CN114355967A - 飞行器以及用于控制飞行器的方法和计算机辅助系统 - Google Patents

飞行器以及用于控制飞行器的方法和计算机辅助系统 Download PDF

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Abstract

控制特定类型的飞行器的方法，其中：a)飞行之前，计算飞行器的有限数量的标称轨迹和围绕标称轨迹设置的有限数量的应急轨迹并存储在飞行器机上提供的数据库中；b)飞行之前，预先规划飞行器的有限数量的机型特有的允许的飞行机动动作并作为机动动作库存储在数据库中；c)可选地，飞行之前，确定一定数量的具有不同飞行高度的飞行航空层并存储在数据库中；d)飞行期间，在实时算法内通过计算机辅助的转移规划算法访问数据库，以根据传感器检测到的飞行器状态在使用预先规划的飞行机动动作时在标称轨迹和应急轨迹之间和可选地在所确定的飞行航空层之间变换并相应地操控飞行器的路径跟踪调节器和/或飞行控制器。

Description

飞行器以及用于控制飞行器的方法和计算机辅助系统
技术领域
本公开涉及一种根据方案1的用于控制特定类型的飞行器的方法，所述飞行器特别是优选具有电动旋翼的多旋翼VTOL飞行器。
本公开还涉及一种根据方案18的用于按根据本公开的方法控制特定类型的飞行器的计算机辅助系统(所谓的运动规划器)。
最后，本公开还涉及一种根据方案23的飞行器，特别是优选具有电动旋翼的多旋翼VTOL飞行器。
背景技术
过去，针对这里提出的用于飞行器的运动规划器的每个子区域都进行了相关的工作。这样，在军事领域已经开发并批准用于建立全面预先规划的、基于地图的任务的规划环境(NASA)。这里，通过按规则的路程区间预先规划出紧急降落轨迹来确保安全性，所述紧急降落轨迹在飞行中可以由状态自动机实时地选择。
在20世纪90年代还开发了基于地图的地面防撞系统(Ground CollisionAvoidance Systems，GCAS)，所述系统通过有针对性的机动动作(NASA、空中客车)来防止与地势结构发生碰撞。
Emilio Frazzoli首次展示了带有预先规划的路径段的路径规划。早期的工作局限于具有恒定的修正状态的所谓运动基元(Motion Primitives)，所述运动基元在后期扩展成复杂的调节命令。由应用跟踪最初预先规划的路径，在所述应用中，在飞行期间通过所携带的机动动作库生成路径。
完整的任务预先规划的缺点是，在飞行期间(例如对于自动驾驶仪或自动控制器)的决策能力受到很大限制，就是说，仅限于在飞行之前考虑到的情景。在存在不安全性的环境中，这要求进行复杂的预先规划，以便在低概率事件发生之前预见和考虑这些事件。在实践中，这种方式要求在规划网络中具有高度的分支化以及要求有精细的时间和/或空间的离散化，以便能在足够短的时间区间内对变化的状态作出响应。这里，离散化和分支的程度线性地或指数地体现为用于这种规划或路线网的存储器要求。在航空方面，可靠的任务规划无法利用这种预先规划原则来进行规划。
与预先已知并且可以核查(验证)飞行器在任务期间所有可能发生的飞行状态的预先规划不同，在飞行平台(就是说飞行器本身)上执行的规划算法提供了更为有限的透明度特性。通常，这是基于优化或基于采样的方法，所述方法不具有严格的确定性特性。这特别是在验证载人飞行器的规划环境时构成很严重的障碍。
由此，在现有技术中，在能够在民用领域使用的、用于在复杂环境中在存储要求有限的同时满足高安全性要求的自主航空导航算法方面存在明确的缺陷。
发明内容
本公开的目的是，提供一种解决方案并且给出一种方法或者一种运动规划器以及一种相应装备的飞行器，利用所述方法或飞行器使得能够在复杂的环境中在存储要求有限的同时满足高安全性要求地实现自主航空导航。
这里描述的运动规划方法填补了现有技术中的空白，即，如何利用可管控的存储需求来确保在任意时刻都应对未预见的事件作出响应，同时保证解决方案的可核查性和准确定性特性，这是出于安全性或认证上的原因而必要的。
上面描述的目的根据本公开的具有方案1的特征的方法、具有方案18的特征的系统以及具有方案23的特征的飞行器来实现。有利的改进方案在从属方案中给出。
在根据本公开的用于控制特定类型的飞行器、特别是优选具有电动旋翼的多旋翼VTOL飞行器的方法中：
a)在飞行之前，计算飞行器的有限数量的标称轨迹和围绕标称轨迹设置的有限数量的应急轨迹，并将所述标称轨迹和应急轨迹存储在飞行器机上提供的数据库中；
b)在飞行之前，预先规划飞行器的有限数量的机型特有的、允许的飞行机动动作，并将这些飞行机动动作作为机动动作库存储在所述数据库中；
c)可选地，在飞行之前，确定一定数量的具有不同飞行高度的飞行航空层，并将其存储在所述数据库中；
d)在飞行期间，在实时算法内，通过计算机辅助的转移规划算法访问所述数据库，以便根据飞行器的通过传感器检测到的状态在使用预先规划的飞行机动动作的情况下在标称轨迹和应急轨迹之间以及可选地在所确定的飞行航空层之间进行变换并相应地操控飞行器的路径跟踪调节器和/或飞行控制器。
在根据本公开的用于按照根据本公开的方法来控制特定类型的飞行器、特别是优选具有电动旋翼的多旋翼VTOL飞行器的系统中，所述系统具有至少一个计算机单元，所述计算机单元构造成地面计算机单元和/或飞行器的机载计算机单元，在所述系统中，所述计算机单元构造和设置成用于：
A)执行用于实施方法步骤a)的预规划算法；
B)提供数据库；
C)执行实时算法，所述实时算法提供决策模块，所述实时算法的输入是飞行器根据方法步骤d)的状态，并且所述实时算法的输出是根据评估指标得出的所述有限数量的标称轨迹和应急轨迹中最佳地对应于飞行器的当前状态的轨迹；
D)执行根据方法步骤d)的转移规划算法。
根据本公开的飞行器、特别是优选具有电动旋翼的多旋翼VTOL飞行器装备有根据本公开的系统。
由有限数量的标称路径和围绕标称路径、优选按树结构设置的有限数量的应急或紧急路径或者说相应的轨迹组成的预先计算的结构，被用作路径规划的基础。此外，可选地，定义离散的飞行航空层，飞行器可以在这些飞行航空层之间进行转换。通过存储在数据库中的机动动作和在飞行器机上实时执行的转移规划算法，在优选有限的时间范围内，可以实时地且响应于变化的情况或事件而在不同的飞行路径以及可选地还在不同的飞行高度之间灵活地转换(所谓的转移)，此时存储需求是可控的并且确保了完整的可查验性。所述飞行高度变换仅是可选的，因为根据本公开的方法原则上可以在一个平面、就是说在二维中有利地被应用。
具有有限时间范围的规划方法或转移规划算法在任意规划步骤中仅针对有限的时间段来计算规划方案(规划解决方案)(不同于直到飞行路径的目标点的规划方案)。由此，每个更新周期所需的计算时间通常比在直到目标点的每个步骤中都进行规划的规划方法要短。这种方法的结果尽管不是最佳的，但快速地提供了(可以)尽可能接近最佳方案的结果。
根据本公开的方法的改进方案相应地设定，所述应急轨迹按树结构和/或以规则的间距设置，步骤a)中的路径规划优选通过用于路径规划的伪随机算法进行，这个过程最优选地一直重复直到在前面的步骤中生成的应急轨迹上存在期望的分支程度，从而形成树形的飞行路径结构，所述树结构可以存储在所述数据库中并允许灵活地对事件作出响应。
当不可能得到确定的或分析性的方案时，通常采用基于采样的规划方法，所述规划方法通过随机生成的采样点建立搜索树。伪随机的方法按照非随机的标准建立搜索树(但仍是基于采样的)。由此，可以重建规划方法的确定性特性。
根据本公开的方法的另一改进方案相应地设定，所述转移规划算法具有有限的时间范围。由此，可以降低系统要求，这里，特别是由于所选择的方法的计算量较小而降低了对机载系统的要求。
在转移前后，飞行器在预先计算出的并且存储在数据库中的飞行路径上运动。术语“路径”或“飞行路径”和“轨迹”在这里和下文中作为同义词使用。
飞行高度(飞行航空层)和飞行路径之间的转移优选仅在对于每个轨迹预先确定的所谓出口区和入口区中可以进行。路径规划器的相应构成的紧急或应急模块在相应的设计方案中以飞行器特有的参数以及(优选用传感器检测到的)环境变量的宽泛基础上决定是否需要进行转移，以及在需要时转移到哪个轨迹或飞行航空层上。预先规划的飞行路径的全集合和所确定的转移区保持为能事先查验的并且能够针对局部的条件进行适应性调整。
通过预先规定边界条件，可以在规划方案中对法规、禁飞区、天气状况等加以考虑。两个轨迹之间的禁飞例如可以这样加以考虑，即，在涉及穿越禁飞区的区域中，通过相应地定义出口区和入口区来禁止从一个轨迹向另一个轨迹的转移。
根据本公开的方法的优选改进方案为此设定，在飞行之前，对于每个轨迹都确定入口区和出口区并且只允许在入口区和出口区内进行轨迹和飞行航空层之间的变换。
根据本公开的方法的另一改进方案设定，在步骤d)中，通过应急模块和转移规划算法的配合作用，基于飞行器特有的参数和环境变量来确定是否需要转换，以及必要时确定转换到哪个轨迹和/或飞行航空层。
为了实现进一步降低规划复杂度，在根据本公开的方法的改进方案中，(在步骤d)中)，不同的飞行路径之间的水平转移可以与飞行航空层之间的竖直转移完全无关联。由此，可以在需要时仅在调节器的辅助下并且不需要上游规划算法来实现飞行高度的离散变换。
在相应的设计方案或改进方案中，所给出的方法既计算各路径的组合也计算可实现的路径的闭集(这是指预先规划的路径连同预先规划的轨迹之间保守估计的转移区)。由此，尽管界限较为狭窄(例如空间延伸尺寸、飞行性能)，仍能在嵌入式计算机(飞行器机上的计算单元)上实时地完成困难的规划问题。所述数据库优选包括明确地预先计算的通向降落场的轨迹，也包括预先确定的空间范围，在所述空间范围内在运行时由在线/实时规划算法计算出轨迹，以便例如在两个预先计算的轨迹之间进行转换。可替换地，可以在这个空间范围中实施已经预先计算出的机动动作，例如空中等待。有利的是，在运行时间中，在这种空间范围之内规划的轨迹总是在预先计算出的轨迹上开始和结束。起始轨迹和目标轨迹可以是相同的，但不是必须是相同的。所述在线/实时规划算法在实施时确保，在所确定的空间范围之外的轨迹是不能实现的。
如果在转移区内实施完全预先计算的机动动作(如空中等待(Warteschleife)或变换飞行高度)，则在预先计算的轨迹上确定包括起点和终点的路径。在通过在线规划算法在两个轨迹之间变换的情况下，才在运行时规划路径，在本公开的设计方案的范围内确保了不会偏离预先确定的区域。由此，这不是精确的路径，而是在转移期间所有可能的状态的集合。
可实时解决的实现方案优选通过准决定性的预先规划、经由准离散的状态与严格的优先级别和对所考虑的飞行路径和机动动作的数量的限制相结合来实现。不同的紧急策略优选根据任务特有的标准来确定优先级。例如，显而易见的是，时间冲突解决方案相对于空间冲突解决方案是优选的。这可以在不改变空间上的飞行路径的情况下通过改变速度来实现，以便在特定的时间避开特定的空间位置。此外，竖直的机动动作比水平的机动动作有更高的优先级(假定：在城区环境下，水平机动动作比竖直机动动作更易造成障碍物冲突)。
这在飞行期间会带来更高的规划灵活性并且允许整合响应性的规划部分(例如转换到另一个飞行路径上)。此外，在透明度和可核查性保持不变时，预先规划的复杂度和在飞行器上提供的规划方案的存储复杂度显著降低。由此，在起飞之前就已经能适当地对在飞行中会出现的任意可能的事件加以考虑，由此，特别是对于运行方、空域管理机构(所谓ANSP：航空导航服务提供商(Air Navigation Service Provider))和航空管理机关确保了可追溯性。
在优选设计方案的范围内，实施路径规划方法特别是包括以下能力：
1.预先规划城区环境中的飞行路径；
2.对降落场和避让路线加以考虑；
3.与邻接的空中交通分离(相当于Well-Clear”功能；ATM/UTM(空中交通管理(AirTraffic Management)/无人飞机系统交通管理(Unmanned Aircraft System TrafficManagement))的规定)
特别是以优选必须在起飞之前具体规定的下述框架条件为基础：
1.以飞行区的扩展3D地图的形式提供降落场信息、潜在危险、空域结构等，这些信息用作路径规划方法的基础。
2.对正常运行期间的有限干扰作用(例如最大风强和阵风强度)加以考虑。离线规划基于在规划时刻可获得的数据进行，并且优选对飞行包线内当前状态的预期变化加以考虑。优选地，可以在后优化(post-optimal)敏感度的分析框架下在飞行期间对实时数据加以考虑。但本公开并不限于此。
3.飞行器的飞行性能参数(例如动力学和运动学参数)是已知的并且对其加以考虑。这些参数作为边界条件引入规划算法中，并且由此在规划方案中加以考虑。这可以在技术上通过(在个别情况下)手动输入来实现，但优选与飞行器所存储的模型相关联。
4.考虑模型精度(相当于模型与所考察的飞行特性之间的偏差)。这里的模型是指在简化的假设条件下对飞行器和其周围环境的数学模拟。将这种模型引入规划算法中，以便实现规划方案与具体飞行器和其环境的适配。为了考察与此相关的不确定性，预估模型精度，并对此一并加以考虑。
5.基于前面的第2-4点，对可实现集合(相当于由于偏差而由特定调节器规范导致的所有可能路径的总集合)进行分析。所谓的可实现性分析是对如下情况进行分析：系统可以基于其当前状态以及基于控制量和干扰量而实现哪些状态。分析结果在第6点中使用，用以合成调节器，这些调节器将用于实施相应操作的机动动作的可实现集合(Erreichbarkeitsmenge)最小化。
6.在考虑到可实现集合的情况下，确定并提供机动动作库(相当于用于路径规划的可能的飞行路径段的有限集合)。
7.存在状态自动化的可能性，据此，以有限状态机形式描述转移方法或转移规划算法。
根据本公开的方法的改进方案相应地设定，基于以下各项中的至少一项确定可实现集合：
i)在正常运行期间的干扰作用，例如最大风强和阵风度；
ii)飞行器已知的飞行性能参数，例如动力学参数和运动学参数；
iii)至少作为步骤a)基础的、飞行器状态的物理模型与观察到或测量到的飞行特性之间的偏差形式的模型精度。
此外，在根据本公开的方法的改进方案中可以设定，可实现集合用于在方法步骤b)中对飞行机动动作进行预先规划。
在根据本公开的方法的改进方案可以设定，在飞行区的扩展3D地图中提供降落场信息、潜在危险、空域结构等，所述地图在方法步骤a)中用作轨迹规划的基础。
在本公开的相应设计方案中，这个多阶段的路径规划过程包括：
1.识别地图上的改航降落场/备降场，并根据标准对其进行分级(安全性、由于环境造成的潜在风险、适宜性、可到达性等)；这优选通过对地理数据库的分析和对卫星图像的评估来自动进行。还可以手动添加附加的降落场或从数据库中删除已经识别的降落场。主要参考以下标准来选择降落场：进场着陆方向和角度、地面情况、环境的风险评估、地形轮廓、植被/植物。
2.在地面上，例如在用户PC上或在起飞前，在飞行器机上预先规划经优化的标称轨迹。
3.在地面上，定期在用户PC上或在起飞前，在机上预先规划紧急或应急轨迹(优选是树结构)。
4.确定或指定(转移)区，在所述(转移)区内允许离开或进入所述轨迹/飞行航空层。
5.在飞行器机上，沿标称轨迹并且在所有紧急轨迹的集合内实时规划实际的飞行路径，优选包括：
i)飞行器系统状态的更新(按状态自动机的形式)；描述的飞行器的状态自动机的设计方案很大程度上与作为基础的飞行器相关。本公开不限于特定的飞行器。重要的是，飞行器的状态或其环境的变化可能导致要飞行的轨迹的变化。一般而言，状态自动机或有限自动机(EA；也称为状态机；英文：finite state machine，FSM)是行为的模型，由状态、状态转换和动作组成。如果自动机可以假定的状态集是有限的，则这种自动机称为有限的。有限自动机是自动机集合中的特殊情况。
ii)由此导出对要飞行的轨迹和/或飞行航空层的更新；
iii)在考虑评估函数以及必要时通过例如基于模型的具有有限时间范围的规划方法转移到新路径上的情况下，对前一时间步长所选择的路径进行更新。路径和轨迹这里作为同义词使用，尽管严格来讲，路径包含空间信息，而轨迹还包含关于路径的时间导数的信息。对于每个时间步长，都评估当前(即在前一时间步长中选出的)轨迹是否仍是到达目的地的最佳选项。基于模型的方法涉及这样的信息，也即，这些信息基于对重要影响参量的建模，在寻找解决方案时使用所述影响参量。在这种情况下，这可以是规划环境的模型(例如障碍物地图、表面模型、天气模型)和/或飞行器的模型(动力学或运动学模型)。
根据本公开的方法的与此相关的改进方案可以相应地设定，在步骤d)中，沿标称轨迹并且在所有应急轨迹的集合内在飞行器机上按时间步长地对实际的飞行路径进行实时规划，包括：
i)飞行器的系统状态的更新(状态自动机)；
ii)由此导出，要飞行的轨迹和飞行航空层的更新；
iii)在考虑评估函数以及必要时特别是通过基于模型的具有有限时间范围的规划方法转移到新路径上的情况下，对前面步骤所选择的路径进行的更新。
系统状态的自动机是与飞航引导层面无关的。因此，优选存在独立系统的、仅相互交换信息的两个更新周期。
这里描述的方法优选以变化的部分在地面执行以及在飞行期间在飞行器机上执行。这里，在停留在地面时，地面部分的实施地点可以是飞行器的机载计算机(机上的计算机单元，所谓的嵌入式系统)，或者也可以是外部计算机，例如用户PC，在一个中间步骤中，在起飞之前将规划结果从外部计算机传输到飞行器上。
根据本公开的方法的相应改进方案设定，步骤a)至c)在地面计算机上执行，并且接着将结果传输给飞行器并存储在飞行器机上的数据库中；或者步骤a)至c)在飞行器的机载计算机上执行，并将结果存储在飞行器机上的数据库中。
实时部分优选在飞行中并且在飞行器机上提供的机载计算机单元上执行。这里使用的算法优选设计成，使得所述算法既能在具有用户操作系统的计算机上执行，也能在嵌入式系统上执行。但硬件的具体规格不是本公开的主题。
为了简化空间中两个点之间的飞行连接的实时规划和实时实施，优选在地面上以现有地图(见框架条件的描述)为基础执行任务的部分预先规划。其结果存储在飞行器机上的上面所述的数据库中，并且由此在飞行期间携带所述结果。借助于所述数据库，可以大大降低实时算法的复杂度。降低规划和存储器耗费构成本公开的主要部分。
对于全局层次的预先规划、特别是针对不同的使用情景和运行情景，优选针对所述飞行器计算出至少一个、优选多个所谓的机动动作库。所述机动动作库包括完全预先计算的并且保存在数据库中的(飞行)机动动作。在计算所述机动动作时，考虑上面定义的可实现集合。不是以状态序列的形式存储机动动作，而是将机动动作作为可执行的调节器存储在机动动作库中。所述调节器这样优化，也即，在假定干扰作用有限的情况下通过执行所述调节器使得可实现的状态集合或与目标状态可能的偏差最小化。关于可实现的集合的信息作为属性分配给机动动作/调节器。将多个机动动作组合成一条轨迹的路径规划器可以基于所述信息做出决策。例如，如果所述机动动作的可实现集合通过实施是不会发生碰撞的，则可以在起飞状态下就通过实施机动动作来排除发生碰撞的可能性。据此，由要实施的机动动作导出调节规则并对所述调节规则进行优化，使得与期望轨迹的预期偏差最小化。这个过程也称为“调节器合成”。在考虑飞行器不同的性能状态(例如正常状态、失效情景、环境条件)的情况下，机动动作库包括飞行包线的至少一个离散的表达
Figure BDA0003298470660000111
并且利用对称性和叠加对其进行存储优化。包线具体而言仅通过连续的方法描述。由于连续的描述要求无限数量的机动动作，实际的包线通过离散状态的足够精细的网格来近似地描述。这些离散状态用作修正状态(Trimmzustand)，并且通过另外的离散的机动动作连接。由此，可以利用可承受的计算和存储耗费来足够精确地对所述包线加以考虑。对于所述性能状态，这种离散网格保持不变，但包线的边界发生变化。这可以有选择地描述为包线在性能最强的状态下的多个表达或子集。出于效率原因，这种实施方案优选用于最后提及的变型方案。
为了进行存储优化，可以如下进行处理：多数飞行器沿滚动和偏航轴的动态特性是对称的。因此，优选沿正方向定义和存储曲线飞行的状态就足够了。此时，相反的运动由所存储的状态负值得到。对于申请人出产的
Figure BDA0003298470660000121
的情况，这种对称性可以在一定范围内也套用到俯仰轴。相同的原理可以套用到旋转运动的导数以及平移运动和平移运动的导数。
叠加特性在以下情况下有效，即各状态可以通过两个基本状态的叠加来生成，而不必存储专用的机动动作。这样，在
Figure BDA0003298470660000122
的情况下，例如在飞行性能的极限范围内的水平和竖直运动可以视为完全无关联的。右转爬高飞行例如可以通过竖直的爬高机动动作和平面的右转的叠加来生成，而不必在将这种飞行明确地存储在数据库中。
为此目的，根据本公开的方法的相应改进方案设定，在考虑飞行器的不同性能状态，如正常状态、失效情景或环境条件的情况下，所述机动动作库包括飞行器的飞行包线的至少一个离散表达，并且通过利用对称性和叠加对其进行存储优化，所述机动动作库最优选地针对给定的飞行器进行定制。
此外，还确定参数化的轨迹段。所述轨迹段可以是指可局部实施的(部分)飞行路径，所述飞行路径不涉及选择的(标称)轨迹的变换，而是在其结束之后返回这个轨迹。这是独立于全局基准描述的路径段，这些路径段在任意时刻都可以基于飞行器的当前状态来实施。作为例子，可以举出空中等待、沿飞行路径的限时速度变化或仅变化飞行航空层的爬高和下降飞行。
根据本公开的方法的相应改进方案为此设定，附加地确定参数化的轨迹段并将其存储在所述数据库中，所述轨迹段是指可局部实施的飞行路径或部分飞行路径，所述飞行路径不涉及所选择的(标称)轨迹的变换，而是在其结束之后返回这个轨迹，例如是空中等待、沿飞行路径的限时速度变化或仅变化飞行航空层的爬高和下降飞行。
所述机动动作库优选针对特定的飞行器类型进行定制。所有由所述机动动作库导出的模块由此可以用于相同类型的所有飞行器。如果使用相同类型的多个飞行器，则针对这个飞行器类型生成一次机动动作库并将其转用到飞行器的所有实例就足够了。这同样适用于例如不同系统状态的全局库的所有子集。
在地面上，在任务层面进行预先规划时，可以将地图的不同数据层融合成抽象的潜在危险性，所述潜在危险表示与地点相关的对飞行器和其任务的不期望的影响的密度。不同语义的数据层可以例如是：地形、人口、空域图、障碍物图、交通数据、运动路线、天气图。风险评估(风险指标)的过程记载在专利申请EP20170891.4中，这里引用该文献的内容。
包含潜在危险性、能到达的应急降落场的数量和类型以及能量效率的加权成本函数优选用于优化起点和终点之间的飞行路线。这样建立的飞行路线此时可以利用针对不同路径规划模式的轨迹进行扩展，就是说，根据具体模式，可以在起点和终点之间得到不同的路线。在特定的路程区间或时间区间中，既计算出到任务目标(终点)的应急轨迹，也计算出到改航降落场的应急轨迹，并将其存储在数据库中。
对于每个路程区间，优选在考虑不同的飞行器状态(正常状态、失效情景、运行事件)的情况下计算出轨迹，并且计算出优化目标，并将所述轨迹和优化目标存储在所述数据库中。优化目标主要可以是时间最优、安全性最优或效率最优。
路径规划本身优选通过本身已知的用于路径规划的伪随机算法进行。由此，强制得出确定性的特性。这个过程可以一直重复，直到在前一个步骤中生成的紧急轨迹上达到期望的分支程度，从而形成树形的飞行路径结构。
在下一个步骤中，可以给每个轨迹分配转移区，在所述转移区内，可以进入或离开相应的轨迹。此外，可以给所述轨迹分配具有预先规定的用于转换飞行航空层(飞行高度)的转移区的飞行航空层。
每个轨迹优选都根据特性来描述，实时算法(转移规划算法)可以根据所述特性得到关于轨迹选择的决定。相关的特性可以是例如长度/时长、最大速度/负载系数、能量需求或风险指标。这些特性作为轨迹的属性存储在数据库中。
根据本公开的方法的相应改进方案因此设定，参考存储在所述数据库中的特性来描述每个轨迹的特征，转移规划算法在步骤d)中可以根据所述特性得出关于轨迹选择的决策。相关的特性可以是例如长度或时长、最大速度或允许的负载系数、能量需求或风险指标。
如果所述预先规划在外部计算机上进行，则在飞行之前将预先规划的数据库传输到飞行器上。所述数据库提供用于以确定性的或有限运行时间来回传单个轨迹的功能。据此，当相应地进行查询时，所述数据库处理查询并且提供轨迹。对此，最简单的例子可以(非限制性地)是SQL接口。查询的运行时间是有限的和确定的。当使用简单的数据库搜索时，通常就是这种情况。但本公开不限于使用特定的协议。
当在飞行期间在飞行器机上实时规划和实时执行时，优选地，作为系统的一部分的相应软件模块会判断哪个预先计算的轨迹和飞行侧面在相应的时刻在前面确定的标准方面是最佳的，并且将这个轨迹转交给路径跟踪调节器，所述路径跟踪调节器相应地控制飞行器或者提供必要的控制指令。如果要求进行飞行航空层或轨迹的变换，则这优选在所述树结构(时间或空间上)最近的分支点处进行，或者如果不能沿树结构进行转移，则通过所述转移规划算法在最近的转移区中进行。
根据本公开的方法的相应改进方案设定，飞行航空层和/或轨迹的变换在树结构最近的分支点处进行，或者如果不能沿着树结构进行转移，则通过转移规划算法在最近的入口区/出口区中进行。
随着任务持续地进行，可以由决策模块隐去不再能实现的轨迹，并且由此将所考虑的轨迹的集合缩减到在当前飞行状态下仍能实现的轨迹，以便降低复杂度。此外，优选根据其特性对可实现的轨迹的集合进行过滤，并且例如在飞行器的剩余可机动性减少的情况下(进一步)缩减。
为此，根据本公开的方法的相应改进方案设定，隐去随着任务的持续进行而不再能实现的轨迹，并且将所考虑的轨迹的集合缩减到在当前飞行状态下仍能实现的轨迹的集合，可实现的轨迹的集合优选根据其特性进行过滤并且特别是在剩余可机动性减少的情况下进一步缩减。
所述实时算法优选包括决策模块，所述决策模块根据飞行器的当前系统状态确定要飞过的由轨迹和飞行航空层组成的组合。在每个时间步长中，所述算法可以在有限数量的离散轨迹中进行选择，这些轨迹分别与标称路径、应急轨迹或临时要执行的轨迹段(例如来自机动动作库)相对应。
为此，根据本公开的方法的相应改进方案设定，所述实时算法设计成，对于每个时间步长，在有限数量的离散轨迹中进行选择，这些轨迹分别与标称路径、应急轨迹或临时要执行的轨迹段相对应。
没有反映在所述树结构中的轨迹之间的变换优选通过基于机动动作的转移规划算法在预先确定的转移区内实施，如已经说明的那样。以算法的方式、例如通过使用有性能保证的方法(可实现集合最小化的调节器合成)来确保保持在所述区域内。此外，通过边界条件确定所述算法此时不能离开的空间范围。
为此，根据本公开的方法的相应的改进方案设定，转移规划算法构造成用于在所述出口区和入口区内引发没有反映在树结构中的轨迹之间的变换。
以航空主管机关的相应规则为前提，可以允许所描述方法的各个步骤并且可以将其集成称为一个总体许可的解决方案。
如已经说明的那样，所描述的方法可变的部分在地面执行，并且在飞行期间在飞行器机上执行。在停留在地面时，地面部分的执行地点可以是机载计算机，或者也可以是外部的用户PC，在起飞之前在一个中间步骤中将结果从所述用户PC传输到飞行器上，如同样已经说明的那样。实时部分在飞行中并且在飞行器机上在这里提供的机载计算单元上执行。
为此设定的(转移规划)算法优选设计成，使得所述算法既能在带有用户操作系统的计算机上执行，也能在嵌入式系统上执行。硬件的具体规格不是本公开的主题。
根据本公开的系统包括的预先规划算法可以具有或接收以下输入：
1.地图素材：经处理的地图格式形式的地图数据，例如tiff、geotiff、kml、geojson、sdts、shapefiles......，
2.起点和终点坐标：作为文本文件或通过用户界面输入。
所述预先规划算法可以提供以下输出/产出：
1.优选表格形式的、带有转移区的、基于地理信息的、参数化的或未参数化的轨迹；
2.参数化的轨迹段(飞行航空层变换、空中等待等)，用于存储/传输给(机载)数据库。
根据本公开的方法的相应改进方案在实际实现中设定，所述预先规划算法具有：用于扩展的地图格式形式的地图数据以及用于起点和终点坐标的输入，为了输入所述地图数据和坐标而设置文本文件或用户界面；以及用于带有转移区的、基于地理信息的、参数化的或未参数化的轨迹的输出以及用于参数化的用于飞行航空层变换、空中等待等的轨迹段的输出，所述输出能够传输给数据库或存储在数据库中。
所述的(机载)数据库优选包含：
1.任务(用于响应式的路径规划方法)的地图素材；
2.任务的预先规划(轨迹和轨迹段，如上面所述)；
3.具有性能保证的机动动作库；对于所述机动动作，可以在考虑系统特性和假定存在最大干扰的情况下给出与期望轨迹的最大偏差。所述系统在物理上无法达到在所述区域之外的状态。
4.用于选择轨迹的优先级协议或评估指标。根据任务特有的标准给不同的应急策略确定优先级。例如，显而易见的是，时间冲突解决方案相对于空间冲突解决方案是优选的。这可以通过速度变化而不改变空间上的飞行路径来实现，以便避免在特定时间出现在特定的空间位置。此外，竖直的机动动作的优先级高于水平机动动作(假定：与竖直机动动作相比，水平机动动作在城区环境中更易于导致障碍冲突)。相关的特性例如可以是长度/时长、最大速度/负载系数、能量需求或风险指标。
所述实时算法特别是可以包括决策模块，所述决策模块的输入是来自系统监控的系统状态。其输出提供根据评估指标在当前状态下最好的轨迹。
实际的转移规划算法作为输入优选接收以下各项：
1.根据状态估计(特别是根据来自不同传感器或传感器数据的传感器数据融合)的状态向量；
2.来自数据库的出口区和入口区(即转移区)；
3.来自数据库的起始和目标状态(所述状态除了地点以外还包括时间上的变化以及位置和时间上的变化)；
4.来自数据库的机动动作库；
5.目标轨迹和飞行航空层；
6.来自数据库的机动动作优先级。
其输出向飞行器的位置调节器提供所谓的路径向量
Figure BDA0003298470660000181
Figure BDA0003298470660000182
包括位置设定及其时间导数和偏航角及其时间导数。位置调节器是设置在路径跟踪调节器下游的控制回路。
根据本公开的系统的相应改进方案为了实际上的实现而设定，所述转移规划算法具有：来自飞行器的状态估计、优选是来自不同传感器的传感器数据融合形式的状态向量的输入；来自数据库的针对出口区和入口区的输入；来自数据库的针对起始和目标状态的输入；(特别是来自数据库的)针对机动动作库的输入；针对目标轨迹和飞行航空层的输入；以及来自数据库的针对机动动作优先级的输入，并且所述转移规划算法具有：针对路径向量
Figure BDA0003298470660000183
Figure BDA0003298470660000184
的输出，所述路径向量被输出给飞行器的位置调节器(飞行控制的最外层的控制回路)，所述路径向量包括位置设定p及其时间导数和偏航角ψ及其时间导数。起始状态是当前轨迹上的飞行器在开始转移到另一个轨迹上的时刻的状态，目标状态是在目标轨迹上的状态，飞行器应在这个状态下转入到新的路径上。
在本公开的范围内，所述系统可以具有预先规划单元。所述预先规划单元优选是计算机(例如嵌入式计算机、用户PC或基于云的计算机)，在所述计算机上执行所述预先规划算法。这里明确地不具体限定计算机的地点和类型，因为这既可以是飞行器的机载计算机(在地面停放的情况下)，也可以是外部计算机(例如地面控制站中的计算机)、集中管理的服务器或基于云的架构，从所述外部计算机将预先规划的任务传输到飞行器上。
决策模块一般而言可以是算法，所述算法根据要确定的事件和根据要确定的评估指标对(轨迹)数据库的过滤来提供在任意时刻下适当的轨迹以达到任务目标。所述决策模块在飞行器机上并且是在飞行期间执行。(轨迹)数据库以及监控算法用作输入，所述监控算法根据传感器数据确定系统(飞行器)和其环境的相应状态，并且这里明确指出，这种监控算法在其设计上不是本公开的主题。
实时控制单元可以是飞行器机上的计算机(嵌入式或用户PC)，在所述计算机上执行用于控制飞行器的算法。基于预先规划的结果和决策模块的设定(见上文)，在实时控制单元上计算用于在(预先规划的)轨迹之间进行转移的飞行路径和/或由数据库向飞行调节器传送轨迹。
附图说明
本公开的其他特性和优点现在由下面参考附图对具体实施例的说明得出。
图1示出根据本公开的飞行器的一个可能的设计方案；
图2示意性示出飞行器的飞行路径的可实现集合EM；
图3示意性示出机动动作库的内容；
图4示出用于飞行器的任务规划的图形表示；
图5示出树结构的嵌套的应急轨迹；
图6示出两个预先计算的轨迹之间的实时计算的(在线)转移；以及
图7示出所说明的路径规划方法的框图/流程图连同硬件配置。
具体实施方式
图1示出根据本公开的作为多旋翼eVTOL的飞行器1的一种可能的设计方案，所述飞行器在当前情况下具有18个驱动单元3，在图1中仅明确标注这些驱动单元中的一个驱动单元。根据所示图示，每个驱动单元3包括电机3a和螺旋桨3b。根据飞行器1的这个设计方案，这些驱动单元、特别是螺旋桨3b是不能摆动的。x、y和z表示飞行器1所绘制的轴；L、M和N表示相关的(控制)转矩。
飞行器1在附图标记2处具有飞行控制单元，所述飞行控制单元在下面还将参考图7详细说明。飞行控制单元2除了系统监视器2a以外还在附图标记2b处具有实时控制单元，所述实时控制单元构造成用于(部分地)实施根据本公开的方法，优选设置成程序技术式地实施根据本公开的方法。附图标记4示例性地表示传感器单元，所述传感器单元与系统监视器2a作用连接；所述飞行器1通常包括多个这种传感器单元4，这些传感器单元特别是构造成和适用于，确定飞行器的(总体)状态(系统状态)以及确定飞行器的环境状态。在附图标记5处示出飞行员输入单元，通过所述飞行员输入单元，人类飞行员(未示出)例如经由控制杆或类似物将其控制要求传送给飞行器1。然而，在本公开的范围内，飞行器特别是在没有人类飞行员的情况下，就是说通过自动驾驶仪或类似物也是可以飞行的。所述飞行控制装置2可以为了确定系统状态也使用飞行器1的物理模型，这在图4中没有详细示出。实时控制单元2b与实际的飞行控制器2d配合作用或者可以包括飞行控制器(见图7)，以便通过适当地向控制单元3发出指令而沿预先计算的并且实时调整的飞行路径控制飞行器1，如已经详细说明的那样。
优选地，飞行控制单元2通过实时控制单元2b来确定要飞过的轨迹，如前面详细说明的那样，并且相应地操控飞行器1的路径跟踪调节器/飞行控制器(见图7)。
图2示意性示出特别是在城区环境中飞行器1、例如根据图1的飞行器在(飞航)平面x-z中的飞行路径的可实现集合EM，所述平面包含障碍物HI。所述可实现集合EM描述通过极端情况限定的、与飞行器1指令要求的路径KB所出现的偏差的集合。这种极端情况考虑了特别是由于风(阵风)、调节器偏差、模型精度、测量精度等导致的最大可能的偏差。路径规划对所述可实现集合加以考虑，如上面详细解释的那样，并且由此确保，即使在极端情况下也不会与障碍物HI发生碰撞。
图3示意性示出机动动作库的内容，如上面已经详细说明的那样。针对飞行器1，计算出所谓的机动动作库。所述机动动作库由完整地预先计算出的并且保存在数据库中的机动动作组成，在图3中，这些机动动作中的任意一个机动动作或者说相应的轨迹在示例性选出的平面x-y中用附图标记MT标注。在计算这个机动动作时，相应地考虑可实现集合EM(见图2)，如上面说明的那样。将机动动作作为可执行的调节器而非状态序列存储在(机动动作)库中。这样来优化这个调节器，即，使得通过执行调节器来在假定存在有限的干扰作用的情况下使得可实现的状态集合或与目标状态可能的偏差最小。关于可实现的集合的信息作为属性分配给机动动作/调节器。在考虑飞行器不同的性能状态的情况下，机动动作库包括对飞行包线的离散表达并且通过利用对称性和叠加来进行存储优化。
图4示出用于飞行器的任务规划的图形显示，所述任务规划具有连接标称起始位置和目的地位置NP的相关联的标称轨迹NT。此外，还示出到改航降落场AP的应急或紧急轨迹CT，所述紧急轨迹CT在图4中仅部分示出。同样可以看到多个参数化的带有到降落轨迹的转移点(“x”)的空中等待状态WS。这种降落轨迹在这里同样可以是标称的。目的是对通向降落场的轨迹上的参数化的部段进行回引。这既可以是标称轨迹，也可以是应急轨迹。此外，在左半图中，示例性示出可能的转移路径TP和二维限定的转移区TI。转移路径TP使得可以在不同的紧急轨迹CT之间进行转移。在所述转移区TI内，也可以进行这种转移(在通过实时控制单元进行计算之后灵活地进行，见图1、7)。
图5中示出树结构中的嵌套的应急轨迹，例如T1、T2，这里从由标称轨迹NT中分支出来的第一紧急轨迹CT1中又分支出一阶(T1)或更高阶(T2)的另外的紧急轨迹。标称轨迹NT在下面用直线示出，见图4。
图6中示出，两个预先计算的轨迹T1和T2(例如见图4或5)之间的实时计算出的(在线)转移可以如何进行。所述转移在所谓预先确定的出口区EX中在轨迹T1上开始，并且进行到轨迹T2上的所谓的入口区EN。以算法的方式通过实时控制单元(见图1、7)来确保，转移在预先规定的区域(TI，见图4)内进行。这个情景并不限于特定类型的轨迹T1、T2(也参见图5)。
图7示出所述路径规划方法连同硬件配置的框图。这里预先规划的细节和范围是可变的，如上面已经详细说明的那样。
根据图7右边的部分，飞行器1除了已经提及的系统监视器2a之外还包括带有路径跟踪调节器2c的已经提及的实时控制单元2b，所述系统监视器与传感器和另外的信息源(共同地用附图标记4表示；见图1)配合作用，用于确定飞行器1的状态和其环境状态。附图标记2d表示实际的飞行控制器，所述飞行控制器作用于飞行器1的驱动单元(见图1)，以便在飞行器的运动上影响飞行器。附图标记2e示出已经重复提及的数据库，在所述数据库中存储(预先计算的)轨迹和机动动作。附图标记2f表示具有性能保证和地图数据以及元数据的机动动作库。机动动作库2f和数据库2e可以存储在共同的存储单元中。此外，图7还示出与系统监视器2a作用连接的(应急)决策模块2g以及转移模块2h，所述转移模块包括至少与机动动作库2f作用连接的转移规划算法(转移规划器)2h′和转移调节器2h″。
图7左边的部分示出预先规划单元6，所述预先规划单元优选安装在地面的用户PC上或在其上实施。优选在飞行器1飞行之前，将预先规划的结果存储在数据库2e中。所述预先规划单元6包括实际的预先规划算法6a，所述预先规划算法接收任务数据6b、飞行器参数6c和地图/元数据6d作为输入数据。所述预先规划算法6a包括用于标称规划的模块6e(标称轨迹)、用于应急规划的模块6f(应急轨迹)和用于规划转移区的模块6g，由这些模块按所示出的顺序的配合作用得到整个任务的预先规划6h，所述任务的预先规划优选在附图标记6i处临时存储在临时存储器中。
在根据图7的设计方案的使用中，得到以下流程：在完成预先规划(在地面上)之后，在附图标记S1处进行这样的查询，即任务预先规划6h是否得到许可。优选地设定，所谓的U-Space运营方或飞行安全当局对任务规划进行评估和许可。如果得到许可，则将预先规划传输给飞行器1并存储在数据库2e中。如果没有得到许可，则流程返回到6e(标称规划)。
然后，在飞行期间，飞行器1或实时控制单元2b使用数据库2e中的规划数据。将所述飞行数据提供给例如路径跟踪调节器2c和/或决策模块2g，所述决策模块也接收来自系统监视器2a的事件数据(“事件”)。这里，“事件”表示基于事件的自动机意义上的事件。一个事件因此可能是“EPU xyz失效”或“来自左侧的救援直升机”等。
决策模块2g的输出是飞行器1的轨迹，所述轨迹优选根据上面详细说明的标准与形势来相关地从预先规划的轨迹和轨迹段中选出。在S2处，通过实时控制单元2b检查这个轨迹，以发现是否(由于事件数据)需要所谓的在线转移，就是说，是否需要实时确定地更换到另外的(应急)轨迹和/或飞行航空层上。如果不需要，路径跟踪调节器2c承担沿(原始)轨迹对飞行器1的进一步控制(参见飞行控制器2d的、用以传送适当的控制指令SK的相应操作性连接)。如果需要，则转移模块2h的转移规划器2h′生效，所述转移规划器基于机动动作库3f中的预先计算的机动动作等来确定轨迹变化(转移)并通过转移模块2h的转移调节器2h″来确保相应变化地控制飞行器1(参见飞行控制器2d的、用以传送适当的控制指令SK的相应操作性连接)。通过系统监视器2a进行以下形式的反馈，即检查(在S3处)转移是否成功。飞行高度的离散的变换可以在需要时仅在调节器辅助下并且不需要上游规划算法来实现。这仅通过转移模块2h的转移调节器2h″来实现。

Claims (23)

1.一种用于控制特定类型的飞行器(1)的方法，所述飞行器特别是优选具有电动旋翼(3b)的多旋翼VTOL飞行器，其中：
a)在飞行之前，计算所述飞行器(1)的有限数量的标称轨迹(NT)和围绕所述标称轨迹(NT)设置的有限数量的应急轨迹(CT)并将所述标称轨迹和所述应急轨迹存储在所述飞行器(1)机上提供的数据库(2e)中；
b)在飞行之前，预先规划所述飞行器(1)的有限数量的机型特有的允许的飞行机动动作并将所述飞行机动动作作为机动动作库(2f)存储在所述数据库中；
c)可选地，在飞行之前，确定一定数量的具有不同飞行高度的飞行航空层并将其存储在所述数据库(2e)中；
d)在飞行期间，在实时算法内，通过计算机辅助的转移规划算法(2h′)访问所述数据库(2e)，以便根据所述飞行器(1)的通过传感器(4)检测到的状态在使用预先规划的飞行机动动作的情况下在所述标称轨迹(NT)和所述应急轨迹(CT)之间以及可选地在所确定的飞行航空层之间进行变换并相应地操控所述飞行器(1)的路径跟踪调节器(2c)和/或飞行控制器(2d)。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述应急轨迹(CT)按树结构和/或以规则的间距设置，步骤a)中的路径规划优选通过用于路径规划的伪随机算法进行，该过程最优选地一直重复直到在前面的步骤中生成的应急轨迹(CT)上存在期望的分支程度，从而形成树形的飞行路径结构。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述转移规划算法(2h′)具有有限的时间范围。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，步骤a)至c)在地面的计算机上执行并且接下来将结果传输给所述飞行器(1)，并且在所述飞行器(1)的机上将所述结果存储在所述数据库(2e)中；或者步骤a)至c)在所述飞行器(1)的机载计算机上执行并将结果存储在所述飞行器(1)的机上的所述数据库(2e)中。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，在飞行之前，针对每个轨迹确定入口区和出口区(TI、EN、EX)并且仅在所述出口区与所述入口区(TI、EN、EX)内允许在轨迹之间以及在所述飞行航空层之间进行转换。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，在步骤d)中，通过应急模块(2g)和所述转移规划算法(2h′)的配合作用、基于飞行器特有的参数和环境变量来确定是否需要转换，以及必要时确定转换到哪个轨迹和/或所述飞行航空层。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，在步骤d)中，不同的轨迹之间的水平转换完全与所述飞行航空层之间的竖直转换无关地实施。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，在步骤a)中，既计算各个轨迹的组合，也计算能实现的轨迹的闭集，所述能实现的轨迹是由预先规划的轨迹和预先规划的轨迹之间的转移区(TI)得到的。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其中，基于以下各项中的至少一项确定可实现的集合(EM)：
i)正常运行期间的干扰作用，例如最大风强或阵风强度；
ii)所述飞行器(1)已知的飞行性能参数，例如动力参数或运动学参数；
iii)模型精度，其形式是所述飞行器(1)的至少作为步骤a)的基础的物理模型与观察到或测量到的飞行特性之间的偏差。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，在步骤b)中，使用所述可实现的集合(EM)来预先规划所述飞行机动动作。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其中，在飞行区的扩展3D地图中提供降落场信息、潜在危险、空域结构等，所述地图用作步骤a)中的轨迹规划的基础。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其中，在步骤d)中，在所述飞行器(1)的机上，沿所述标称轨迹(NT)以及在所有所述应急轨迹(CT)的集合内、分时间步长地对实际飞行路径进行实时规划，包括：
i)更新所述飞行器(1)的系统状态；
ii)由此推导出对要飞行的轨迹和所述飞行航空层进行更新；
iii)在考虑评估函数和在需要时到新路径的转移的情况下，对前面的时间步长中选择的路径进行更新，特别是通过基于模型的具有有限时间范围的规划方法进行更新。
13.根据权利要求1至12中任一项所述的方法，其中，在考虑飞行器不同的性能状态，如正常状态、失效情景或环境条件的情况下，所述机动动作库(2f)包含所述飞行器(1)的飞行包线的离散表达，并且优选通过利用对称性和叠加来以存储器优化的方式存储所述机动动作库(2f)，所述机动动作库(2f)最优选地是针对给定类型的飞行器进行定制的。
14.根据权利要求1至13中任一项所述的方法，其中，附加地确定参数化的轨迹段并且将其存储在所述数据库(2e)中，所述轨迹段是指能局部实施的飞行路径或部分飞行路径，所述飞行路径或部分飞行路径不涉及所选择的轨迹的变换，而是在其结束后返回所述轨迹，例如空中等待、沿飞行路径的限时速度变化、或为了更好的飞行航空层的爬高飞行和下降飞行。
15.根据权利要求1至14中任一项所述的方法，其中，每个轨迹都根据在所述数据库(2e)中存储的特性来描述，所述转移规划算法(2h′)在步骤d)中根据这些特性做出关于轨迹选择的决定，相关的特性可以例如是长度或时长、最大速度或允许的负载系数、能量需求或风险指标。
16.根据权利要求1至15中任一项所述的方法，其中，所述飞行航空层和/或轨迹的变换在根据权利要求2的树结构的最近分支点进行，或者如果不能沿所述树结构进行转移，则通过所述转移规划算法(2h′)在根据权利要求5的最近的入口区/出口区中进行。
17.根据权利要求1至16中任一项所述的方法，其中，随着任务的持续进行，隐去不再能实现的轨迹，并且将所考虑的轨迹的集合缩减到以所述飞行器(1)的当前飞行状态仍能实现的轨迹的集合，优选根据其特性对所述能实现的轨迹的集合进行过滤并且特别是在剩余可机动性降低的情况下进一步缩减所述能实现的轨迹的集合。
18.一种用于按照根据权利要求1至17中任一项所述的方法来控制特定类型的飞行器(1)的系统，所述飞行器特别是优选具有电动旋翼(3b)的多旋翼VTOL飞行器，所述系统具有至少一个计算机单元，所述计算机单元构造成地面计算机单元和/或所述飞行器(1)的机载计算机单元，在所述系统中，所述计算机单元构造和设置成用于：
A)执行用于实施方法步骤a)的预规划算法；
B)提供所述数据库(2e)；
C)执行所述实时算法(2b)，所述实时算法提供决策模块，所述实时算法的输入是所述飞行器(1)根据方法步骤d)的状态，并且所述实时算法的输出是根据评估指标得出的所述有限数量的标称轨迹(NT)和所述应急轨迹(CT)中最佳地对应于所述飞行器(1)的当前状态的轨迹；
D)执行根据方法步骤d)的所述转移规划算法(2h′)。
19.根据权利要求18所述的系统，其中，所述预规划算法(6a)具有：针对扩展的地图格式的地图数据以及针对起点和目的地坐标的输入，为了输入所述起点和目的地坐标而优选设置文本文件或用户界面；以及用于基于地理信息的、参数化的或未参数化的轨迹的输出，所述轨迹具有出口区和入口区(EX、EN)，并且优选是表格形式的，以及参数化的针对飞行航空层变换、空中等待等的轨迹段的输出，这些输出能够传输给所述数据库(2e)和/或存储在所述数据库(2e)中。
20.根据权利要求18或19所述的系统，其中，所述转移规划算法(2h′)具有：针对包括所述飞行器(1)的状态预估的状态向量的输入，所述状态向量的形式优选是来自不同传感器(4)的传感器数据融合；来自所述数据库(2e)的针对出口区和入口区(EX、EN)的输入；来自所述数据库(2e)的针对起始和目标状态的输入；针对所述机动动作库(2f)的输入；针对目标轨迹和目标飞行航空层的输入；以及来自所述数据库(2e)的针对机动动作优先级的输入和针对路径向量
Figure FDA0003298470650000061
的输出，所述路径向量被输出给所述飞行器(1)的位置调节器，所述路径向量包括位置设定p及其时间导数以及偏航角ψ及其时间导数。
21.根据权利要求18至20中任一项所述的系统，其中，所述实时算法(2b)构造成用于，针对每个时间步长，在有限数量的离散轨迹中进行选择，这些轨迹分别对应于所述标称轨迹(NT)、所述应急轨迹(CT)或临时实施的轨迹段。
22.根据权利要求18至21中任一项所述的系统，其中，所述转移规划算法(2h′)构造成用于在出口区和入口区(EX、EN)内引发没有反映在根据权利要求2的树结构中的轨迹之间的变换。
23.一种飞行器(1)，特别是优选具有电动旋翼的多旋翼VTOL飞行器，所述飞行器具有根据权利要求18至22中任一项所述的系统。
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