据由飞行意向描述语言施加的句法和词法规则添加相关约束和目标到飞行意向实例来丰富飞行意向。 

第一，在步骤532，提供所解析的飞行意向给用户偏好引擎104A， 以便可以转换成一次丰富的飞行意向描述152。用户偏好引擎104A具有一组策略和启发法由其处置，以通过添加目标和约束到与飞行区段相关的飞行区段意向数据集而允许其将飞行意向描述转换成一次丰富的飞行意向描述152。 

第二，在步骤534，提供一次丰富的飞行意向描述152给操作环境引擎104B。操作环境引擎104B具有一组策略和启发法由其处置，以允许其将一次丰富的飞行意向描述152转换成二次丰富的飞行意向描述154。操作环境引擎104B添加与飞行区段相关的目标和约束，所述飞行区段包括已经包含由用户偏好引擎104A添加的约束和目标的飞行区段。因此，操作环境引擎104B寻求进一步丰富已经由用户偏好引擎104A丰富的飞行区段。例如，用户偏好引擎104A可添加关于优选路线的目标(比如以遵循提供向南接近特定机场的路线)，并且操作环境引擎104B可添加相关约束(比如以限定飞行器从南接近机场所遵循的STAR)。 

第三，在步骤536，提供二次丰富的飞行意向描述154给飞行器性能引擎104C。飞行器性能引擎104C具有一组策略和启发法由其处置，以允许其将二次丰富的飞行意向描述154转换成三次丰富的飞行意向描述156。飞行器性能引擎104C添加与飞行区段相关的目标和约束，所述飞行区段包括已经包含由用户偏好引擎104A和/或操作环境引擎104B添加的约束和目标的飞行区段。返回到上面示例，飞行器性能引擎104C可添加与襟翼部署速度和起落装置部署速度对应的用于STAR的约束。 

然后，三次丰富的飞行意向描述156被传递给核心意向生成引擎104D，其中在步骤540，引擎104D识别具有打开自由度的三次丰富飞行意向描述的飞行区段意向数据集。核心意向生成引擎104D用飞行器意向实例填充这些数据集，以关闭所有自由度。该过程由若干完成策略推进，如先前参照图5和图6所解释的。然后，在步骤550，核心意向生成引擎104D优化参数飞行器意向描述。该优化过程550采取在参数飞行器意向描述中指定的所有参数范围，且通过优化先前关于图5和图7所述的整个价值函数来计算每个参数的最优值。 

该方法前进到步骤560，在步骤560，核心意向生成引擎104D使 用轨迹引擎112生成相应轨迹且检查每个模型飞行器意向描述的预测轨迹满足由操作环境模型106、用户偏好模型105、飞行器性能模型118和原始飞行意向描述101限定的所有约束。 

如果所有约束被满足，该方法在步骤570结束，在步骤570提供完成的完全关闭的飞行器意向123的描述和/或提供相应轨迹122的描述。如果发现任何约束不被满足，该方法将重复某些步骤，以尝试发现满足所有约束的完全关闭的飞行器意向描述。 

在拟定的实施例中，所尝试的第一方法是使用可替代的优化策略重复优化步骤550。然而，在此实施例中，所尝试的第一方法是使用可替代的策略重复完成步骤540(如果如第一方法尝试可替代的优化策略，这将是所尝试的第二方法)。也就是说，该方法继续到步骤541，在步骤541，核心意向生成引擎104D确定是否已经尝试所有完成策略。如果不是，该方法继续到步骤542，在步骤542选择新的完成策略，然后重复方法步骤540至560。也就是说，使用新的策略检索和完成三次丰富的飞行意向描述156，在步骤550优化产生的参数飞行器意向描述，并且然后在步骤560重复所有约束得到满足的检查。 

该方法返回到步骤540，在步骤540检索在步骤530提供的原始丰富飞行意向描述，并且意向生成引擎104使用可替代的策略来通过插入飞行器意向实例而完成飞行意向描述，从而关闭所有自由度。然后该方法如以前继续通过步骤550和560。 

如果在步骤541发现已经尝试所有完成策略，则该方法继续到步骤543。在步骤543，操作环境引擎104B确定是否已经尝试可用于操作环境引擎104B的所有策略。如果不是，该方法继续到步骤544，在步骤544，操作环境引擎104B选择未尝试的策略。然后重复步骤534、536、540、550和560。另外，重复通过步骤541和542的循环，以便使用不同完成策略来尝试提供满足所有约束的飞行器意向114。以这种方式，该方法在操作环境引擎104B通过不同策略循环，其中对于操作环境引擎的策略中的每个策略尝试不同完成策略。如果这个失败，则将在步骤543出现否定回答。也就是说，在步骤543，操作环境引擎104B将确定已经尝试其所有策略。 

在这种情况下，该方法继续到步骤545，在步骤545用户偏好引擎 104A尝试不同策略。首先，在步骤545，进行检查以确保还未尝试可用于用户偏好引擎104A的所有策略。如果它们已经尝试，该方法在步骤547结束，在步骤547报告没有发现满足所有约束的飞行器意向。如果用户偏好引擎104A确定还未尝试其全部策略，则前进到步骤546，在步骤546选择未尝试的策略。 

然后重复步骤532、534、536、540、550和560。另外，重复通过步骤541和542的循环和通过步骤543和544的循环，以便使用不同操作环境引擎策略和不同完成策略来尝试提供满足所有约束的飞行器意向114。以这种方式，该方法在核心意向生成引擎104D、操作环境引擎104B和用户偏好引擎104A通过不同策略循环，以发现满足所有约束的飞行器意向114。 

其中尝试可替代的策略的顺序优先于存储于用户偏好模型105中的约束和目标。也就是说，在已经尝试操作环境引擎策略和完成策略的所有其他组合之后，最后做出当使用用户偏好引擎104A时所做的变化。然后，接下来优先的是存储于操作环境模型106中的约束和目标。也就是说，在做出对操作环境引擎策略的任何变化之前，尝试所有可用完成策略。 

接近机场的示例

现将参考图11至图13描述上述方法的示例。在此示例中，飞行器810正接近机场，以在跑道820上着陆。飞行意向可仅指定飞行器在到达航路点ALPHA之后在跑道820上着陆。 

为了提供完全关闭的飞行器意向描述114，意向生成引擎104可用从描述当接近机场时要遵循的STAR程序的操作环境模型106中检索的信息来增加此基本飞行意向。例如，意向生成引擎104可建立风向，确定逆风接近跑道820的方向，且为到达航路点ALPHA的飞行器的此类着陆检索STAR程序。 

STAR程序将对应于一组限制。在此示例中，要遵循的横向路径规定飞行器通过航路点ALPHA、BETA、GAMMA和DELTA的路线，准备最终直线接近跑道820。这些航路点被示于图11中。STAR程序还可包含沿在每个航路点处要维持的路线以及海拔对速度的限制。这 些海拔被示于图12中。 

在航路点ALPHA，限定广阔的可允许海拔范围，如在910处所指示的。为航路点BETA和GAMMA限定较小海拔范围，如分别在920和930处所示。如在940处所示为航路点DELTA限定具体海拔，以相应于其中滑翔道会被拦截的最终接近的开始海拔。 

意向生成引擎104可使用这些限制，以增加飞行意向。例如，可以相应于要遵循的航路点之间的区段而创建附加的飞行区段。此外，可创建参数飞行器意向，其中限定在每个航路点处的海拔范围，而不提供具体海拔。如下所述，目标可用于指定要满足的海拔。 

图13示出两个可替代的垂直剖面810a和810b。剖面810a对应于由航空公司操作的飞行器810，飞行器810优选尽可能长地尽可能高地飞行。此目标将被记录在用户偏好模型105中。因此，意向生成引擎104设置在每个航路点处的海拔作为所指定的最大海拔，然后计算飞行器810的可能的最大下降速率，以当每个下降阶段必须开始时建立且创建限定每个下降阶段之间的水平飞行连同限定下降点顶部(TOD2)的区段。因此，通过使用该目标，意向生成引擎104生成将产生在810a处所示的阶梯式下降的垂直剖面的飞行器意向。此剖面说明了飞行器810在正好及时进行陡峭下降之前尽可能长地尽可能高的飞行，以满足为每个航路点规定的最大海拔。 

另一航空公司可能不喜欢看到飞行器在水平飞行和下降之间加速多次的这种接近。此第二航空公司可优选用最小飞行路径角度变化来飞行稳定持续的下降。此接近可被反映作为存储于用户偏好模型105中的目标。意向生成引擎104可检索此目标，且确定如在图13中的810b所示的垂直剖面。此垂直剖面从计算的下降点顶部TOD1看到具有恒定飞行路径角度的稳定下降，所述计算的下降点顶部TOD1通过所有需要的海拔范围。 

如从图13可以看到的，可对飞行路径角度作某些变化，同时仍然确保海拔限制得到满足。进一步的目标可引导垂直剖面的最终选择。例如，该航空公司可具有用被设定为怠速的节流阀且用最小速度制动器部署来飞行连续下降的接近的进一步目标。此目标可随后由意向生成引擎104使用，以设置适当飞行路径角度。 

在下降过程中飞行恒定飞行路径角度和在怠速时飞行连续下降接近的目标是互补的，因为他们都影响垂直剖面。有时，这些目标将导致冲突，因为两个都不可以得到满足。为了避免这个，可优先考虑目标，使得意向生成引擎104可以确定其中发生冲突的哪个目标得到满足。 

航空公司可存储用户偏好模型105中的限制以及目标。例如，如上所述，横向剖面被在操作环境模型106中的STAR描述中指定的航路点部分地限定。然而，这些限制未解决飞行器810如何转弯来满足每个航路点ALPHA、BETA、GAMMA和DELTA的横向位置。该航空公司还可设置限制，例如以为了乘客舒适的利益不超过某一倾斜角。意向生成引擎104可在飞行意向丰富步骤530过程中从用户偏好模型105检索此目标。在步骤550，此限制可用于为随后在步骤560优化的倾斜角设置参数范围。 

预期应用

本发明可发现关于要求飞行器的轨迹预测的任何应用的实用性。例如，轨迹计算基础设施110可被提供作为飞行器的飞行管理系统的一部分。当确定该飞行器如何飞行时，该飞行管理系统可利用轨迹预测设施。 

如前段所述的预测的轨迹可被提供给空中交通管理，类似于详细飞行计划的提供。 

对于基于空中的轨迹计算基础设施，该飞行管理系统可访问一些生成飞行器意向所需的信息。例如，可本地存储航空公司偏好用于检索和使用。此外，如果有必要可以本地存储和更新飞行器性能模型118和地球模型120。进一步的信息，例如要遵循的特定SID、导航路线和STAR以及如当部署起落装置、改变襟翼设置、引擎等级等时的其他偏好可由飞行员输入。可根据建议的空速假设一些丢失信息，例如襟翼和起落装置部署时间。 

所有这些所需信息可在飞行之前获得，以便可以预测整个飞行的轨迹。可替换地，在飞行之前仅可获得部分信息，且其余信息可在途中获得。此信息可在飞行员输入之后获得(或按需要被更新)，例如以 响应于引擎等级或飞行水平的变化。由于如通过地球模型120所更新的主要大气条件的改变，轨迹计算基础设施110还可更新预测的轨迹以及因此如以飞行器意向描述语言表达的飞行器意向。更新可经由飞行器和地面之间的任何类型的公知通信链路230通信：最新大气条件可被发送给飞行器，且修订的飞行器意向或预测的轨迹可以从飞行器发送。 

空中交通管理应用将类似于上述基于空中的系统。空中交通管理可具有确定飞行器意向所必需的信息，如飞行程序(SID、STAR等)、关于飞行器性能的信息(作为飞行器性能模型)、大气条件(作为地球模型)和甚至可能的航空公司偏好。一些信息，如与例如当改变飞行器配置时相关的飞行员偏好可在飞行之前或在飞行过程中收集。在信息不可用的情况下，空中交通管理可作出假设，以便生成飞行器意向且预测该轨迹。例如，可假设所有飞行员将离跑道阈值10海里或以特定空速部署其起落装置。 

空中交通管理可利用预测的飞行器轨迹来识别潜在的冲突。任何潜在的冲突可通过建议一个或多个飞行器对飞行/飞行器意向的必要变化而解决。 

本领域的技术人员将认识到在不背离由所附权利要求限定的本发明范围情况下，可对上述实施例作出变化。 

Claims (15)

1.一种生成以形式语言表达的飞行器意向(114)描述的计算机实施的方法，该飞行器意向描述提供飞行器在飞行时间段中的预期运动和配置的明确的四维描述，该方法包括：

获得与跨越所述飞行时间段的飞行计划对应的飞行意向描述(101)；

确保所述飞行意向描述(101)经解析提供飞行意向(101)的实例，飞行意向(101)的每个实例跨越飞行区段，其中所述飞行区段一起跨越所述飞行时间段；

对于每个飞行区段，生成关联的飞行意向区段数据集，所述关联的飞行意向区段数据集包括一个或多个飞行意向(101)的实例和/或一个或多个打开飞行器意向(114)的实例，其中打开飞行器意向(114)的每个实例描述飞行器在至少一个运动自由度中的运动，从而关闭关联的至少一个运动自由度和/或提供飞行器配置的描述，以关闭至少一个配置自由度；

基于用户偏好的丰富步骤包括比较飞行区段意向数据集与存储于用户偏好数据库中的约束和/或目标，和识别与所述飞行区段意向数据集有关的约束和/或目标，并用描述所识别的约束和/或目标的信息丰富所述飞行区段意向数据集，从而提供丰富的飞行意向描述(101)，其中基于用户偏好的丰富步骤是根据用户偏好丰富策略执行的；

基于操作环境的丰富步骤包括比较飞行区段意向数据集与存储于操作环境数据库中的约束和/或目标，并且识别与所述飞行区段意向数据集有关的约束和/或目标，并用描述所识别的约束和/或目标的信息丰富所述飞行区段意向数据集，从而提供进一步丰富的飞行意向描述(101)，其中基于操作环境的丰富步骤是根据操作环境丰富策略执行的；

基于飞行器性能的丰富步骤包括比较飞行区段意向数据集与存储于飞行器性能数据库中的约束和/或目标，并且识别与所述飞行区段意向数据集有关的约束和/或目标，并用描述所识别的约束和/或目标的信息丰富所述飞行区段意向数据集，从而提供更进一步丰富的飞行意向描述(101)；

完成打开飞行器意向(114)的实例的步骤包括通过识别其中并未关闭所有自由度的飞行区段意向数据集而将所述飞行区段意向数据集内的打开飞行器意向(114)的实例转换成参数飞行器意向(114)的实例，并通过添加或修改一个或多个飞行器意向(114)的实例完成所识别的飞行区段意向数据集，从而通过从多个存储的完成策略中选择完成策略且添加或修改与所述完成策略对应的飞行器意向的实例而关闭所有自由度，并且整合所述飞行区段意向数据集，从而提供在以形式语言表达的所述飞行时间段内的完全关闭的参数飞行器意向(114)描述，并且其中添加飞行器意向(114)的实例的步骤包括提供参数范围，从而形成所述参数飞行器意向描述(114)；和

优化所述参数飞行器意向(114)描述的步骤包括根据优化策略确定每个参数范围的参数的最优值，从而生成所述完全关闭的飞行器意向描述(114)。

2.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：

如果不能够生成完全关闭的飞行器意向描述(114)来满足在由所述基于飞行器性能的丰富提供的所述更进一步丰富的飞行意向描述(101)中包含的所有目标和约束，

执行优化循环，其包括根据可替代的优化策略迭代地重复优化所述参数飞行器意向描述(114)的步骤，直到生成完全关闭的飞行器意向描述(114)，所述完全关闭的飞行器意向描述(114)满足在由所述基于飞行器性能的丰富提供的所述更进一步丰富的飞行意向描述(101)中包含的所有目标和约束。

3.根据权利要求2所述的方法，其进一步包括：

如果在执行所述优化循环之后，不能够生成完全关闭的飞行器意向描述(114)来满足在由所述基于飞行器性能的丰富提供的所述更进一步丰富的飞行意向描述(101)中包含的所有目标和约束，

执行完成循环，其包括根据可替代的完成策略迭代地重复完成所述飞行意向描述(101)的步骤，并且在所述完成循环的每个迭代过程中，执行所述优化循环，直到生成完全关闭的飞行器意向(114)，所述完全关闭的飞行器意向描述(114)满足在由所述基于飞行器性能的丰富提供的所述更进一步丰富的飞行意向描述(101)中包含的所有目标和约束。

4.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：

如果不能够生成完全关闭的飞行器意向描述(114)来满足在由所述基于飞行器性能的丰富提供的所述更进一步丰富的飞行意向描述(101)中包含的所有目标和约束，

执行完成循环，其包括根据可替代的完成策略迭代地重复完成所述飞行意向描述(101)的步骤，并且在所述完成循环的每个迭代过程中，执行所述优化步骤，直到生成飞行器意向(114)，该飞行器意向(114)满足在由所述基于飞行器性能的丰富提供的所述更进一步丰富的飞行意向描述(101)中包含的所有目标和约束。

5.根据权利要求3或权利要求4所述的方法，其进一步包括：

如果在执行所述完成循环之后，不能够生成完全关闭的飞行器意向描述(114)来满足在由所述基于飞行器性能的丰富提供的所述更进一步丰富的飞行意向描述(101)中包含的所有目标和约束，

执行操作环境循环，其包括根据可替代的操作环境丰富策略迭代地重复基于操作环境的丰富步骤，之后是基于飞行器性能的丰富步骤，并且在所述操作环境循环的每个迭代过程中，执行所述完成循环，直到生成完全关闭的飞行器意向描述(114)，所述完全关闭的飞行器意向描述(114)满足在由所述基于飞行器性能的丰富提供的所述更进一步丰富的飞行意向描述(101)中包含的所有目标和约束。

6.根据权利要求5所述的方法，其进一步包括：

如果在执行所述操作环境循环之后，不能够生成完全关闭的飞行器意向描述(114)来满足在由所述基于飞行器性能的丰富提供的所述更进一步丰富的飞行意向描述(101)中包含的所有目标和约束，

执行用户偏好循环，其包括根据可替代的用户偏好丰富策略迭代地重复基于用户偏好的丰富步骤，并且在所述用户偏好循环的每个迭代过程中，执行所述操作环境循环，直到生成完全关闭的飞行器意向描述(114)，所述完全关闭的飞行器意向描述(114)满足在由所述基于飞行器性能的丰富提供的所述更进一步丰富的飞行意向描述(101)中包含的所有目标和约束。

7.根据权利要求1、2、3或4所述的方法，其中所述操作环境数据库已在其中存储了包括对在空域内飞行的限制的约束；

且任选地，其中：

识别与所述飞行区段意向数据集有关的约束包括仅识别影响其中该飞行器将在相应飞行区段期间通过的空域的那些约束。

8.根据权利要求1、2、3或4所述的方法，其中所述用户偏好数据库已在其中存储了包括描述操作偏好的信息的目标；

且任选地，其中：

识别与所述飞行区段意向数据集有关的目标包括例如通过识别航空公司操作飞行器的目标，通过识别与在相应飞行区段期间发生的飞行阶段有关的目标，或者通过识别与其中该飞行器将在相应飞行区段期间通过的空域有关的目标，来识别与该飞行器关联的目标。

9.根据权利要求1、2、3或4所述的方法，其中完成所述飞行意向描述(101)的步骤包括：

通过完成策略影响的自由度识别所述完成策略，并从经识别影响所述自由度的策略选择完成策略以关闭在识别的飞行区段中的自由度；

且任选地，

通过其中完成策略应用的飞行阶段识别所述完成策略，并从经识别影响所述自由度且经识别应用于与所识别飞行区段关联的飞行阶段的策略选择完成策略，以关闭自由度。

10.根据权利要求1、2、3或4所述的方法，其中在优化所述参数飞行器意向描述(114)的步骤中确定所述最优值包括：

根据所述优化策略生成初始参数值，从而形成模型飞行器意向描述；

从所述模型飞行器意向描述计算轨迹(122)；

使用价值函数计算所述轨迹(122)的价值函数值，该价值函数使用在所述更进一步丰富的飞行意向描述中包含的目标任选地形成；和

重复修改所述参数值的迭代，计算产生的轨迹(122)，并计算产生的价值函数值来确定所述完全关闭的飞行器意向描述(114)是否得到改进，从而通过改进所述价值函数值而优化所述参数值。

11.根据权利要求1、2、3或4所述的方法，其包括：

从所述完全关闭的飞行器意向描述(114)计算在飞行时间段内的轨迹(122)，并且任选地，使得该飞行器飞行该轨迹(122)或比较该轨迹(122)与其他飞行器的轨迹，从而识别冲突。

12.一种计算机基础设施，其经编程以执行权利要求1、2、3或4所述的方法。

13.一种飞行器，其包括权利要求12所述的计算机基础设施。

14.一种包括计算机代码指令的计算机程序，当在计算机上执行时，所述计算机代码指令使得该计算机执行如权利要求1、2、3或4中任一项所述的方法。

15.一种计算机可读存储介质，其具有在其上记录的如权利要求14所述的计算机程序。