CN110349445B - 具有多个rta约束的有效飞行剖面 - Google Patents

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Abstract

公开了用于在各种航空器中生成有效飞行剖面的方法、系统和装置。该方法可以包括(302)接收(302)飞行器的所需到达时间(RTA)约束。RTA约束包括航路点的所需到达时间。该方法还包括(304)将RTA约束输入到问题中，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。该问题可以包括高度变量和速度变量。该方法还包括(306)通过改变高度变量和速度变量来生成作为问题的解的飞行计划，以便至少部分地基于RTA约束来降低飞行器的操作成本，并且(308)将飞行计划提供到飞行器的至少一个计算系统。飞行计划包括穿过航路点的路线。

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航空器，并且具体地涉及产生有效的飞行控制剖面并减少航空器中的燃料消耗。
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料消耗。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相关联的一个或多个所需到达时间(RTA)约束，该航路点限定飞行器将要穿过的路径。一个或多个RTA约束中的每个RTA约束与多个航路点中的单个航路点相关联。该方法还包括通过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：通过改变非恒定高度变量和非恒定速度变量，通过一个或多个处理器至少部分地基于一个或多个RTA约束生成至少一个飞行计划，作为非线性程序求解器的输出，以便降低操作飞行器的成本；和通过一个或多个处理器，将至少一个飞行计划提供到飞行器的至少一个计算系统，至少一个飞行计划包括穿过多个航路点的路线。
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的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操作成本相关联。操作还可以包括通过改变至少两个连续变化的变量，至少部分地基于RTA约束生成至少一个飞行航段，作为使用问题求解器的问题的解，以降低飞行器的操作成本，并且将至少一个飞行航段提供给飞行器的至少一个计算系统。飞行航段可以穿过航路点。
根据本公开的示例方面，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方法，该方法包括：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。该方法还包括通过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，并且通过一个或多个处理器，使用非线性编程问题基于一个或多个RTA约束求解器求解非线性编程问题，以降低飞行器的直接操作成本。该方法还包括通过一个或多个处理器基于求解非线性编程问题生成飞行计划，以及通过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过航路点的路线。
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，这可以参考所附附图，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循环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(graphtraversal)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：基于一个或多个所需到达时间(RTA)约束生成用于飞行器的飞行计划。在一些实施例中，可以使用模型或问题来基于最小化和/或降低航空器和各种飞行器的操作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。
RTA约束可以包括至少一个到达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、航空器性能数据和/或航空器动态的问题。该问题可能涉及改变或连续改变两个或更多变量，例如航空器速度、速度、轨迹、高度和其他参数/变量。
飞行器或相关系统可以通过改变两个或更多个变量来至少部分地基于RTA约束产生至少一个飞行计划，作为模型的输出，以便优化飞行器的燃料消耗。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、高度和其他变量来求解该问题，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，可能存在多个解，其中飞行器成功地满足RTA约束。然而，可以选择与其他解相比具有最小或降低的操作成本的解，以增加该解的整体效率。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、具有图形搜索/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优化飞行计划来提高航空器效率的技术效果。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飞行中的航路点和/或RTA约束相关联的燃料消耗的技术效果，允许在与操作飞行器相关的其他任务的有限中断情况下进行更有效的计算。
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，例如航空器、飞机、无人驾驶飞行器或其他合适的飞行器。飞行器102可以与电子飞行包(例如，电子包)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FMS106可以装在飞行器102上。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。FMS106可以包括诸如与飞行器102相关联的飞行计划118的诸如飞行中管理的功能。FMS106可以使用各种传感器来确定飞行器102的位置并且基于飞行计划118引导飞行器102。
飞行器102可以进一步与一个飞行器性能数据存储器108(装载在飞行器102上或者在网络114上)通信。网络114是任何可用的通信网络的一个简化表示，用于与飞行器102通信。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。
存储器108可容纳各种航空器的性能数据和动态。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的性能相关的其他数据。航空器动态和相关数据可以包括与在变化的天气条件、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地或在网络114上从存储器108索取或接收飞行器性能数据116。性能数据116可以与飞行器102或者与飞行器102的模型信息相关或相关联。
如图1进一步所示，飞行器102可以在网络114上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提供额外的净空数据，例如高度净空数据和其他合适的数据。
RTA112可包括与一个或多个航路点相关联的一个或多个所需到达时间。所需到达时间可以包括飞行器应该在相关的航路点上穿过或停止的特定时间。航路点可以是物理位置，例如转换到特定高度，纬度/经度的三维位置的地图上的位置，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、FMS106和/或空中交通管制中心110中的每一个都可以生成飞行计划或飞行航段。在一些实施例中，电子包104、FMS106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航段。此外，在一些实施方式中，任何合适的计算装置还可以被配置为生成飞行计划。
在接收到RTA112时，电子包104或另一个计算机系统可以生成飞行计划或飞行航段。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航段。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生成表示RTA112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，例如航空器速度、速度、轨迹、高度和其他参数/变量。例如，如图2所示，图表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，图表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一般传统的飞行计划。然而，使用不同高度的飞行计划204和206可以导致降低的运行成本。因此，电子包104可以在满足RTA112的同时确定具有降低的操作成本的飞行计划204或飞行计划206。
然后，通过使用变化的或非恒定空速、高度和其他变量，该问题可以由电子包104或其他计算机系统解决，使得RTA112得到满足，同时与其他飞行计划202相比操作成本(例如，燃料的使用等)被最小化。此后，电子包104或其他计算机系统可以使用针对该问题的解(例如，飞行计划204或飞行计划206)生成飞行计划118。电子包104或另一个系统还可以向诸如FMS106或空中交通管制中心110的飞行器系统提供飞行计划。此外，FMS106可以实施飞行计划118以使运行成本最小化。
如上文所描述的，当在飞行器102或在远程计算机系统接收到一个或多个RTA 112时，系统100可以执行程序，以便使操作成本最小化并增加飞行器102的效率。在下文中，参考图3、图4、图5、图6和图7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。
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。在框302处，方法300包括在一个或多个处理器(例如，电子包104、FMS106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102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航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、FMS106、空中交通管制中心110或任何其他合适的系统执行。
在框304处，方法300可进一步包括通过一个或多个处理器(例如，电子包104)将一个或多个RTA约束112输入到问题中，该问题被配置成基于一个或多个RTA约束的至少一个航路点的所需到达时间生成一个或多个飞行计划。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恒定的。此外，在一些实施方式中，方法300在框304处可以包括将一个或多个RTA约束112输入到非线性程序求解器中。
在框306处，方法300可进一步包括通过改变高度变量和速度变量，通过一个或多个处理器(例如，电子包104)，至少部分地基于一个或多个RTA约束112生成至少一个飞行计划118，作为使用问题求解器的问题的输出，以优化飞行器102的操作成本。
在框308处，方法300还可以包括通过一个或多个处理器(例如，电子包104)将至少一个飞行计划118提供给飞行器的至少一个计算系统。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。在框402处，方法400可以包括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，或者可以在诸如网络114的网络上被接收。此外，方法400可以由电子包104，FMS106，空中交通管制中心110或其他合适的系统执行。
在框404处，方法400还可以包括由一个或多个处理器(例如，电子包104)创建包括非恒定高度和非恒定速度的问题。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处被处理。
在框406处，方法400还可以包括通过一个或多个处理器(例如，电子包104)并使用问题求解器基于一个或多个RTA约束求解该问题，以使飞行器102的操作成本最小化。例如，电子包104可以处理该问题和RTA约束以找到与满足RTA约束112的所有可能的，可行的解相比使操作成本最小化的解。例如，参考图表200，飞行计划206可以是具有非恒定高度的一种解，其使操作成本最小化。框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，在框408处，方法400可包括通过一个或多个处理器(例如，电子包104)基于使用问题求解器解决该问题来生成飞行计划118。飞行计划118可以包括穿过与RTA约束112相关联的至少一个航路点的路线或飞行航段，并且还可以满足RTA约束112。
在框410处，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。该FMS106可以被配置为引导飞行器102遵循飞行计划118并且基于飞行计划118的应用降低操作成本。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的至少一个参考轨迹。因此，在框412处，方法400还包括基于飞行计划118控制飞行器102以满足至少一个参考轨迹。
如上文所描述的，方法400包括接收RTA约束，基于所述RTA约束和飞行器飞行的非恒定变量创建问题，并使用问题求解器求解问题，以生成满足RTA约束的飞行计划，同时降低操作成本。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500的流程图。在框502处，方法500可以包括接收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，框502还可以包括索取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，在框504处，方法500包括制定非线性编程问题，其配置成使飞行器102的操作成本最小化。例如，每个距离xi，i＝1，...处的每个RTA112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方程1，如下所示：
方程1：
Figure GDA0002083816550000081
方程1基于系统方程组2(例如，方程组2是用于限定方程1的状态方程)，提供如下：
方程组2：
Figure GDA0002083816550000082
Figure GDA0002083816550000083
Figure GDA0002083816550000084
Figure GDA0002083816550000085
Figure GDA0002083816550000086
γ＝0，tc1＜t＜tc2
x(tf)＝xf
在方程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，π是节流阀设置，γ是飞行航迹角，σ是燃料流量，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。对飞行航迹角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，如下面的方程3所示：
方程3：
Figure GDA0002083816550000087
对于方程3，下面的方程组4阐述了相关的系统方程：
方程组4：
Figure GDA0002083816550000091
Figure GDA0002083816550000092
Figure GDA0002083816550000093
Figure GDA0002083816550000094
Figure GDA0002083816550000095
1(xc1，x，xc2)＝0，xc1＜x＜xc2
否则＝1，
应当注意，在方程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的变化，dx。注意，当满足RTA约束不可行时，可以使用相同的公式，通过使RTA约束接近软约束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。
为任意航路点引入任何RTA，例如在时间t1到达位置x1，在时间t2到达位置x2等等，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分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的飞行航迹角。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RTA112。
在制定非线性编程问题时，在框506处，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。例如，到达每个距离xi的最佳时间可以确定哪些可以小于，等于或大于每个RTA112。在框508处，方法500还包括基于求解非线性编程问题来生成飞行计划118或至少一个飞行航段。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FMS106使用。
图6是根据本公开的示例实施例的基于加权参数循环模型生成用于飞行器的飞行计划或航段的方法600的流程图。如图所示，在框602和604处，接收RTA约束并且最初选择人工成本指数。此后，在框606处，使用所选择的人工成本指数，为加权参数循环生成图形搜索剖面。最后，在框608处，计算估计的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指数循环。
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航段的方法700的流程图。方法700可以包括在框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。在框704处，方法700还包括制定图形搜索或图形遍历问题，例如使用Dijkstra算法。图8示出了框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代表中的控制变量。最后，开始图形搜索所选择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，该搜索如下遍历：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)的可用路径则更新邻居成本(806)，标记访问的顶点(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表。如图所示，图表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，提议的飞行可以分为两个部分，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RTA112作为常数，同时改变高度，速度和其他航空器操作参数，如上所述。因此，可以通过迭代问题来优化运行成本，以识别到达特定航路点的估计到达时间，其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被制定为优化模型，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。
关于成本指数循环模型，在框706处，方法600可以包括执行图形遍历算法内部惩罚。举例来说，图形遍历算法通常可以包括所有图形顶点的穷举搜索，以计算遍历图形邻居的特定成本。
关于惩罚的实施方式，方法700可以在框706处对图形搜索问题内的节点施加惩罚。对于该实施方式，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，在图形搜索算法内部，网格搜索可以基于优先级队列确定试验节点。该惩罚重新组织队列，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，状态比较函数被更新以折叠具有相同的最终距离/高度/时间的节点。此外，比较函数中的时间的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以在优先级队列中对节点排序包括电流惩罚，“暴风算法(bruteforce)”。如果不满足RTA时间，这种暴风方法只会对超出RTA距离的节点进行无限惩罚。其他惩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约束的能力，如成本＝直接运行成本+惩罚。因此，惩罚函数限制搜索不能满足RTA约束的提议的剖面，进一步提高了成本指数循环模型的效率。
此后，在框708处，方法700包括通过限制不能满足RTA约束112的解的搜索来求解图形搜索问题。在框710处，方法700还包括基于求解图形搜索问题来生成飞行计划118或至少一个航段，基于在块710处。
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，通过执行问题求解器的一个或多个处理器基于一个或多个RTA约束求解该问题而最小化飞行器的操作成本，并且由一个或多个处理器基于求解问题而产生飞行计划，该飞行计划包括穿过至少一个航路点的路线。这些模型可以包括非线性编程问题，加权参数循环问题，具有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、FMS106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。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。
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。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运行成本的操作，如参考图3，图4，图5，图6和/或图7所描述的。
存储器设备1106还可以存储数据1110，其可以由处理器1104访问。例如，如本文所述，数据1110可以包括所需到达时间(RTA)约束、航路点信息、飞行计划或飞行航段信息、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，用于根据本公开的示例实施例最小化燃料消耗和/或求解各种模型。
一个或多个计算设备1102还可包括通信接口1112，用于例如与系统的其它部件和/或其他计算设备通信。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。
本文所讨论的技术参考基于计算机的系统，由基于计算机的系统采取的行动，以及发送到基于计算机的系统和来自基于计算机的系统的信息。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中的各种可能的配置，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，存储器，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 (20)

1.一种用于飞行器的路线规划的计算机实现的方法，其特征在于，包括：
在一个或多个处理器处接收与多个航路点相关联的一个或多个所需到达时间(RTA)约束，所述多个航路点限定所述飞行器将要经过的路径，其中，所述一个或多个所需到达时间约束中的每个所需到达时间约束与所述多个航路点中的单个航路点相关联；
通过所述一个或多个处理器，将一个或多个所需到达时间约束提供到非线性程序求解器，所述非线性程序求解器被配置为基于所述一个或多个所需到达时间约束生成一个或多个飞行计划，所述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；
通过所述一个或多个处理器，使用所述非线性程序求解器来制定非线性编程问题，所述非线性编程问题被配置为连续地改变一个或多个附加航空器变量；
通过改变所述非恒定高度变量和所述非恒定速度变量，通过所述一个或多个处理器至少部分地基于所述一个或多个所需到达时间约束生成至少一个飞行计划，作为所述非线性程序求解器的输出，以便降低操作所述飞行器的成本；和
通过所述一个或多个处理器，将所述至少一个飞行计划提供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，
所述非线性编程问题被配置为降低经受所述飞行器的动态、天气数据和所述一个或多个所需到达时间约束的所述飞行器的操作成本。
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1所述的计算机实现的方法，其特征在于，所述一个或多个附加航空器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：
在所述一个或多个处理器处接收飞行路径数据；
其中，生成所述至少一个飞行计划至少部分地基于所述飞行路径数据。
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：
在所述一个或多个处理器处接收飞行器性能数据；
其中，生成所述至少一个飞行计划至少部分地基于所述飞行器性能数据。
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求解经受航空器动态约束和所述一个或多个所需到达时间约束的所述非线性编程问题，使得所述一个或多个所需到达时间约束满足最低的成本，同时遵守所述一个或多个所需到达时间约束。
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：
接收所述飞行器的航空器性能数据，并且其中生成作为所述非线性程序解算器的输出的至少一个飞行计划包括使用所述航空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，所述一个或多个所需到达时间约束中的每一个所需到达时间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：
控制所述飞行器以满足所述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：
在所述一个或多个所需到达时间约束的至少一个所需到达时间约束下为飞行航段制定加权参数循环问题，所述加权参数循环问题被配置为确定人工成本指数，使得所述加权参数循环问题的解满足所述至少一个所需到达时间约束。
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：
在所述一个或多个所需到达时间约束的至少一个所需到达时间约束下为飞行航段制定图形遍历问题；和
实现与所述图形遍历问题相关联的图形搜索算法内部的惩罚，所述惩罚重组队列以限制不能满足所述至少一个所需到达时间约束的解的搜索。
15.一种非暂时性计算机可读介质，所述非暂时性计算机可读介质存储计算机指令，所述计算机指令当由一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器执行操作，其特征在于，所述操作包括：
接收用于飞行器的所需到达时间(RTA)约束，其中所述所需到达时间约束包括用于航路点的所需到达时间；
将所述所需到达时间约束输入至包括代表所述飞行器的性能的至少两个连续变化的变量的问题中，所述至少两个连续变化的变量与所述飞行器的操作成本相关联；
通过改变所述至少两个连续变化的变量，使用问题求解器至少部分地基于所述所需到达时间约束生成至少一个飞行航段，作为所述问题的解，以便降低所述飞行器的操作成本，其中，所述问题求解器被配置为连续地改变一个或多个附加航空器变量，所述一个或多个附加航空器变量包括飞行器推力、飞行器爬升速率或飞行器下降速率；和
将所述至少一个飞行航段提供到所述飞行器的至少一个计算系统，所述飞行航段穿过所述航路点。
16.根据权利要求15所述的非暂时性计算机可读介质，其特征在于，其中所述操作还包括：
接收多个所需到达时间约束，所述多个所需到达时间约束包括多个所需到达时间，每个所需到达时间与唯一的航路点相关联；
基于所述多个所需到达时间约束，使用所述问题，生成所述多个所需到达时间约束的多个飞行航段，以便降低所述飞行器的操作成本；和
生成飞行计划，所述飞行计划包括穿过所述航路点的所述多个飞行航段。
17.根据权利要求15所述的非暂时性计算机可读介质，其特征在于，其中所述至少一个飞行航段包括至少一个参考控制轨迹，并且其中所述操作还包括：
控制所述飞行器以满足所述至少一个参考控制轨迹。
18.根据权利要求15所述的非暂时性计算机可读介质，其特征在于，其中所述操作还包括：
将所述至少一个飞行航段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飞行航段。
19.根据权利要求15所述的非暂时性计算机可读介质，其特征在于，还包括：
接收所述飞行器的航空器性能数据，其中所述航空器性能数据包括燃料效率和燃料容量中的一个或多个，并且其中生成多个飞行航段包括使用所述燃料效率和所述燃料容量作为附加变量。
20.一种系统，其特征在于，包括：
飞行管理系统(FMS)；和
与所述飞行管理系统可操作地通信的一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为执行包括以下步骤的方法：
在所述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，其中所述一个或多个所需到达时间约束包括用于航路点的至少一个所需到达时间；
通过所述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，其中，所述非线性编程问题被配置为连续地改变一个或多个附加航空器变量，所述一个或多个附加航空器变量包括飞行器推力、飞行器爬升速率或飞行器下降速率；
通过所述一个或多个处理器，使用非线性编程问题求解器基于所述一个或多个所需到达时间约束求解所述非线性编程问题，以降低所述飞行器的直接操作成本；
通过所述一个或多个处理器，基于求解所述非线性编程问题生成飞行计划，所述飞行计划包括穿过所述航路点的路线；和
通过所述一个或多个处理器，将所述飞行计划发送到所述飞行管理系统。
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