CN115116272B - 用于规划飞行器运行的方法、飞行器及其控制单元 - Google Patents

Abstract

提出了一种规划飞行器、特别是eVTOL运行的整体方法，该运行划分为分别具有自己的规划方法的不同的运行区域，这些规划方法能单独验证和检查，所述方法包括：飞行器起飞前在地面进行基于计算机的数据预处理；数据预处理的预先规划的结果以数据库(33、44)的形式携带在飞行器上，优选在预先规划的结果传输到数据库(33、44)之后携带在飞行器上；借助基于计算机的决策逻辑(28)将预先规划的结果与根据传感器检测到的飞行器状态的飞行时规划步骤相结合以生成当前飞行路径；沿当前飞行路径控制飞行器。

Description

用于规划飞行器运行的方法、飞行器及其控制单元

技术领域

本公开涉及根据方案1的用于规划飞行器运行的整体方法，所述飞行器特别是eVTOL，即具有多个分布式驱动单元的电驱动(优选自主)垂直起降飞行器。

本公开还涉及根据方案18的用于飞行器的控制单元，所述飞行器优选是eVTOL，所述控制单元特别用于按照根据本公开的方法运行和控制飞行器。

本公开还涉及根据方案19的、具有根据本公开的控制单元的飞行器，优选为eVTOL。

背景技术

过去，相关工作是针对飞行器运动规划的子领域执行的。因此，已经开发和批准了在军事环境中创建全面预先规划的、基于地图的任务的规划环境(NASA)。在此，以规则航线间隔预先规划的紧急着陆轨迹确保了飞行运行的安全，该紧急着陆轨迹可以在飞行中由飞行器上的状态机实时选择。状态机(也称为有限自动机或状态机，英文为FSM)是由状态、状态转换和动作组成的行为模型。如果自动机可以假设的状态集是有限的，则称该自动机是有限的，并且表示自动机集的一种特殊情况。

1990年代还开发了基于地图的地面防撞(GCAS)系统，该系统通过有针对性的机动来自动防止与地形发生碰撞(NASA、空中客车公司)。

埃米利奥弗拉佐利(Emilio Frazzoli)首次演示了具有预先规划的路径区段的路径规划。早期的工作仅限于具有恒定平衡状态的所谓运动原语，后来扩展到更复杂的控制器规范。最初预先规划的路径之后是应用程序，在这些应用程序中，路径是在飞行过程中借助机载机动库生成的。

DLR布伦瑞克的飞行测试技术研究所(弗洛里-安米夏埃尔阿道夫(Florian-Michael Adolf)等人)开发了将规划过程划分为连续和可单独验证的规划区段的方法，并在飞行测试中得到验证。

经典的、以前已知的路径规划方法大多是为专门的应用情况设计的，因此只有很小的灵活性和有限的适配新环境的能力。这特别适用于在安全关键环境中规则使用的确定性方法。

基于优化或ML(机器学习)的方法可以缩小这种灵活性差距，但不具备在此处感兴趣的应用案例(航空)中所需的确定性行为。检查能力也会受到影响或者只能通过很大的努力才能实现，并且即使这样也只能在有限的程度上实现。

因此，以前的方法无法满足航空当局对居民区上空自动飞行的要求。因此，在具有高安全要求的严格管制区域或具有高操作性风险的环境中的应用程序的路径规划方法存在差距。

发明内容

本公开基于指定一种整体方法的目的，该方法可用于飞行器(特别是eVTOL)的安全和高效运行(路径规划和控制)，即使是在具有高安全要求的严格管制区域或具有高操作性风险的环境中。

所述目的通过具有方案1的特征的方法、具有方案18的特征的控制单元和具有方案19的特征的飞行器来实现。

有利的改进方案在从属方案中限定。

根据本公开的用于规划飞行器(特别是eVTOL)运行的整体方法，该运行被划分为不同的运行区域，每个运行区域都有自己的规划方法，这些规划方法可以单独验证和检查，所述方法包括：

飞行器起飞前在地面进行基于计算机的数据预处理；

数据预处理的预先规划的结果以数据库的形式携带在飞行器上，优选在预先规划的结果传输到数据库之后携带在飞行器上；

借助基于计算机的决策逻辑，将预先规划的结果与根据传感器检测到的飞行器状态的飞行时的规划步骤相结合以生成当前飞行路径；

沿当前飞行路径控制飞行器。

所述的验证或检查能力优选通过使用确定性规划方法来实现，但最重要的是通过预先规划(也即上述的数据预处理)来实现，这使得所有飞行路径都能够在起飞前得到验证。针对不同的飞行阶段使用专门的规划器(即规划方法)，还允许它们独立于全局规划解决方案进行验证。

术语“在地面上”特别包括“离线”进行的任何类型的数据预处理。“离线”是指在飞行前(起飞前)进行数据预处理。后者可以在“机下”和“机上”完成。“在地面上”一词包括这两种可能性。相反，“在线”在这种情况下意味着数据处理是在飞行器上和飞行过程中进行的。

术语“传感器检测”明确地还包括状态估计。这是基于传感器检测的状态。相应地，一个状态估计将若干测量值合并成一个状态解。因此，这些术语在本文中应理解为同义词。

根据本公开的用于飞行器(优选eVTOL)的控制单元，特别是用于按照根据本公开的方法来运行和控制飞行器的控制单元，该运行被划分为不同的运行区域，每个运行区域具有其自己的规划方法，这些规划方法可以单独验证和检查，所述控制单元具有：

基于计算机的数据预处理单元，该数据预处理单元存在于地面和/或飞行器上；

飞行器上携带的数据库，在所述数据库中存储有数据预处理单元的预先规划的结果；

飞行器上基于计算机的决策逻辑，该决策逻辑被设计和设置为用于借助决策逻辑将来自数据库的预先规划结果以及在飞行时根据测量的飞行器状态执行的额外的规划步骤进行组合，并用于生成当前飞行路径；以及

控制单元，用于与决策逻辑可操作地连接以用于沿着当前飞行路径控制飞行器。

根据本公开的飞行器包括根据本公开的控制单元。

由于根据本公开提供的可以在起飞前验证的预先规划，飞行器还可以在具有高安全要求的严格管制区域或具有高操作性风险的环境中运行。由于根据传感器检测的飞行器状态在飞行时(也即实时)进行了设定的规划步骤以生成代表了针对飞行时的安全规划(相当于在预先计算的凸空间中的在线规划)的当前飞行路径，所以可以减少预先规划的内存需求，而不会丢失处理选项。

所提出的方法或控制单元的相关架构优选地结合了针对不同运行区域定制的若干规划方法以形成整体规划方法，该整体规划方法通过尽可能利用确定性属性提前了解规划环境的信息而涵盖飞行器的整个运行包线(也即飞行包线；允许的物理运行参数的表示)。通过设定的预先规划可以将在线阶段简化为搜索问题。由此，这个搜索问题范围中的在线阶段在定义上是确定性的。附加的在线规划算法优选地也通过预先计算它们的处理选项而被赋予确定性特性。因此，在线规划被简化为预先计算的、所谓的运动原语的确定性组合。特定于运行区域的每种规划方法的规划步骤都被设计为可以单独验证和检查，由此实现在规划过程中的高透明度。这可以通过对离线规划和在线选择最佳轨迹进行分离来实现。规划路径的可行性和安全性，包括所有所谓的“目标安全水平”可以在起飞前进行验证。通过在地面进行广泛的数据预处理，可以最大限度地减少在飞行器上和飞行时执行的规划步骤的数量和复杂性。预先规划的结果以数据库的形式携带在飞行器上，并通过决策逻辑与飞行时根据飞行器状态的规划步骤相结合，该飞行器状态被传感器检测到或可以被传感器检测到。

此处描述的方法代表了在具有高安全要求的环境中高度自动化飞行系统(例如飞行器)的飞行引导的安全解决方案。为此，其有利地遵循两个原则：

1、通过对可用数据集进行广泛的预处理/准备以及提前规划尽可能完整的任务期间所有相关飞行路径的集合，来减少飞行时所需的计算任务。

2、通过针对相应运行状态和飞行阶段定制的规划方法，来覆盖所有相关运行状态。

因此，根据本公开的方法的相应改进方案设定，预处理包括准备可用数据集和预先规划尽可能完整的在运行期间、特别是在任务(即具体飞行)期间相关的所有飞行路径集，并且对于飞行器的所有相关运行状态，使用适合相应运行状态和飞行阶段的规划方法。提及的数据集可以包括但不限于数字地形模型、飞行器技术数据、监管规则集、交通数据、人口分布、空域地图、发展规划、土地利用地图、飞行区域内飞行运动的静态评估等等。

因此，该问题没有单一的总体规划器(或规划算法)，但确定飞行路径的总体问题划分为许多子问题，这些子问题单独(借助针对相应飞行阶段定制的规划方法)被解决和随后组成一个整体解决方案。由此不仅缩小了每个要解决的问题的范围，而且还将整个问题的范围限于基本组成部分。在此的示例是针对紧邻竖直机场(Vertiport)附近环境、着陆进场和突发事件(规划外事件)的单独规划。

如果在请求特定航班连接(例如在特定城市的交付服务)之前已经知道规划环境，则可以生成在根据本公开的方法的改进方案的范围内的、特别是根据追溯到申请人的申请EP20170891.4中描述的过程的广泛的风险模型，并且除了地理地图、表面模型和其它环境数据集之外，该风险模型也可以被提供给任务规划系统。

因此，根据本公开的方法的相应设计方案设定，在规划或请求特定航班连接之前已知的规划环境(例如，用于特定城市的交付服务)的情况下，首先生成风险模型，并且除了地理地图、表面模型和其它之外，该风险模型也可在规划中使用，如2020年4月22日的欧洲专利申请EP20170891.4中所描述的那样，该欧洲专利申请通过引用而被全部结合于本文。

同样，飞行路径和所谓的机动，即较小的轨迹设定片段，例如规避机动、爬升和下降等，可以基于对飞行器物理飞行特性的了解而提前计算出来，以便在之后的规划过程中使用。

因此，根据本公开的方法的相应设计方案设定了，基于与飞行器的飞行物理特性有关的知识来预先计算可用于以后规划的飞行路径和机动。因此，特别可以降低对实时计算能力的要求并提高可检查性。

引入的规划请求优选实现广泛的预先规划，该预先规划被传输到飞行器中的数据库上并且可以在飞行期间用于将规划问题简化为分别在数据库中存在的最合适飞行路径的纯决策问题。

因此，根据本公开的方法的相应设计方案设定，在传入规划请求的情况下，优选在基于地面的计算系统上进行预先规划，该预先规划优选传输到所述飞行器中的数据库上，所述数据库包括(具有存储在其中的飞行路径的)飞行路径数据库和(具有存储在其中的机动的)机动数据库并且在飞行期间可以用于或被用于将规划简化为纯粹的决策问题，其中分别选取数据库中存在的最合适的飞行路径。这进一步降低了所需的计算能力并提高了可检查性。

如果发生预先规划数据库未涵盖的事件或紧急情况，则优选地激活在线规划算法，该在线规划算法基于同样预先计算的机动数据库来恢复数据库中提供的安全的飞行状态。

因此，根据本公开的方法的相应设计方案设定，在预先规划的数据库未涵盖的事件或紧急情况的情况下，这些事件或紧急情况也不包括在所存储的预先规划中，则激活在线/实时规划算法，该在线/实时规划算法基于预先计算的机动数据库、通过飞行器的相应操控来提供在数据库中设定的安全的飞行条件。换言之：预先计算的机动用于实现设定的飞行状态。

实际任务规划之前是已经描述的、与飞行器和环境相关的数据的预处理。这是假设在飞行器的标称运行中的环境很大程度上受控的情况下完成的。对于非安全关键运行状态(标称和应急方案)的路径规划，如追溯到申请人的DE 10 2020 105 793.8中描述的，飞行路径的高度轮廓的规划与水平方向或平面的规划解耦。在预先规划的高度轮廓上，根据其用途而使用不同的二维规划方法。例如，在标称情况下，这可以是基于图表的、按时间顺序阶段式的飞行运动的方法，其最大限度地提高操作的运行安全性和经济效益。

因此，根据本公开的方法的相应设计方案设定，对于规划非安全关键运行状态，即所谓的标称状态和应急方案状态的规划，将飞行路径的高度轮廓与水平平面中的规划进行解耦，如特别在2020年4月4日的DE 10 2020 105793.8中描述的，其通过引用而全部结合于本文。在此优选地，在预先规划的高度轮廓上，以特定应用的方式使用不同的二维规划方法，在标称情况下，例如基于图表的、按时间顺序阶段式的飞行运动的方法，这可以用于最大限度地提高操作的运行安全性和经济效益。

在规划外事件(所谓的应急方案情况)的情况下，在目标函数、特别是在线规划算法的前景中提供尽可能多且安全的反应可能性。优选地，阶段模型实施为：只有当数据库的树形结构用尽时，在线方法才会发挥作用。这仅在先前计算的体积内使用，并旨在引导飞行器(返回)到有效的数据库轨迹，在触发新的在线规划阶段之前，首先再次搜索树形结构。因而，在此以有利的方式并行实施针对不同应急方案场景的不同规划方法。因此，在相应的应用情况中，如追溯到申请人的DE 10 2020 126 689.8中描述的应急方案规划被划分为预先规划和在线规划方法，由此对要承担的风险进行额外的分级。

因此，根据本公开的方法的相应设计方案设定，在意外事件的情况下，优选提供多个安全反应可能性，其中最优选针对不同的应急方案场景并行实施不同的规划方法，其中特别是将应急方案规划划分为前瞻性规划和在线规划方法。这在2020年10月12日的DE 102020 126 689.8中进行了描述，其通过引用而全部结合于本文。因此，可以实现额外的要承担的风险等级。

在DE 10 2019 103 173A1中描述了在当前情况下也可能的应急方案规划的另一实施方式，其同样通过引用而全部结合于本文。

因此，在预先规划中已经考虑了不太关键事件的规避路线，并与标称路径一起存储在轨迹数据库(也即飞行路径数据库)中。涵盖跨越多个运行状态的飞行阶段的规划结构组也可以优选地跨运行状态使用。在大多数相关应用情况中，这特别适用于起飞和着陆的飞行阶段以及最后进场到着陆场上。

因此，根据本公开的方法的相应设计方案设定，特别是根据DE 10 2019103 173A1的应急方案规划以这样一种方式执行，也即使得在预先规划中已经考虑了用于不太关键事件的规避路线并且与标称路径一起存储在轨迹数据库中，并且，附加地或替代地，涵盖全面运行状态的飞行阶段的规划结构组被跨运行状态使用。

标称和应急方案规划器，即控制单元内的相应算法优选设计为，使得通过它们涵盖与飞行运行相关的监管框架内的所有状态(此处为SC-VTOL或EASA认证)。在显著损害飞行器的飞行安全或机动性和/或在监管允许区域之外的“真实”紧急情况下，优选考虑单独的规划方法，其任务是恢复安全运行状态或在必要时以对飞行器和相关人员的损害最小的方式结束任务。舒适度、效率或经济考虑在此没有或仅起次要作用。这种紧急情况优选借助机上有源传感器和经由地面站来识别。

因此，根据本公开的方法的相应设计方案设定，在显著损害飞行器的飞行安全或机动性和/或在监管允许区域之外的紧急情况下，考虑单独的规划手段(也即单独的规划方法)，其任务是恢复安全运行状态或在必要时以对飞行器和相关人员的损害最小的方式结束任务。

优选地，这种单独的规划方法或算法被实现为在线规划算法，以便能够对尽可能多的情况和事件做出反应。通过起飞前计算的机动计算来减少计算有效解决方案所需的时间以确保较短响应时间是有利的。此外，以这种方式，可以通过简单地将受影响的机动从规划空间中排除，从而以这种方式考虑可能存在的任何机动性限制。

因此，根据本公开的方法的相应设计方案设定，执行相应的算法作为在线规划紧急规划算法，其中优选在相关的紧急机动计算开始之前执行并且将其存储在数据库中。因此，可以保证较短的反应时间。

根据本公开的方法的另一相应设计方案设定，通过从规划空间中排除受影响的紧急机动，来考虑对飞行器的机动性的现有限制。

在该方法的改进方案中，将紧急规划算法与用于实时感知环境(SLAM-同时定位和映射)的功能相结合是有意义的，因为在紧急情况下，对预先规划的、很大程度上受控(已知)环境的假设可能不再正确。

因此，根据本公开的方法的相应设计方案设定，紧急规划算法与实时环境感知(SLAM)功能相结合。

位于任务层面的决策逻辑优选地在飞行期间、基于例如由运行时监控系统(其本身不是本公开的一部分)提供的信息来对相应的飞行状态进行分类，并选取适合该情况的规划方法。

因此，根据本公开的方法的相应设计方案设定，飞行期间的决策逻辑或决策模块基于关于所述飞行器和/或其环境的、特别提供给运行时监控系统的物理信息来对飞行状态进行分类，并为当前飞行状态选取合适的规划方法。

在广泛的预计算阶段，假设运行环境已广为人知且变化过程足够缓慢(例如在大都市地区)，可以在起飞前执行标称规划和大部分应急方案规划并传递到(可检查和可验证的)轨迹数据库上。同时，为飞行器定制的机动库和相关的自动机动被生成并同样存储在数据库中。两个数据库或一个通用数据库都将在起飞前传输到飞行器上。在飞行过程中，上述决策模块(也即决策逻辑)，例如基于传感器数据或基于来自空中交通管制/U-空间服务或地面控制站的数据来决定是否存在需要紧急情况在线规划算法干预的紧急情况。如果不是这种情况，全局路径规划问题可以简化为逻辑问题，即简单地从轨迹数据库中选取最合适的轨迹。如果可以到达沿着飞行路径的合适分支点，则非安全关键事件/冲突同样在逻辑层面上通过切换到无冲突的轨迹上而作为意外事件解决。如果需要在分支点之间的预先规划轨迹之间进行改变，其可以借助在线应急方案规划器来在预先定义的区内执行。

因此，根据本公开的方法的相应设计方案设定，如果可以在沿着优选预先计算的飞行路径的不同轨迹之间到达合适的分支点，则非安全关键事件或冲突在逻辑层面上通过切换到无冲突的、优选同样预先计算的轨迹、通过分支点中的轨迹变化来解决，其中优选在分支点之外的预先规划的轨迹之间需要改变的情况下，借助实时应急方案在线规划算法，在预先定义的地理区内执行该改变。当最初规划的轨迹不再可飞行，或当由于外部环境的变化而证明不同的轨迹更适合时，此功能可以始终触发，以便实现满足目标函数。

附图说明

其它特性和优点从以下参考附图的实施例的描述中获得。

图1示出了根据本公开的飞行器的可能的设计方案；

图2示出了任务规划架构可以如何形成根据本公开的方法的基础的概念；

图3示出了在根据本公开的方法的范围内的任务规划过程的流程图；以及

图4示出了在根据本公开的方法的范围内根据执行时间点的规划部件的配置。

具体实施方式

图1示出了根据本公开的飞行器1，该飞行器1为具有18个驱动单元(也即致动器)的多旋翼飞行器。在图1中，L、M和N表示围绕飞行器1的轴线x、y和z(也即横滚轴、俯仰轴和偏航轴)的力矩，并且F表示总推力。附图标记2表示飞行器1的(主)飞行控制器，其优选地在附图标记2a处被设置为根据本公开的控制单元(计算单元)和必要的控制和规划算法2aa以及数据库2ab，并且通常用于执行根据本公开的方法及其改进方案，特别是在软件方面。在附图标记2b处，另外示出了一名人类飞行员，这在本案例中不再值得注意。附图标记3表示18个(但不限于此)驱动单元或致动器之一，其分别包括(电动)电机3a和转子3b。附图标记4示例性示出与主飞行控制单元2或控制单元2a作用连接的传感器单元，以便能够在根据本公开的方法的改进方案中通过传感器考虑可用的飞行器状态和环境条件。尽管未示出，但是可以设置大量这样的传感器单元4，特别是惯性测量单元、GNSS、气压计、致动器上的振动传感器、致动器上的温度传感器和类似物。附图标记5表示另一计算单元(也即数据预处理单元)，它不在飞行器1上，而是驻扎在地面上。上面详细解释的预先规划优选地在这个基于地面的计算单元5上进行，其结果随后被传输到飞行器1的控制单元2a上并且在那里存储在数据库2ab中。尽管图1中仅示出了一个数据库2ab，但也可以有多个数据库，或者将数据库2ab可以划分为多个数据库，特别是上述轨迹数据库和同样上述的机动数据库。

然而，本公开决不限于存在基于地面的计算单元5。当然，如果飞行器1具有足够的计算能力，则所有的规划过程，也包括预先规划，都可以在飞行器上进行。如本领域技术人员所认识到的，规划过程也可以任意地在基于地面的计算单元5和飞行器1的控制单元(计算单元)2a之间划分。

图2在概念层面上示出了将多维规划空间划分为用于运行状态和飞行阶段的单独规划方法以及上级规划流程，如它可以在根据本公开的方法的过程中执行的。这以概念任务规划架构的形式示出，其中根据飞行器的运行状态和飞行阶段使用不同的路径规划方法，以便生成始终适合情况的规划解决方案。所述任务规划架构优选地根据控制单元2a(比较图1)内的软件技术来设计(在图1中由附图标记2aa整体表示)。

在图2中，附图标记20示出了预处理或准备好的飞行器数据和环境数据，其例如可以包括但不限于飞行包线、地理数据、风险地图或着陆场数据库。附图标记21表示上述高度轮廓规划，而附图标记22表示机动计算或自动机动计算。根据附图标记20的数据优选流入高度轮廓规划21和机动计算22中。特别地，在附图标记22处计算的机动可以存储在已经提到的机动数据库中。

附图标记23代表标称规划，而附图标记24代表应急方案规划。前者在附图标记23a处包括路径规划器，该路径规划器具有用于飞行器的标称状态的目标函数。目标函数是取决于一个或更多个输入变量的目标参数的函数。在标称情况下，它是一个考虑任务风险和能源效率的指标。在附图标记23b处还包括一个所谓的走廊规划器，其实施了双向使用先前在标称规划中确定的飞行路径的运行概念。为此目的，从原始飞行路径出发，生成水平和垂直分离的“行驶路径”，飞行器可以在其上在安全距离内向相反方向飞行。飞行高度根据现行空中交通规则进行适配。必要情况下，借助螺旋机动来消除高度差。应急方案规划24在附图标记24a处包括具有用于应急方案状态的目标函数的第一路径规划器(也即“应急方案规划器1”)。此外，在附图标记24b处，其包括具有用于应急方案状态的目标函数的第二路径规划器(也即“应急方案规划器2”)。在特定情况下，附图标记24a和24b表示应急方案离线规划器(24a)或在线规划器(24b)，如上面已经解释的。先决条件是预先规划具有树状结构的应急方案飞行路径的数据库。在每条轨迹上，以恒定的时间间隔规划通往所有可用替代着陆点的路径。该调用一直持续到直到着陆的剩余时间间隔小于规划器调用的剩余时间间隔(重新规划间隔)，或者持续到达到另一终止标准(例如覆盖范围)。只要可以在起飞前验证数据库，则计算数据库的确切规划方法是次要的。规划解决方案必须能够在起飞前由主管当局检查和验证。这是根据SC-VTOL对预先计算的飞行路径的要求得出的。在具体情况下，这意味着，规划方法是次要的，只要起飞前的规划解决方案的格式可以由机器或人员检查其正确性和合规性。

在这种情况下，可以使用所谓的波前算法，借助该算法可以针对多个目标参数来计算导航功能。特别地，还实施了导航功能，其最大限度地减少路线、能源消耗和飞行时间。根据将一个大规划问题划分为多个小问题的方法，规划器的数量在此不限于这两个，还可以扩大到其它针对特定子问题的规划器，这在实践中很可能会发生。

附图标记25表示专门为计算进场轨迹而设计的进场规划器。在此，竖直机场(着陆场)的不同进场方向是预先计算的，其可以根据风和其它飞行器的占用情况进行选择。此外，附图标记26代表专门为计算着陆轨迹而设计的着陆规划器。如从图2中可以看出的，进场规划器25和着陆规划器26与标称规划23和应急方案规划24都重叠。这无异于这样一个事实，即涵盖跨越多个运行状态的飞行阶段的规划结构组能够跨运行状态使用。

附图标记27示出了紧急规划，其在附图标记27a处包括具有针对紧急状态的目标函数的路径规划器。

最后，附图标记28代表已经提到的任务层面的决策逻辑，其在正常情况下被设计为，基于飞行器1的传感器确定的物理状态(比较图1)及其在来自数据库2ab的预先计算的轨迹组成部分之间的环境(比较图1)，来选择并从中组合出在某些标准下的当前最优飞行路径。

如上所述，引入的规划请求首先进行广泛的预先规划，该预先规划被传输到飞行器中的数据库上并且可以在飞行期间用于将规划问题简化为分别在数据库中存在的最合适飞行路径的纯决策问题(决策逻辑28)。如果发生预先规划数据库未涵盖的事件或紧急情况，则激活在线规划算法，该在线规划算法基于同样预先计算的机动数据库、通过以下方式恢复在数据库中提供的安全的飞行状态，即其将包含在机动数据库中的机动(以相应的控制命令的形式)用于相应地操控飞行器或特别是其驱动单元。

在紧急规划27的范围内使用的算法(路径规划器27a)优选地与在应急方案情况中使用的相同。但是，在应急方案情况中，在线规划器会在预先计算的空间内进行规划，并且只在两个预先规划的轨迹之间进行规划。在紧急情况下，应用不那么严格的限制条件，并且在线规划器用于在飞行时计算到同样在飞行时确定的着陆场的紧急着陆轨迹。在可能的特定情况下，在应急方案规划器24b和紧急规划器27a中使用相同的函数调用。

图3表示任务规划过程的宏观流程图。在接收到特定任务的规划请求之前，处理与飞行器及其环境相关的数据集并已经为规划过程提供数据基础。广泛的预先规划减少了飞行运行期间(在飞行器上)的计算工作。

附图标记30代表规划环境(例如城市)以及与之相关的环境数据。附图标记31代表飞行器参数或与飞行器有关的数据。环境数据30必要情况下在之前的处理之后被收集或存储在相关的数据库32中。在相应的计算之后，飞行器参数31导致已经多次提到的机动，这些机动也被存储在数据库33中。如果现在基于相应的起点和终点坐标35进行规划请求34，则已经多次提到的预先规划在附图标记36处进行。随后进行开始37，随后来自数据库33的预先计算的机动也流入进一步的规划中。附图标记38代表已经提到的逻辑轨迹选择或额外的在线规划，如果需要的话。

这些关系已经在上面描述的一般部分中详细指出。

图4根据其规划过程内的执行时间点阐明了各个规划组件的配置，并在此特别描述了将路径规划过程和任务规划过程划分为在线组件和离线组件。

已经指出，在广泛的预计算阶段，假设运行环境已广为人知且变化过程足够缓慢(例如大都市地区)，则在起飞前执行标称规划和大部分应急方案规划(比较图2)并传递到(可检查和可验证的)轨迹数据库上。同时，为飞行器定制的机动库和相关的自动机动被生成并同样存储在数据库中(比较图3)。两个数据库在起飞前都被传输到飞行器上(比较图1中的数据库2ab)。在飞行过程中，图2中提到的决策模块(决策逻辑、逻辑模块28，优选软件功能)优选地决定是否存在需要在线紧急规划算法干预的紧急情况(图2中的附图标记27)。如果不是这种情况，全局路径规划问题可以简化为逻辑问题，即从轨迹数据库中选取最合适的轨迹(图3中的附图标记38)。如果可以到达合适分支点，则非安全关键事件/冲突同样在逻辑层面上通过切换到无冲突的轨迹上而作为所谓的意外事件解决。如果需要在分支点之间的预先规划轨迹之间进行改变，其可以借助在线应急方案规划器43在预先定义的区内执行。

在图4中，在可能的情况下，各个部件示出为与它们在图2和图3中已经示出的相同。在此，特别地，图4中提到的着陆场规划器可以对应于已经提到的着陆规划器26(图2)。已经提到的逻辑模块28之前是在附图标记40处的任务层面的决策模块，其又可以在附图标记41处预先更新飞行包线。根据附图标记40做出的决定，逻辑模块28或紧急规划27采取行动，其中后者的结果直接作用到飞行控制器42上，即用于操控飞行器的受影响单元。逻辑模块28的下游是应急方案在线规划器43，如果需要，它会访问轨迹数据库44和机动数据库33。逻辑模块28或应急方案在线规划器43也直接作用到飞行控制器42上，其中逻辑模块28也访问轨迹数据库44。如已经提到的，轨迹数据库44和机动数据库33可以以公共数据库的形式物理地执行(比较图1中的附图标记2ab)。

根据图2的标称规划器23以及应急方案规划器24连同它们的从属规划模块根据图4设置在所谓的水平规划器45内，其优选在垂直于提到的高度轮廓的(水平)平面中进行飞行路径的规划。

Claims (17)

1.一种规划飞行器(1)运行的整体方法，该运行划分为分别具有自己的规划方法的不同的运行区域，这些规划方法能单独验证和检查，所述整体方法包括：

所述飞行器(1)起飞前在地面进行基于计算机的数据预处理；

数据预处理的预先规划的结果以数据库(2ab、33、44)的形式携带在所述飞行器(1)上，在预先规划的结果传输到所述数据库(2ab、33、44)之后携带在所述飞行器(1)上；

借助基于计算机的决策逻辑(28)，将预先规划的结果与根据传感器检测到的所述飞行器(1)状态的飞行时的规划步骤相结合以生成当前飞行路径；

沿所述当前飞行路径控制所述飞行器(1)；

其中，在显著损害飞行器(1)的飞行安全或机动性和/或在监管允许区域之外的紧急情况下，考虑单独的规划方法，所述单独的规划方法的任务是恢复安全运行状态或以对所述飞行器(1)和相关人员的损害最小的方式结束任务；

其中，相应的算法作为在线规划紧急规划算法(43)而被执行，其中在相关的紧急机动计算开始之前被执行并且被存储在数据库(33)中。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预处理包括准备可用数据集(20)和预先规划完整的一组在运行期间相关的所有飞行路径。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，针对所述飞行器(1)的所有相关运行状态，使用针对相应运行状态和飞行阶段定制的规划方法。

4.根据权利要求1项所述的方法，其中，在规划特定飞行连接之前已知的规划环境(30)的情况下，首先生成风险模型，并且除了地理地图、表面模型和其它环境数据集之外，将所述风险模型应用于规划。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述飞行器(1)的飞行物理特性的知识，预先计算能用于以后规划的飞行路径和机动。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，在传入规划请求(34)的情况下，在基于地面的计算系统(5)上进行预先规划(36)，所述预先规划(36)传输到所述飞行器(1)中的数据库(2ab、33、44)上，所述数据库(2ab、33、44)包括飞行路径数据库(44)和机动数据库(33)并且在飞行期间用于将规划简化为纯粹的决策问题，其中分别选取所述数据库(2ab、33、44)中存在的最合适的飞行路径。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，在所述预先规划的数据库(2ab、33、44)未涵盖的事件或紧急情况的情况下，激活在线规划算法(43)，所述在线规划算法(43)基于预先计算的机动数据库(33)通过所述飞行器(1)的相应操控提供在所述数据库(2ab、33、44)中设定的安全的飞行条件。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，对于非安全关键运行状态的规划，将飞行路径的高度轮廓的规划与水平平面中的规划进行解耦，其中在预先规划的高度轮廓上，使用不同的二维规划方法，在标称情况下，使用基于图表的、具有按时间顺序阶段式的飞行运动的方法。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，在意外事件的情况下，提供多个安全反应可能性，其中针对不同的应急方案场景并行实施不同的规划方法，其中将应急方案规划划分为前瞻性规划(24)和在线规划方法(43)。

10.根据权利要求1所述的方法，其中，应急方案规划被执行，以使得在预先规划中已经考虑了用于不太关键事件的规避路线并且与标称路径一起存储在轨迹数据库中。

11.根据权利要求1所述的方法，其中，涵盖全面运行状态的飞行阶段的规划结构组被跨运行状态使用。

12.根据权利要求1所述的方法，其中，通过从规划空间中排除受影响的紧急机动，来考虑所述飞行器(1)的机动性的现有限制。

13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述紧急规划算法与实时环境感知(SLAM)功能相结合。

14.根据权利要求1所述的方法，其中，飞行期间的决策逻辑或决策模块(40)基于关于所述飞行器(1)和/或所述飞行器(1)的环境的、提供给运行时监控系统的物理信息来对飞行状态进行分类并为所述飞行状态选取合适的规划方法。

15.根据权利要求1所述的方法，其中，如果能够在沿着预先计算的飞行路径的不同轨迹之间到达合适的分支点，则非安全关键事件或冲突在逻辑层面上通过切换到无冲突的、同样预先计算的轨迹通过分支点中的轨迹变化来解决，其中在分支点之外的预先规划的轨迹之间需要改变的情况下，借助实时应急方案在线规划算法(43)在预先定义的地理区内执行该改变。

16.一种用于飞行器(1)用于按照根据前述权利要求中任一项所述的方法运行和控制所述飞行器(1)的控制单元(2a)，该运行被划分为具有自己的规划方法的不同的运行区域，这些规划方法能单独验证并且检查，所述控制单元具有：

存在于地面和/或所述飞行器(1)上的基于计算机的数据预处理单元；

所述飞行器(1)上携带的数据库(2ab)，所述数据库(2ab)中存储有所述数据预处理单元的预先规划的结果；

所述飞行器(1)上基于计算机的决策逻辑(28)，其设计和设置为用于借助决策逻辑(28)组合来自所述数据库(2ab)的预先规划结果以及用于根据测量的飞行器状态执行额外的飞行时的规划步骤和用于生成当前飞行路径；

与所述决策逻辑(28)可操作地连接以用于沿着所述当前飞行路径控制所述飞行器(1)的控制单元(2a)；

标称和应急方案规划器，用于在显著损害飞行器(1)的飞行安全或机动性和/或在监管允许区域之外的紧急情况下，考虑单独的规划方法，所述单独的规划方法的任务是恢复安全运行状态或以对所述飞行器(1)和相关人员的损害最小的方式结束任务；

其中，相应的算法作为在线规划紧急规划算法(43)而被执行，其中在相关的紧急机动计算开始之前被执行并且被存储在数据库(33)中。

17.一种飞行器(1)，所述飞行器(1)具有根据权利要求16的控制单元(2a)。