CN110349445A - 具有多个rta约束的有效飞行剖面 - Google Patents

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Abstract

公开了用于在各种飞机中生成有效飞行剖面的方法、系统和装置。该方法可以包括接收(302)飞行器所需的到达时间(RTA)约束。RTA约束包括航点的所需到达时间。该方法还包括将RTA约束输入(304)到一问题中，该问题被配置为基于RTA约束的航路点的所需到达时间来生成飞行计划。该问题可能包括高度变量和速度变量。该方法还包括通过改变高度变量和速度变量来生成(306)作为问题的解决方案的飞行计划，以便至少部分地基于RTA约束来降低飞行器的运行成本，并且将飞行计划提供(308)到飞行器的至少一个计算系统。飞行计划包括经过航点的路线。

Description

具有多个RTA约束的有效飞行剖面
技术领域
本发明主题一般涉及飞行器，并且具体地涉及产生有效的飞行控制剖面并减少飞行器中的燃料消耗。
背景技术
飞行计划可包括分配给多个航路点的所需到达时间(RTA)。管理受控空域的交通需要时间限制。但是，传统系统通常会找到符合约束条件的指导解决方案，但忽略了货币成本和燃油消耗。由于这些低效的飞行计划，空勤人员通常携带额外的燃料，由于额外的燃料重量而进一步降低了效率。
发明内容
本发明所公开的技术的各方面和优点将部分地阐述于下面的说明中，也可以是从该描述显而易见，或者可通过本公开的实践而得知。
根据本公开的示例方面，一种用于飞行器的路线规划的计算机实现的方法包括：在一个或多个处理器处接收与多个航路点(定义飞行器要经过的路径)相关联的一个或多个所需的到达时间(RTA)约束。。所述一个或多个RTA约束的每个RTA约束与多个航路点中的单个航路点相关联。该方法还包括由一个或多个处理器将一个或多个RTA约束提供给非线性程序求解器，该非线性程序求解器被配置为基于一个或多个RTA约束生成一个或多个飞行计划。非线性程序求解器可以提供非恒定高度变量和非恒定速度变量。该方法还包括提供至少一个飞行计划由所述一个或多个处理器提供给所述飞行器的至少一个计算系统，所述至少一个飞行计划包括穿过所述多个航路点的路线。
根据本公开的示例方面，非暂时性计算机可读介质可以存储计算机指令，该计算机指令在由一个或多个处理器执行时使得一个或多个处理器执行操作。操作可以包括接收飞行器的所需到达时间(RTA)约束。RTA约束可以包括航路点的所需到达时间。操作还可以包括将RTA约束输入到问题中，该问题包括表示飞行器性能的至少两个连续变化的变量。至少两个连续变化的变量可以与飞行器的运行成本相关联。操作还可以包括使用问题解决器生成问题的解决方案，至少一个飞行段通过改变至少两个连续变化的变量来至少部分地基于RTA约束来降低飞行器的运行成本，并且将至少一个飞行段提供给天线的至少一个计算系统车辆。航段可以穿越航路点。
根据本公开的示例方面，a系统可以包括飞行管理系统(FMS)和与FMS可操作通信的一个或多个处理器。一个或多个处理器可以被配置为执行一种方法，包括在一个或多个处理器处接收用于飞行器的一个或多个所需到达时间(RTA)约束。一个或多个RTA约束包括航路点的至少一个所需到达时间。该方法还包括由一个或多个处理器创建包括非恒定高度和非恒定速度的非线性编程问题，并且由一个或多个处理器使用非线性编程问题求解器求解非线性编程问题，以基于一个或多个RTA约束来降低飞行器的直接操作成本。该方法还包括由一个或多个处理器生成基于解决非线性编程问题的飞行计划，以及由一个或多个处理器将飞行计划发送到FMS。飞行计划可以包括穿越航路点的路线。
这些和其它特征，方面和所公开的技术的优点将变得参照下面的描述和所附权利要求可以更好地理解。包含在本说明书中并构成其一部分的附图示出了所公开技术的实施例，并且与说明书一起用于解释所公开技术的原理。
附图说明
本发明的完整和可实施的公开，包括其最佳模式，针对本领域的普通技术人员中的一个，阐述在本说明书中，这使得参考所附附图，其中：
图1是根据本公开的示例实施例的用于生成飞行器的飞行计划的系统的示意图。
图2是示出根据本公开的示例实施例的具有降低的燃料消耗的多个飞行剖面的图表。
图3是根据本公开的示例实施例的生成用于飞行器的飞行计划或航段的方法的流程图。
图4是根据本公开的示例实施例的基于飞行计划或航段控制飞行器的方法的流程图。
图5是根据本公开的示例实施例的基于非线性编程问题生成用于飞行器的飞行计划或航段的方法的流程图。
图6是根据本公开的示例实施例的基于加权参数回路问题生成用于飞行器的飞行计划或航段的方法的流程图。
图7是根据本公开的示例实施例的基于图形遍历(graph traversal)问题生成用于飞行器的飞行计划或航段的方法的流程图。
图8是图形遍历的示例示意图。
图9是示出两个不同飞行剖面的样本执行过程的结果的图表。
图10是示出加权参数循环的样本执行过程的结果的图。
图11是可用于实现根据本公开的示例实施例的方法和系统的示例计算系统的框图。
具体实施方式
现在将详细参考本公开的实施例，其一个或多个示例在附图中示出。通过解释而非限制所公开的实施例来提供每个示例。实际上，对于本领域技术人员显而易见的是，在不脱离权利要求的范围或精神的情况下，可以在本公开中进行各种修改和变化。例如，作为一个实施例的一部分示出或描述的特征可以与另一个实施例一起使用，以产生又一个实施例。因此，本公开旨在覆盖落入所附权利要求及其等同物的范围内的这些修改和变化。
如在本说明书和所附权利要求中使用的，单数形式“一”，“一个”和“该”包括复数对象，除非上下文另有明确规定。术语“约”与数值的结合使用是指所述量的25％以内。
本公开内容的实施例的方面涉及：基于用于飞行器的飞行计划的一个或多个所需的到达(RTA)的约束时间。在一些实施例中，可以使用模型或问题来基于最小化和/或降低飞行器和各种飞行器的运行成本来生成飞行计划。诸如飞行管理系统或电子包(e-bag)计算机设备的飞行器和相关系统可以接收一个或多个所需的到达时间(RTA)约束。RTA约束可以由操作员或飞行员直接输入，可以从飞行器上的计算机设备接收，或者可以从远程位置或设备传送，例如空中交通管制中心，航空公司运营中心，或者其他远程位置或设备。
所述的RTA约束可以包括到达的至少一个时间和至少一个航路点。通常，到达时间可以是飞行器需要到达或穿过航路点的时间。然而，到达时间可以是飞行器需要到达或穿过航路点之前的时间，或者到达时间可以是飞行器需要到达或穿过航路点之后的时间。航路点可以是物理位置或与物理位置相关联的逻辑航路点，例如转换到特定高度的三维位置的地图上的位置。然而，应该理解，没有高度约束的简单纬度/经度可以是适当的航路点。在接收到RTA约束或约束时，飞行器或相关系统可以将RTA约束输入到问题或模型中，该问题或模型被配置为基于航路点的所需到达时间生成一个或多个飞行计划。在一些示例中，飞行器或相关联的系统可以制定或生成表示RTA约束、航路点、燃料参数、速度、高度、飞行器性能数据和/或飞行器动态的问题。问题可能涉及变化或连续变化两个或更多变量，例如飞机速度、速度、轨迹、高度和其他参数/变量。
飞行器或相关联的系统可以产生作为至少一个飞行计划通过改变两个或更多个变量，以便优化基于至少空中车辆的燃料消耗部分地基于所述RTA约束的输出模型。值得注意的是，变量可能在整个飞行过程中发生变化，因此变量在整个飞行过程中不一定保持不变。在一些示例中，然后可以使用变化的或非恒定的空速、高度和其他变量来解决问题，使得满足RTA约束，同时与其他飞行计划相比最小化操作成本。在这方面，可能存在多种解决方案，其中飞行器成功地满足RTA约束。然而，可以选择与其他解决方案相比具有最小或降低的操作成本的解决方案以提高解决方案的整体效率。此后，飞行器或相关系统可以使用针对该问题的解决方案生成飞行计划。飞行器或相关系统还可以实施所生成的飞行计划以最小化或减少燃料使用。
根据本公开的示例方面的系统和方法可以包括基于非线性编程方法的优化方法、加权参数循环问题方法、具有图像搜索/遍历内部惩罚的优化方法(例如，Dijkstra算法)、神经网络方法、贝叶斯全局优化方法、回归和启发式方法，以及其他合适的方法。当求解满足RTA约束时，这些方法中的每一种都导致更有效的计算过程。因此，与其他解决方案相比，根据示例实施例的用于生成飞行计划的方法导致减少的计算周期。
以这种方式，根据本公开的示例方面的系统和方法可以具有通过利用非恒定变量来优化飞行计划来提高飞行器效率的技术效果。此外，根据本公开的示例方面的系统和方法可以具有降低操作成本并因此增加飞行器可以携带的额外货物或设备的总量的技术效果。此外，根据本公开的示例方面的系统和方法可以具有减少与改变、替代或以其他方式操纵航路中的航路点和/或RTA约束相关联的燃料消耗的技术效果，允许在有限的中断的情况下对与操作飞行器相关的其他任务进行更有效的计算。
图1是根据本公开的示例实施例的用于生成飞行器的飞行计划的系统100的示意图。系统100可包括飞行器102，例如飞行器、飞机、无人驾驶飞行器或其他合适的飞行器。飞行器102可以与电子包(例如，e-bag)104计算机设备和飞行管理系统(FMS)106通信。例如，电子包104和/或FMS 106可以在电子包104是一种电子信息管理设备，可以帮助飞行机组人员和人员执行飞行管理任务。根据具体实施方式，电子包104可以是通用计算机设备或专用计算机设备。FMS 106可以包括诸如与飞行器102相关联的飞行计划118的飞行中管理的功能。
飞行器102可以进一步与一个飞行器性能数据存储108，或者机载飞行器102，或者通过网络114通信。网络114是任何可用的通信网络或网络的一个简化表示使用因此，所示的特定形式不应限制所有实施方式。例如，网络114可以包括无线通信网络、有线网络和其他网络。
该存储108可含有性能数据和各种飞行器的动态。例如，性能数据可包括燃料消耗数据、空速数据、发动机数据和与飞行器性能相关的其他数据。飞机动力学和相关数据可以包括与在不同天气条件、高度和其他类似场景下的飞行器性能相关的数据。飞行器102可以被配置为在某些情况下直接或通过网络114从存储108检索或接收飞行器性能数据116。性能数据116可以与飞行器102相关或相关联，或者与飞行器102的模型信息相关联。
如图1中进行进一步表示。如图1所示，飞行器102可以通过网络114与空中交通管制中心110通信。空中交通管制中心110可以生成并发送所需的到达时间(RTA)112约束以供飞行器102接收。空中交通管制中心还可以向飞行器102提供额外的许可数据，例如海拔高度许可数据和其他合适的数据。
该RTA 112可包括与一个或多个路点相关联的到达一个或多个必需倍。到达所需的时间可以包括飞行器应该在相关的航路点上穿越或停止的特定时间。航路点可以是物理位置，例如转换到特定高度的三维位置的地图上的位置，纬度/经度或其他类似位置。应注意，根据本公开的示例实施例，电子包104、FMS 106和/或空中交通管制中心110均可以生成飞行计划或飞行段。在一些实施例中，电子包104、FMS 106和空中交通管制中心110的组合可用于生成飞行计划或飞行段。此外，任何合适的计算装置还可以被配置为在一些实现中生成飞行计划。
在接收到RTA 112、电子包104或另一个计算机系统可以生成飞行计划或航段。例如，可以将一个或多个RTA约束输入到系统中以生成飞行计划或飞行段。在某些情况下，电子包或其他计算机系统可以将RTA约束输入到计算机系统可访问的一个或多个问题或模型中。电子包或其他计算机系统可用于将一个或多个RTA约束112输入到被配置为生成一个或多个飞行计划的问题或模型中。可以在问题或模型中使用一个或多个RTA约束112来生成一个或多个飞行计划。
电子包104或其他合适的计算装置还可以制定或产生表示RTA 112和性能数据116的问题。该问题可以改变或连续地改变两个或更多个变量，例如飞机速度、速度、轨迹、高度和其他参数/变量。例如，如图2中所示。在图2中，曲线图200描绘了具有连续变化的高度和速度的若干飞行计划。因此，曲线图200描绘了非恒定高度和非恒定速度。例如，飞行计划202可以是具有恒定高度的通常传统的飞行计划。然而，使用不同高度的飞行计划204和206可以导致降低的运营成本。因此，电子包104可以在满足RTA 112的同时以降低的操作成本确定飞行计划204或飞行计划206。
问题然后可以通过使用变化的或非恒定空速、海拔、和其他变量的电子包104或其他计算机系统来解决，使得区域贸易协定112得到满足而操作费用(例如，燃料的使用，与其他飞行计划202相比使其最小化。此后，电子包104或其他计算机系统可以使用问题的解决方案(例如，飞行计划204或飞行计划206)生成飞行计划118。电子包104或另一系统还可以向诸如FMS 106或空中交通管制中心110的飞行器系统提供飞行计划。此外，FMS 106可以实施飞行计划118以最小化运行成本。
如上文所描述的，系统100可以执行程序，以便最大限度地降低运行成本并增加飞行器当一个或多个RTA 112在飞行器102或在远程计算机系统接收102的效率。在下文中，参考图4给出了用于降低操作成本和提高效率的方法的更详细讨论。参照图3，参照图4，参照图5，参照图6和图7。
图3是根据本公开的示例实施例的用于生成飞行器的飞行计划或航段的方法300的流程图。方法300包括在一个或多个处理器(例如，电子包104、FMS 106或空中交通管制中心110处的计算机系统)处接收用于飞行器的一个或多个所需到达时间(RTA)约束112在一些方面，一个或多个RTA约束中的每一个包括至少一个路点的至少一个所需到达时间。此外，方法300可以由电子包104、FMS 106、空中交通管制中心110或任何其他合适的系统执行。
方法300可进一步包括输入，由所述一个或多个处理器(例如，电子包104)，该一个或多个RTA约束112在块(block)304被配置成基于所述至少一个的一个或多个飞行计划的一个问题，所述一个或多个RTA约束的至少一个航路点的所需到达时间。该问题可包括高度变量和速度变量。通常，高度变量和速度变量可以是非常数。此外，在一些实现中，方法300在框304处可以包括将一个或多个RTA约束112输入到非线性程序解算器中。
方法300可进一步包括生成，由所述一个或多个处理器(例如，电子包104)使用一个问题解决的问题的输出，至少一个飞行计划118通过改变高度可变的，并且所述速度在块306，为了优选地至少部分地基于一个或多个RTA约束112来优化飞行器102的运行成本。
方法300还可以包括提供由一个或多个处理器(例如，电子包104)，该至少一个飞行计划118向飞行器的至少一个计算系统，在块308处至少一个飞行计划118可包括穿过至少一个航路点的路线。
图4是根据本公开的示例实施例的基于飞行计划或航段控制飞行器的方法400的流程图。方法400可以包括在框402处在一个或多个处理器(例如，电子包104)处接收用于飞行器102的一个或多个所需到达时间(RTA)约束112。通常，一个或多个RTA约束112包括至少一个航路点的至少一个所需到达时间。RTA约束112还可以包括多个RTA约束和多个航路点。RTA约束112可以由与飞行器102相关联的飞行员或人员手动输入，或者可以通过诸如网络114的网络接收。此外，方法400可以由电子包104，FMS 106、空中交通管制中心110或其他合适的系统实施
该方法400还可以包括由所述一个或多个处理器(例如，电子包104)在块404创建包括非恒定高度和非恒定速度的问题，中。例如，该问题可以包括非线性规划问题、优化问题、加权参数循环问题或任何合适的问题或优化模型。该问题可以由电子包104制定，并且可以在电子包104处理。
方法400还可以包括解决，由所述一个或多个处理器(例如，电子包104)，并使用一个解决问题，该问题最小化基于所述一个或多个RTA约束飞行器102的操作成本例如，电子包104可以处理问题和RTA约束以找到与满足和/或满足RTA约束112的所有可能的，可行的解决方案相比最小化操作成本的解决方案。例如，电子行李104可以处理问题和RTA约束。参考图表200，飞行计划206可以是具有非恒定高度的一种解决方案，其使操作成本最小化。块406可以包括通过改变高度变量和速度变量来生成飞行计划，以在遵守时间约束的同时最小化操作成本。
此后，方法400可包括生成，由所述一个或多个处理器(例如，电子包104)的基础上，解决在使用该问题求解该问题的飞行计划118，在块408中的飞行计划118可以包括经过与RTA约束112相关联的至少一个航路点的路线或航段，并且还可以满足RTA约束112。
方法400还可以包括将飞行计划118传送到飞行管理系统(FMS)106，块410。该FMS106可以被配置为引导所述飞行器102遵循飞行计划118并且降低操作基于飞行计划118的应用的成本。通常，飞行计划118可以包括基于非恒定高度和/或速度的飞行器102的至少一个基准弹道。因此，方法400还包括基于飞行计划118控制飞行器102以满足至少一个基准弹道，块412。
如上文所描述的，方法400包括接收RTA约束，基于所述RTA约束和非恒定变量飞行器飞行创建问题，并使用问题解决器解决问题，以生成满足RTA约束的飞行计划，同时降低运营成本。在下文中，参考图5、图6和图7详细描述包括制定不同问题和/或优化模型的方法。。
图5是根据本公开的示例实施方式的基于非线性编程问题生成用于飞行器的飞行计划或分段的方法500的流程图。方法500可以包括在块502处接收RTA约束112。RTA约束可以包括如上所述的所有数据。此外，在一些实施方式中，块502还可以包括检索或接收飞行器性能数据116。在一些示例中，可以从数据存储器或直接从飞行器的一个或多个电子传感器接收飞行器性能数据116。
其后，方法500包括配制配置成最小化飞行器102的操作成本的非线性规划问题，块504。举例来说，每个距离xi,i＝1,…处的每个RTA 112可以以时间约束的形式在优化公式中的非线性编程问题中实现，即xi,i＝1,…。完整的优化模型可以表示为公式1，如下所示：公式1：
公式1基于系统方程组2(例如，方程组2是用于定义公式1的状态方程)，提供如下：
γ＝0，tc1＜t＜tc2
x(tf)＝xf
方程组2：
在公式1和方程组2中，V是相对于惯性参考系的速度，但是在稳定性框架中表示，m是飞行器102的质量，h是高度，E是比能量，π是节流阀调定，γ是飞行路径角，σ是燃油流量，Vw是风速，t0是初始时间，tf是最后时间，其是未知的，xf是已知的目标目的地。tc1和tc2是巡航阶段开始和结束的时间，两者都是未知的。对飞行路径角度的约束可确保在巡航阶段期间高度保持恒定。由于目标距离是已知的，因此优化的自变量可以由时间变为距离，得到以下等效优化问题，如下面的公式3所示：公式3：
公式3中，下面的方程组4阐述了相关的系统方程：
1(xc1，x，xc2)＝0，xc1＜x＜xc2
方程组4：否则＝1.
应当注意，在公式1和3与相关联的系统方程组2和4中，变量上方的点符号反映了距离dx的变化。注意，当满足RTA约束不可行时，通过使RTA约束接近软约束，可以使用相同的公式来尽可能接近地满足RTA约束。当RTA旁路是唯一可行的方法时，也可采用类似的方法。
为任意航途基准点引入任何RTA，例如在时间t1到达位置x1，在时间t2到达位置x2，依此类推导致向优化问题1添加以下约束：
问题1：t(x1)＝t1，t(x2)＝t2，...
问题1的离散化可以通过将总距离成片段并使用转录方法将微分方程转换为差分方程来执行。在该示例中，γ1(xc1，x，xc2)将采用γi1(xc1，xi，xc2)的形式，其中γi是对应于距离xi的飞行路径角度。因此，飞行路径优化问题可以转换为可以处理多个时间约束路径的非线性编程问题，即多个RTA 112。
在制定非线性编程问题时，方法500还包括使用非线性编程问题求解器求解非线性编程问题，块506。例如，到达在每个距离的最佳时间可以确定哪些可以小于，等于或大于每个RTA 112。方法500还包括基于解决非线性编程问题来生成飞行计划118或至少一个航段，块508。例如，上面针对优化问题1记录的所有高度计算和飞行轨迹可以被转换成飞行计划118以供FMS 106使用。
图6是根据本公开的示例实施方式的基于加权参数回路模型生成用于飞行器的飞行计划或分段的方法600的流程图。如图所示，接收RTA约束并且最初在块602和604处选择人工成本索引。此后，在块606，使用所选择的人工成本索引为加权参数循环生成图搜索简档。最后，估计在块608，计算到达时间并选择新的人工成本指数。应注意，方法600可以迭代直到确定加权参数循环的可行解。作为另一示例，注意加权参数循环的一个示例可以是成本索引循环。
图7是根据本公开的示例实施例的基于图形遍历问题生成用于飞行器的飞行计划或分段的方法700的流程图。方法700可以包括在块702处接收RTA约束112.RTA约束112可以包括如上所述的所有数据。方法700还包括制定图搜索或图形遍历问题，例如使用Dijkstra算法，块704。图8示出了块704的图形遍历问题的迭代遍历。图形遍历问题包括表示距离-高度-速度元组的多个顶点。此外，速度和高度可以是该二维表示中的控制变量。最后，选择开始图搜索的初始顶点是基于初始成本指数和在计算的RTA距离中遍历的最终顶点来选择的。因此，搜索遍历通过选择未经检查的顶点(802)，计算可能包括每个邻居的成本的邻居成本(804)，如果存在更便宜(成本更低)的可用路由则更新邻居成本(806)，标记作为访问的顶点(808)，并确定是否已达到目标，否则继续遍历(810)。
作为示例，参考图9和图10，提供了样本执行过程的若干图。如图所示，曲线图900和902分别表示高度和速度。此外，图表904描绘了RTA约束和到达时间。最后，图表1002描绘了对特定成本指数的误差，进一步描绘了在该特定示例中的成本指数15将导致估计的到达时间对于特定RTA而言晚约为5秒。因此，最小值可以作为f(成本指数)＝(ETA-RTA)2的二次损失函数或另一种求根技术(root finding technique)。在这些问题的例子中，拟议的航班可以分为两个部分，包括前RTA和后RTA。因此，搜索的一部分可以花费在达到特定RTA的航路点，同时可以估计飞行计划的其余部分。
回到图7，该规划可包括使用RTA 112作为常数，同时改变高度，速度和其他飞行器操作参数，如上所述。因此，可以通过迭代问题来优化操作成本，以识别到达特定航路点的估计到达时间，该特定航路点等于或基本上接近相关联的RTA约束。值得注意的是，加权参数循环问题也可以表述为优化模型，神经网络模型，贝叶斯全局优化模型，回归和启发模型以及其他合适的模型。
关于成本指数环路模型，方法600可以包括执行一个惩罚内部的图形遍历算法，在方块706举例来说，图形遍历算法通常可以包括穷举搜索所有图形顶点的计算遍历图邻居的特定成本。
关于惩罚实现，方法700可以在块706处对图搜索问题内的节点施加惩罚。对于实施，可以确定成本指数以平衡燃料和时间成本，使得直接操作成本＝燃料成本+成本指数*时间成本。随后，在图搜索算法内部，网格搜索可以基于优先级队列确定试验节点。惩罚重新组织队列以在底部放置无法有效满足RTA的项目(即，它们不会进一步扩展)，使得搜索成本＝燃料成本+成本指数*时间成本+惩罚。随着搜索的进行，可以折叠重复的节点(即，相同的状态)，仅保留最低成本节点。在该示例中，与距离和/或高度和/或速度相比，状态比较功能被更新以折叠具有相同的最终距离/高度/时间的节点。此外，比较函数中的时间离散化极大地影响了最优性和计算时间(即，被认为是等效或可折叠的到达时间。)
对于施加惩罚，设计一个适当的惩罚函数的节点的优先级队列排序包括电流惩罚，“强力”。如果不满足RTA时间，这种强力方法只会对超出RTA距离的节点进行惩罚并带来无限惩罚。其他处罚可能会使用前瞻性来确定实现RTA是否需要如此大的控制偏差，使其无法满足RTA，或者是非常昂贵的。
该强加惩罚可以基于满足RTA约束，如成本＝直接操作成本+惩罚。因此，惩罚函数限制搜索不能满足RTA约束的提议的简档，进一步提高了成本索引循环模型的效率。
此后，方法700包括通过限制不能满足RTA约束112的解决方案的搜索解决图形搜索问题，在块708，方法700还包括生成所述飞行计划118或至少一个航段，基于在块710处，解决图搜索问题。
如上所述，降低飞行器的运行成本的方法可以包括在一个或多个处理器处接收飞行器的一个或多个所需到达时间(RTA)约束。一个或多个RTA约束包括至少一个航路点的至少一个所需到达时间。该方法还可以包括由一个或多个处理器创建包括非恒定高度和非恒定速度的问题，由实现问题解决器的一个或多个处理器解决问题以最小化操作成本。基于一个或多个RTA约束的飞行器，并且由一个或多个处理器基于解决问题产生飞行计划，飞行计划包括穿过至少一个航路点的路线。模型可以包括非线性编程问题，加权参数循环问题，图形搜索算法内部惩罚的图形遍历问题，神经网络模型，贝叶斯全局优化模型，回归和启发模型以及其他合适的问题和模型。在下文中，将详细描述能够执行上述方法的各种计算机硬件，处理器和相关组件。
图11描绘了根据本公开的示例实施例的可以用于实现系统100或其他系统的一个或多个组件的示例计算系统1100的框图。例如，计算系统1100可用于在飞行器102或空中交通管制中心110处实现电子包104、FMS 106或另一计算系统。如图所示，计算系统1100可包括一个或多个计算设备)1102他一个或多个计算设备1102可以包括一个或多个处理器1104和一个或多个存储器设备1106。一个或多个处理器1104可以包括任何合适的处理设备，例如微处理器，微控制器，集成电路，逻辑设备或其他合适的处理设备。一个或多个存储器设备1106可以包括一个或多个计算机可读介质，包括但不限于非暂时性计算机可读介质、RAM、ROM、硬盘驱动器，闪存驱动器或其他存储器设备。
该一个或多个存储器设备1106可以存储由一个或多个处理器1104，包括能够由一个或多个处理器)1104执行的计算机可读指令1108访问的信息的指令1108可以是任何指令集，当由一个或多个处理器1104执行时，使得一个或多个处理器1104执行操作。指令1108可以是以任何合适的编程语言编写的软件，或者可以以硬件实现。在一些实施例中，指令1108可由一个或多个处理器1104执行以使一个或多个处理器1104执行操作，例如用于降低飞行器的操作成本的操作，如参考图1，参照图3，参照图4，参照图5，6和/或图。7。
所述的存储装置(一个或多个)1106还可以存储数据1110可以由处理器1104来访问例如，如本文所述，数据1110可以包括所需的到达时间(RTA)的限制、航路点信息、飞行计划或飞行段信息、车辆参数、先前飞行计划数据。数据1110可包括一个或多个表格、功能、算法、模型、方程等，用于最小化燃料消耗和/或根据本公开示例实施例的解决各种模型。
该一个或多个计算设备(多个)1102还可包括通信接口1112用于通信，例如，与系统的其它部件和/或其他计算设备。通信接口1112可以包括用于与一个或多个网络接口的任何合适的组件，包括例如发射器、接收器、端口、控制器、天线或其他合适的组件。
本文所讨论的技术使得参考发送到和从基于计算机的系统采取的基于计算机的系统和操作和信息。本领域普通技术人员将认识到，基于计算机的系统的固有灵活性允许组件之间和组件之间的各种可能的配置，组合和任务与功能的划分。例如，这里讨论的过程可以使用单个计算设备或组合工作的多个计算设备来实现。数据库，内存，指令和应用程序可以在单个系统上实现，也可以跨多个系统分布。分布式组件可以顺序或并行操作。
虽然各种实施例的具体特征可能在一些附图而不是其它中显示，但这仅是为了方便起见。根据本公开的原理，可以结合任何其他附图的任何特征来参考和/或要求保护附图的任何特征。
本书面描述使用实例来公开本发明，包括最佳模式，并且还使任何所属领域的技术人员能够实践本发明，包括制造和使用任何装置或系统以及执行任何结合的方法。本公开的可专利范围由权利要求限定，并且可以包括本领域技术人员想到的其他示例。如果这些其他示例包括与权利要求的字面语言没有不同的结构元件，或者如果它们包括与权利要求的字面语言无实质差别的等效结构元件，则这些其他示例意图在权利要求的范围内。

Claims (15)

1.一种用于飞行器(102)的路线规划的计算机实现的方法(300)，其特征在于，包括：
在一个或多个处理器处接收(302)与定义飞行器将要经过的路径的多个航路点相关联的一个或多个所需到达时间(RTA)约束，其中，所述一个或多个RTA约束中的每个RTA约束与多个航点的单个航路点相关联；
由一个或多个处理器将一个或多个RTA约束提供(304)到非线性程序求解器，该非线性程序求解器被配置为基于一个或多个RTA约束生成一个或多个飞行计划，非线性程序求解器提供非恒定高度变量和非恒定速度变量；
通过改变非恒定高度变量和非恒定速度变量，由一个或多个处理器产生(306)至少一个飞行计划，作为非线性程序求解器的输出，以便降低操作成本该飞行器至少部分地基于一个或多个RTA约束；和
所述一个或多个处理器将所述至少一个飞行计划提供(308)到所述飞行器的至少一个计算系统，所述至少一个飞行计划包括穿过所述多个航路点的路线。
2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其特征在于，还包括：
使用非线性程序求解器来制定非线性编程问题，非线性编程问题被配置为降低经受飞行器动力学、天气数据和一个或多个RTA约束的飞行器的操作的成本。
3.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，其特征在于，所述非线性编程问题还被配置为连续地改变所述非恒定高度变量和所述非恒定速度变量，以降低操作所述飞行器的成本。
4.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，其特征在于，所述非线性编程问题还被配置为连续地改变一个或多个附加飞机变量，所述一个或多个附加飞机变量包括飞行器推力、飞行器爬升速率或飞行器下降速率。
5.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其特征在于，还包括：
在一个或多个处理器处接收飞行路径数据；
其中，生成至少一个飞行计划至少部分地基于飞行路径数据。
6.根据权利要求5所述的计算机实现的方法，其特征在于，还包括：
在一个或多个处理器处接收飞行器性能数据；
其中，生成至少一个飞行计划至少部分地基于飞行器性能数据。
7.根据权利要求6所述的计算机实现的方法，其特征在于，生成所述至少一个飞行计划包括至少部分地解决受到飞行器动态约束和所述一个或多个RTA约束的非线性编程问题，使得所述一个或多个RTA约束满足最低的成本，同时遵守一个或多个RTA约束。
8.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其特征在于，还包括：
接收飞行器的飞行器性能数据，并且其中生成作为非线性程序解算器的输出的至少一个飞行计划包括使用飞行器性能数据作为附加变量。
9.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其特征在于，所述一个或多个RTA约束中的每一个RTA约束被唯一地分配给所述飞行计划中的对应单个航路点。
10.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其特征在于，提供所述至少一个飞行计划包括：
将所述至少一个飞行计划发送到飞行管理系统(FMS)，所述飞行管理系统被配置为引导所述飞行器遵循所述至少一个飞行计划并且基于所述至少一个飞行计划的应用来最小化操作成本。
11.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其特征在于，生成所述至少一个飞行计划包括替换与所述飞行器相关联的现有飞行计划。
12.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其特征在于，所述至少一个飞行计划包括至少一个参考控制轨迹，并且其中，所述计算机实现的方法还包括：
控制飞行器以满足至少一个参考控制轨迹。
13.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其特征在于，还包括：
在一个或多个RTA约束的至少一个RTA约束下为飞行段制定加权参数回路问题，加权参数回路问题被配置为确定人工成本索引，使得加权参数回路问题的解决方案满足至少一个RTA约束。
14.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其特征在于，还包括：
在一个或多个RTA约束的至少一个RTA约束下为飞行段制定图遍历问题；和
实现与图遍历问题相关联的图搜索算法内部的惩罚，惩罚重组队列以限制不能满足至少一个RTA约束的解的搜索。
15.一种系统(100)，其特征在于，包括：
飞行管理系统(FMS)(106)；和
与飞行管理系统(106)能操作地通信的一个或多个处理器(104)，所述一个或多个处理器(104)被配置为执行包括以下的方法：
在一个或多个处理器(104)处接收(402)，用于飞行器(102)的一个或多个所需到达时间(RTA)约束(112)，其中所述一个或多个RTA约束(112)至少包括一个航路点所需的一个到达时间；
通过一个或多个处理器(104)创建(404)包括非恒定高度和非恒定速度的非线性编程问题；
通过一个或多个处理器(104)，使用非线性编程问题求解器求解(406)非线性编程问题，以基于一个或多个RTA约束(112)来降低飞行器(102)的直接操作成本；
由一个或多个处理器(104)生成(408)基于解决非线性编程问题的飞行计划，该飞行计划包括经过航路点的路线；和
由一个或多个处理器(104)将飞行计划发送(410)到飞行管理系统(106)。
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