CN105824323A - 一种多机会和下的飞机防撞方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种多机会和下的飞机碰撞方法,包含以下步骤:S1,根据飞机性能边界,以飞机当前状态为基础,给出增量式策略;S2,每架飞机周期获取本机周围所有飞机的飞行数据,以时间为尺度,计算飞机两两之间的碰撞概率;S3,利用碰撞概率,构造碰撞矩阵;S4,利用碰撞矩阵的行列式值表征碰撞态势值;S5,遍历步骤S1中的策略,依据步骤S4计算步骤S1中每一策略对应的态势值;S6,从S5中选取态势值最大的策略,交给自动飞行控制系统,完成策略的自动跟踪;S7,周期计算态势值,直到态势值达到最大,停止计算,此时实现所有飞机的安全避撞。本发明的多机会和下的飞机防撞方法在兼容原有垂直避撞方法的同时,扩展了避撞选择空间,增强了飞机避撞能力。

Description

一种多机会和下的飞机防撞方法
技术领域
本发明涉及飞行控制技术领域,具体涉及一种多机会和下的飞机防撞方法。
背景技术
机载防撞系统的任务是在两架飞机空中存在相撞的情况下,提前给飞行员给出垂直方向的爬升或下降建议,改变相撞飞机的原有航线,避免飞机相撞。目前,利用机载防撞系统来保障飞行安全已经是民机以及无人机领域有效的空中保障手段。
随着我国低空领域的开放以及大量无人机的升空,给我国的空域安全造成不小的挑战。空中飞行器之前相撞的概率日益增大。传统的机载防撞系统爬升/下降决策方法仅适用于固定航线,高度层受限,空运密度较小,现在很多无人飞行器没有固定的飞行航线,已经难以满足安全需求,如何更好的利用空域,实现三维空间上的避撞成为一个需要解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种多机会和下的飞机防撞方法,以解决或至少减轻背景技术中所存在的至少一处的问题。
本发明采用的技术方案是:提供一种多机会和下的飞机防撞方法,包含以下步骤:S1,根据飞机性能边界,以飞机当前状态为基础,给出增量式策略;S2,每架飞机周期获取本机周围所有飞机的飞行数据,以时间为尺度,计算飞机两两之间的碰撞概率;S3,利用碰撞概率,构造碰撞矩阵;S4,利用碰撞矩阵的行列式值表征碰撞态势值;S5,遍历步骤S1中的策略,依据步骤S4计算步骤S1中每一策略对应的态势值;S6,从S5中选取态势值最大的策略,交给自动飞行控制系统,完成策略的自动跟踪;S7,飞机机动导致当前态势值小于最大态势值时,循环步骤S1至S6。
优选地,所述步骤S1中的飞机当前状态包含水平航迹角、纵向航迹角、指示速度。
优选地,所述步骤S1中的飞机性能边界是指在飞机高度一定时,飞机的速度边界和高度边界。
优选地,所述步骤S1中的策略包含加速、减速、上爬、下降、左转、右转或是其多项参数的组合。
优选地,所述步骤S2中的周期设定为500ms~1000ms。
优选地,所述步骤S2中飞机获取本机周围所有飞机的数据,其获取范围为以本机为中心,半径为30海里以内。
优选地,所述步骤S2中获取的飞行数据包含目标飞机的精度、纬度、速度及高度。
优选地,防撞飞机包含5架,所述步骤S3中的碰撞矩阵定义为C,
C = S p ( 0 , 1 ) p ( 0 , 2 ) p ( 0 , 3 ) p ( 0 , 4 ) p ( 1 , 0 ) S p ( 1 , 2 ) p ( 1 , 3 ) p ( 1 , 4 ) p ( 2 , 0 ) p ( 2 , 1 ) S p ( 2 , 3 ) p ( 2 , 4 ) p ( 3 , 0 ) p ( 3 , 1 ) p ( 3 , 2 ) S p ( 3 , 4 ) p ( 4 , 0 ) p ( 4 , 1 ) p ( 4 , 2 ) p ( 4 , 3 ) S
其中,p(i,j)=p(j,i),表示碰撞概率,S为满足矩阵C正定的任意实数。
优选地,所述步骤S4中的碰撞态势值定义为F,其中,F=|C|。
本发明的有益效果在于:本发明的一种多机会和下的飞机防撞方法在兼容原有垂直避撞方法的同时,扩展了避撞选择空间,增强了飞机避撞能力。
附图说明
图1是本发明一实施例的多机会和下的飞机防撞方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明实施的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中,自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,旨在用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。下面结合附图对本发明的实施例进行详细说明。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“中心”、“纵向”、“横向”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明保护范围的限制。
本发明采用射频阵列控制技术,搭建电台与天线之间的射频传输通道,将机腹天线和背鳍天线联合起来进行使用,不仅充分利用了装机方向图好、不易受载机电子设备干扰的机腹天线,提高了电台的通信质量;同时,通过射频阵列的通道隔离性能,还使得第一电台4和第二电台5的工作频率能够任意选取,兼容工作。
如图1所示,一种多机会和下的飞机防撞方法,包含以下步骤:S1,根据飞机性能边界,以飞机当前状态为基础,给出增量式策略;S2,每架飞机周期获取本机周围所有飞机的飞行数据,以时间为尺度,计算飞机两两之间的碰撞概率;S3,利用碰撞概率,构造碰撞矩阵;S4,利用碰撞矩阵的行列式值表征碰撞态势值;S5,遍历步骤S1中的策略,依据步骤S4计算步骤S1中每一策略对应的态势值;S6,从S5中选取态势值最大的策略,交给自动飞行控制系统,完成策略的自动跟踪;S7,飞机机动导致当前态势值小于最大态势值时,循环步骤S1至S6。
本发明的一种多机会和下的飞机防撞方法在兼容原有垂直避撞方法的同时,扩展了避撞选择空间,增强了飞机避撞能力。
在本实施例中,步骤S1中的飞机当前状态包含水平航迹角、纵向航迹角、指示速度。步骤S1中的飞机性能边界是指在飞机高度一定时,飞机的速度边界和高度边界。步骤S1中的策略包含加速、减速、上爬、下降、左转、右转或是其多项参数的组合。例如,在一个实施例中,具体给出16个策略:
策略0:飞机下一周期水平航迹角减小3度;
策略1:飞机下一周期水平航迹角增大3度。
策略2:飞机下一周期纵向航迹角减小2度。
策略3:飞机下一周期纵向航迹角增大2度。
策略4:飞机下一周期指示空速减小5m/s。
策略5:飞机下一周期指示空速增大5m/s。
策略6:飞机下一周期指示空速减小5m/s,水平航迹角增大3度。
策略7:飞机下一周期指示空速减小5m/s,水平航迹角减小3度。
策略8:飞机下一周期指示空速减小5m/s,纵向航迹角增大2度。
策略9:飞机下一周期指示空速减小5m/s,纵向航迹角减小2度。
策略10:飞机下一周期指示空速增大5m/s,纵向航迹角增大2度。
策略11:飞机下一周期指示空速增大5m/s,纵向航迹角减小2度。
策略12:飞机下一周期水平航迹角增大3m/s,纵向航迹角增大2度。
策略13:飞机下一周期水平航迹角增大3m/s,纵向航迹角减小2度。
策略14:飞机下一周期水平航迹角减小3m/s,纵向航迹角增大2度。
策略15:飞机下一周期水平航迹角减小3m/s,纵向航迹角增大2度。
在本实施例中,步骤S2中的周期设定为500ms~1000ms。可以理解的是,周期的设定可以根据每架飞机自身的机动性能设定。例如,在一个备选实施例中,飞机获取周边飞机飞行参数的周期设定为600ms;在另一个备选实施例中,飞机获取周边飞机飞行参数的周期设定为900ms。
在本实施例中,步骤S2中飞机获取本机周围所有飞机的数据,其获取范围为以本机为中心,半径为30海里以内。
在本实施例中,步骤S2中获取的飞行数据包含目标飞机的精度、纬度、速度及高度。
在步骤S2中,利用机载ADS-B技术,每架飞机通过ADS-BIN功能,以500ms为周期,接收周围所有飞机的飞行数据,同时,利用ADS-BOUT功能,以500ms为周期发送本机的数据到周围空域。每架飞机接收到周围所有飞机的飞行数据后,按照如下公式进行计算碰撞概率:
选取公共基准点,将经纬度转化为直角坐标之后,给定的飞机A和飞机B的坐标表达为(SAx0,SAy0,SAz0),(SBx0,SBy0,SBz0)。同时将本机的速度表达以极坐标的形式给出,据此飞机的速度表达如下:
V A x = | V A | c o s λ c o s χ V A y = | V A | c o s λ sin χ V A z = | V A | s i n γ
根据飞机之间的安全距离要求,得到如下公式:
(SAx-SBx)2+(SAy-SBy)2+(SAz-SBz)2=D2 0≥R2
则从当前时刻为时间起点,在任意时刻两机之间的距离表达式为:
D2(t)=(SAx0+|VA|cosλcosχ*t-SBx0-VBx*t)2+
(SAy0+|VA|cosλsinχ*t-SBy0-VBy*t)2+
(SAz0+|VA|sinλ*t-SBz0-VBz*t)2
经过简化之后,得到如下表达式:
D2(t)=a*t2+b*t+c,其中
a = ( | V A | cos λ cos χ - V B x ) 2 + ( | V A | cos λ sin χ - V B y ) 2 + ( | V A | sin λ - V B z ) 2 b = 2 × ( ( S A x 0 - S B x 0 ) ( | V A | cos γ cos χ - V B x ) + ( S A y 0 - S B y 0 ) ( | V A | cos γ sin χ - V B y ) + ( S A z 0 - S B z 0 ) ( | V A | sin γ - V B z ) ) c = ( S A x 0 - S B x 0 ) 2 + ( S A y 0 - S B y 0 ) 2 + ( S A z 0 - S B z 0 ) 2
得到
在本实施例中,以5架飞机的碰撞场景为模型,初始位置及速度信息如下(分别为位置坐标X,位置坐标Y,位置坐标Z,指示空速,水平航迹角,纵向航迹角):AC0(0Km,0Km,5Km,350Km/h,0度,0度),AC1(10Km,-11Km,6Km,500Km/h,135度,-5度),AC2(12Km,9Km,6Km,500Km/h,216度,-5度),AC3(9Km,11Km,4Km,450Km/h,222度,5度),AC4(7Km,-13Km,4Km,550Km/h,135度,5度)。根据如下公式,计算碰撞概率:
计算得到碰撞概率为:
p(0,1)=p(1,0)=0.467757;p(0,2)=p(2,0)=0.598803;p(0,3)=p(3,0)=0.350321;
p(0,4)=p(4,0)=0.170534;p(1,2)=p(2,1)=0.859223;p(1,3)=p(3,1)=0.918975;
p(1,4)=p(4,1)=0.590535;p(2,3)=p(3,2)=0.817487;p(2,4)=p(4,2)=0.534413;
p(3,4)=p(4,3)=0.582045;
步骤S3中的碰撞矩阵定义为C,
C = S p ( 0 , 1 ) p ( 0 , 2 ) p ( 0 , 3 ) p ( 0 , 4 ) p ( 1 , 0 ) S p ( 1 , 2 ) p ( 1 , 3 ) p ( 1 , 4 ) p ( 2 , 0 ) p ( 2 , 1 ) S p ( 2 , 3 ) p ( 2 , 4 ) p ( 3 , 0 ) p ( 3 , 1 ) p ( 3 , 2 ) S p ( 3 , 4 ) p ( 4 , 0 ) p ( 4 , 1 ) p ( 4 , 2 ) p ( 4 , 3 ) S
其中,p(i,j)=p(j,i),表示碰撞概率,S为满足矩阵C正定的任意实数。
此矩阵C行列式值表征飞机碰撞态势程度,当矩阵C行列式值最小的时候,代表所有飞机均相撞,最危险态势,当矩阵C行列式值最大的时候,代表所有飞机均不相撞,最安全态势。据此,在S4中将矩阵行列式值与态势值进行了关联。
具体的,在本实施例中,以5架飞机的碰撞场景为模型,构造的碰撞矩阵为:
C = 5 0.467757 0.598803 0.350321 0.170534 0.467757 5 0.859223 0.918975 0.590535 0.598803 0.859223 5 0.817487 0.534413 0.350321 0.918975 0.817487 5 0.582045 0.170534 0.590535 0.534413 0.582045 5
在本实施例中,步骤S4中的碰撞态势值定义为F,其中,F=|C|。
即态势值F=|C|=2732.83。
步骤S5中,从S1策略集中遍历每一策略,计算执行此策略500ms之后所对应的态势值,同时将此策略和态势值存储在数组中,等待遍历计算完成之后,寻找最大的态势值所对应的策略编号,将此策略作为此周期的最优策略,送入自动飞控系统进行执行。周期计算态势值,直到态势值达到最大,停止计算,此时实现所有飞机的安全避撞。
执行策略0:500ms之后对应的态势值F0=2731.72。
执行策略1:500ms之后对应的态势值F1=2730.62。
执行策略2:500ms之后对应的态势值F2=2730.62。
执行策略3:500ms之后对应的态势值F3=2730.77。
执行策略4:500ms之后对应的态势值F4=2731.69。
执行策略5:500ms之后对应的态势值F5=2733.98。
执行策略6:500ms之后对应的态势值F6=2730.60。
执行策略7:500ms之后对应的态势值F7=2731.62。
执行策略8:500ms之后对应的态势值F8=2732.89。
执行策略9:500ms之后对应的态势值F9=2732.81。
执行策略10:500ms之后对应的态势值F10=2730.93。
执行策略11:500ms之后对应的态势值F11=2731.11。
执行策略12:500ms之后对应的态势值F12=2732.01。
执行策略13:500ms之后对应的态势值F13=2729.30。
执行策略14:500ms之后对应的态势值F14=2731.23。
执行策略15:500ms之后对应的态势值F15=2730.88。
从以上16种策略中选取出最大态势值F5=2733.98,此策略对应的策略号为5,即策略5:飞机下一周期指示空速增大5m/s;
此时计算出的指令为350Km/h+5Km/h*3.6=368Km/h,将此速度送入自动飞控系统进行指令跟踪。并且每架飞机依次执行S1-S6,直到当前态势值F=5^5=3125,最大态势值为相应P矩阵对角元素的乘积,表明所有飞机均已实现避撞。如果再次由于机动导致当前态势值小于3125,则每架飞机继续执行S7。
最后需要指出的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制。尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种多机会和下的飞机防撞方法,其特征在于,包含以下步骤:
S1,根据飞机性能边界,以飞机当前状态为基础,给出增量式策略;
S2,每架飞机周期获取本机周围所有飞机的飞行数据,以时间为尺度,计算飞机两两之间的碰撞概率;
S3,利用碰撞概率,构造碰撞矩阵;
S4,利用碰撞矩阵的行列式值表征碰撞态势值;
S5,遍历步骤S1中的策略,依据步骤S4计算步骤S1中每一策略对应的态势值;
S6,从S5中选取态势值最大的策略,交给自动飞行控制系统,完成策略的自动跟踪;
S7,飞机机动导致当前态势值小于最大态势值时,循环步骤S1至S6。
2.如权利要求1所述的多机会和下的飞机防撞方法,其特征在于:所述步骤S1中的飞机当前状态包含水平航迹角、纵向航迹角、指示速度。
3.如权利要求1所述的多机会和下的飞机防撞方法,其特征在于:所述步骤S1中的飞机性能边界是指在飞机高度一定时,飞机的速度边界和高度边界。
4.如权利要求1所述的多机会和下的飞机防撞方法,其特征在于:所述步骤S1中的策略包含加速、减速、上爬、下降、左转、右转或是其多项参数的组合。
5.如权利要求1所述的多机会和下的飞机防撞方法,其特征在于:所述步骤S2中的周期设定为500ms~1000ms。
6.如权利要求1所述的多机会和下的飞机防撞方法,其特征在于:所述步骤S2中飞机获取本机周围所有飞机的数据,其获取范围为以本机为中心,半径为30海里以内。
7.如权利要求1所述的多机会和下的飞机防撞方法,其特征在于:所述步骤S2中获取的飞行数据包含目标飞机的精度、纬度、速度及高度。
8.如权利要求1所述的多机会和下的飞机防撞方法,其特征在于:防撞飞机包含5架,所述步骤S3中的碰撞矩阵定义为C,
C = S p ( 0 , 1 ) p ( 0 , 2 ) p ( 0 , 3 ) p ( 0 , 4 ) p ( 1 , 0 ) S p ( 1 , 2 ) p ( 1 , 3 ) p ( 1 , 4 ) p ( 2 , 0 ) p ( 2 , 1 ) S p ( 2 , 3 ) p ( 2 , 4 ) p ( 3 , 0 ) p ( 3 , 1 ) p ( 3 , 2 ) S p ( 3 , 4 ) p ( 4 , 0 ) p ( 4 , 1 ) p ( 4 , 2 ) p ( 4 , 3 ) S
其中,p(i,j)=p(j,i),表示碰撞概率,S为满足矩阵C正定的任意实数。
9.如权利要求8所述的多机会和下的飞机防撞方法,其特征在于:所述步骤S4中的碰撞态势值定义为F,其中,F=|C|。
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105843256A (zh) * 2016-05-13 2016-08-10 中国航空工业集团公司西安飞机设计研究所 一种多机编队飞行控制方法
CN106292709A (zh) * 2016-10-13 2017-01-04 北京航空航天大学 多无人飞行器避撞控制方法和装置
CN109255982A (zh) * 2018-09-27 2019-01-22 中国人民解放军国防科技大学 一种三架次飞机防撞方法及系统
CN109839123A (zh) * 2017-11-28 2019-06-04 上海航空电器有限公司 前视预测告警技术中实时机动性能参数的确定方法
CN110109476A (zh) * 2019-05-06 2019-08-09 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 基于碰撞概率的异构无人飞行器自主碰撞预警方法
CN110991502A (zh) * 2019-11-21 2020-04-10 北京航空航天大学 一种基于类别激活映射技术的空域安全态势评估方法
CN111338382A (zh) * 2020-04-15 2020-06-26 北京航空航天大学 一种安全态势引导的无人机路径规划方法
CN114020036A (zh) * 2021-12-03 2022-02-08 南京大学 一种多无人机编队阵型变换时的防碰撞方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030046025A1 (en) * 2001-09-04 2003-03-06 Jamieson James R. Wide field scanning laser obstacle awareness system
CN102854883A (zh) * 2012-07-04 2013-01-02 北京航空航天大学 一种无人机动态紧急避撞区的建模方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030046025A1 (en) * 2001-09-04 2003-03-06 Jamieson James R. Wide field scanning laser obstacle awareness system
CN102854883A (zh) * 2012-07-04 2013-01-02 北京航空航天大学 一种无人机动态紧急避撞区的建模方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ANTHONY NARKAWICZ 等: "A TCAS-II Resolution Advisory Detection Algorithm", 《AMERICAN INSTITUTE OF AERONAUTICS AND ASTRONAUTICS》 *
何桂萍 等: "基于TCASⅡ和ADS-B的组合监视防撞系统研究", 《电光与控制》 *
张帅 等: "多机会合下的机载防撞三维避撞策略研究", 《航空科学技术》 *
林云松 等: "一种新的通用航空机载防撞逻辑设计方法", 《电讯技术》 *
马宇申 等: "基于ADS-B的飞机防撞算法", 《现代导航》 *

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105843256B (zh) * 2016-05-13 2019-03-08 中国航空工业集团公司西安飞机设计研究所 一种多机编队飞行控制方法
CN105843256A (zh) * 2016-05-13 2016-08-10 中国航空工业集团公司西安飞机设计研究所 一种多机编队飞行控制方法
CN106292709A (zh) * 2016-10-13 2017-01-04 北京航空航天大学 多无人飞行器避撞控制方法和装置
CN106292709B (zh) * 2016-10-13 2019-03-29 北京航空航天大学 多无人飞行器避撞控制方法和装置
CN109839123B (zh) * 2017-11-28 2023-09-12 上海航空电器有限公司 前视预测告警技术中实时机动性能参数的确定方法
CN109839123A (zh) * 2017-11-28 2019-06-04 上海航空电器有限公司 前视预测告警技术中实时机动性能参数的确定方法
CN109255982A (zh) * 2018-09-27 2019-01-22 中国人民解放军国防科技大学 一种三架次飞机防撞方法及系统
CN110109476A (zh) * 2019-05-06 2019-08-09 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 基于碰撞概率的异构无人飞行器自主碰撞预警方法
CN110991502A (zh) * 2019-11-21 2020-04-10 北京航空航天大学 一种基于类别激活映射技术的空域安全态势评估方法
CN111338382A (zh) * 2020-04-15 2020-06-26 北京航空航天大学 一种安全态势引导的无人机路径规划方法
CN111338382B (zh) * 2020-04-15 2021-04-06 北京航空航天大学 一种安全态势引导的无人机路径规划方法
CN114020036A (zh) * 2021-12-03 2022-02-08 南京大学 一种多无人机编队阵型变换时的防碰撞方法
CN114020036B (zh) * 2021-12-03 2023-12-12 南京大学 一种多无人机编队阵型变换时的防碰撞方法

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