CN115660374A

CN115660374A - 单一飞行员驾驶模式下场面多重任务协同迭代设计方法

Info

Publication number: CN115660374A
Application number: CN202211424548.XA
Authority: CN
Inventors: 王淼; 罗悦; 黄凯; 王国庆
Original assignee: Shanghai Jiaotong University
Current assignee: Shanghai Jiaotong University
Priority date: 2022-11-15
Filing date: 2022-11-15
Publication date: 2023-01-31

Abstract

一种单一飞行员驾驶模式下场面多重任务协同迭代设计方法，构建单一飞行员驾驶模式场面运行任务协同架构；通过场景建模软件Prepar3D对场面标称过程进行建模，并导出单一飞行员驾驶模式场面运行过程中所需执行的标称任务以及关键点的时间信息后，设置多种非标称任务，形成最终的单一飞行员驾驶模式场面运行场景并通过系统建模软件MagicDraw对场面运行场景进行系统模型构建；再提取出单一飞行员驾驶模式场面运行过程中标称飞行过程和非标称飞行过程的时间区间数据，并构建故障树并运用时间区间序列挖掘算法DiCluster算法对上述数据进行时间区间序列挖掘并分析，基于挖掘分析结果进行迭代设计，并重复上述过程；最后进行前后设计的安全性指标对比分析。本发明通过搭建仿真验证平台对单一飞行员驾驶模式场面运行架构与流程进行迭代设计，最终提升其安全性。

Description

单一飞行员驾驶模式下场面多重任务协同迭代设计方法

技术领域

本发明涉及的是一种飞机安全性设计领域的技术，具体是一种面向单一飞行员驾驶模式场面运行过程中多重任务协同的迭代设计方法。

背景技术

单一飞行员驾驶模式(SPO)彻底改变传统的双飞行员驾驶模式，在没有另一位机长的能力互补、交互决策和状态确认的情况下，安全性问题是单一飞行员驾驶模式面临的首要问题。机场场面运行过程是单一飞行员驾驶模式下飞行阶段的重要组成部分，场面运行过程工作负荷大且事故率较高，因此，对于单一飞行员驾驶模式来说，开展场面多重任务协同的安全性分析和迭代设计尤为重要。

发明内容

本发明针对现有单一飞行员驾驶模式场面运行过程的多重任务协同带来的安全性问题，提出一种单一飞行员驾驶模式下场面多重任务协同迭代设计方法，通过搭建仿真验证平台对单一飞行员驾驶模式场面运行架构与流程进行迭代设计，最终提升其安全性。

本发明通过以下技术方案实现的：

本发明涉及一种单一飞行员驾驶模式下场面多重任务协同迭代设计方法，包括以下步骤：

一、构建单一飞行员驾驶模式场面运行任务协同架构；

二、通过场景建模软件Prepar3D对场面标称过程进行建模，并导出单一飞行员驾驶模式场面运行过程中所需执行的标称任务以及关键点的时间信息；

三、设置多种非标称任务，形成最终的单一飞行员驾驶模式场面运行场景；

四、通过系统建模软件MagicDraw对场面运行场景进行系统模型构建；

五、提取出单一飞行员驾驶模式场面运行过程中标称飞行过程和非标称飞行过程的时间区间数据，并构建故障树；

六、运用时间区间序列挖掘算法DiCluster算法对上述数据进行时间区间序列挖掘并分析，基于挖掘分析结果进行迭代设计，并重复上述过程；

七、进行前后设计的安全性指标对比分析。

本发明涉及一种实现上述方法的单一飞行员驾驶模式场面运行仿真验证平台，包括：包括：场面运行分析单元、飞行仿真设计单元、模型数据提取单元和时间区间序列算法挖掘单元，其中：场面运行分析单元通过系统建模软件完成对系统内部运行过程的建模，飞行仿真设计单元通过飞行场景仿真软件场景建模软件对场面运行场景进行设计并建模；通过中间件开发能够实现系统建模软件和场景建模软件的联动仿真，场景建模软件向系统建模软件传递飞行状态信息，触发内部模型的运行，系统建模软件反馈关键变量或飞行指令，驱动场面模型的仿真；模型数据提取单元从模型中提取单一飞行员驾驶模式场面运行过程中标称飞行过程和非标称飞行过程的时间区间数据，并构建故障树；时间区间序列算法挖掘单元运用差异时间序列双聚类挖掘算法—时间区间序列挖掘算法算法进行最大双聚类挖掘，并进行结合模型进行安全性分析，当挖掘出潜在的危害模式，基于挖掘结果进行模型的联合验证和迭代设计。

技术效果

本发明通过单一飞行员驾驶模式场面运行过程体系决策逻辑，并基于冲突发生时间进行决策分级；设计了全新的差异时间序列双聚类挖掘算法—时间区间序列挖掘算法DiCluster算法，对多重任务执行需求下的机上单一飞行员能力、机载自动系统能力、地面操作员能力的组合模式进行挖掘分析，为空地任务协同安全性分析奠定基础，并基于挖掘结果开展迭代设计；引入了故障树作为单一飞行员驾驶模式场面运行过程先后设计的评价指标，用于定性与定量安全性分析。

本发明采用基于模型驱动的可视化开发软件和场景仿真建模软件的协同仿真验证，打通了飞行场景时空域和系统架构逻辑域，完成了单一飞行员驾驶模式场面运行阶段的时空状态同步和行动序列同步及动态验证，最终完成单一飞行员驾驶模式场面运行过程的安全性分析和迭代设计。

附图说明

图1为本发明方法流程图；

图2为本发明平台示意图；

图3为单一飞行员驾驶模式场面运行任务协同架构图；

图4为单一飞行员驾驶模式场面运行过程体系决策逻辑示意图；

图5为单一飞行员驾驶模式场面标称飞行过程仿真效果图；

图6为多任务机场场面运行场景仿真效果图；

图7为机场场面运行过程模型图；

图8为信息传递模型图；

图9为跑道冲突内部系统运行模型图；

图10为原故障树模型图；

图11为时间区间序列挖掘算法DiCluster算法流程图；

图12为时间区间序列之间调用关系图；

图13为新故障树模型图。

具体实施方式

本实施例涉及面向单一飞行员驾驶模式场面运行过程中多重任务协同的安全性分析方法，包括如下步骤：

第一步，如图3所示，构建单一飞行员驾驶模式场面运行任务协同架构，包括单一飞行员驾驶飞机、地面站和机场自动化。在机场场面运行阶段，为进一步减轻机上单一飞行员的工作负荷，机场自动化提供监视，控制，路由，引导等功能，最终形成由单一飞行员驾驶飞机、地面站和机场自动化构成的基于体系决策逻辑的单一飞行员驾驶模式空地任务协同系统架构。

所述的单一飞行员驾驶飞机包括：更先进更智能的机载自动系统和机上单一飞行员，其中：机载自动系统负责场面交通信息采集、飞行状态组织和飞行操作执行，依据飞机标准飞行程序完成标称飞行过程，整个过程按照自动化程序执行，不需要人工参与决策，从而减轻飞行员工作负荷。当遇到非标称飞行过程，将转换至人工驾驶模式，机上单一飞行员负责驾驶操纵和非标称情况下的决策，对飞行安全负责。

所述的地面站配备操纵台和一名地面操作员，由于空地通信链路的带宽限制，机上视频不会直接传输至地面站，而通过地面仿真模拟软件把接收到的数据进行可视化，以便地面操作员进行协同决策。

所述的机场自动化提供目标监视、冲突监控、滑行路由、滑行引导等功能，其中目标监视通过多种传感器定位和识别移动目标、障碍，保证管制员能及时获知场面运行态势；冲突监控是对场面滑行可能面临的冲突进行监控告警，实现冲突预测与避免、冲突探测与解脱；滑行路由为航空器自动提供无冲突的滑行航迹；滑行引导则通过改进的视觉辅助设备实现对航空器场面滑行的可靠引导。

如图4所示，所述的体系决策逻辑包括监测、识别、决策和行动。

所述的监测指机载自动系统获取场面的态势信息，包括：飞行计划、场面交通和气象条件等。飞行计划信息包括本机的飞行计划信息和从空管处获取的他机的部分飞行计划信息(仅包括飞行状态信息，不涉及商业机密)。场面交通信息可以通过广播式自动相关监视(ADS-B)，交通信息服务广播(TIS-B)获得。气象信息可以通过气象雷达和从空管处获取。接着，取到的信息进行融合处理，最终得到场面态势。

所述的识别指基于场面态势对目标进行识别与分析。针对不同的冲突预测时间，场面冲突被分为远期冲突(多个小时以上)，中期冲突(10到30分钟)和近期冲突(5分钟以内)。

所述的决策指机上单一飞行员、地面操作员、机载自动系统和空管之间的空地协同决策，针对上述不同的冲突类型，空地协同决策划分为三个层级，分别为远期协同决策、中期协同决策和近期协同决策，不同的层级下的职能分工也不同。

所述的远期协同决策针对未来多个小时以上的冲突可能，机场场面内的各个移动单位将状态信息报给空管，空管对全局进行分析。当发现远期冲突，由空管找人协同解决，若需要本机参与解决，此时当机上飞行员没有其他非标称情况需要处理，飞行员在自身工作负荷范围内，对远期的非标称情况进行处理；当此时飞行员有其他非标称事情处理，则交给地面操作员处理，地面操作员变为一对一协同模式。此时由于是远期，地面操作员可以结合历史数据和当前场景数据进行态势感知和分析，协同机上飞行员完成决策。

所述的中期协同决策针对未来10到30分钟的冲突可能，相对于远期，决策和处理时间更短，为减少机上飞行员工作负荷，此时马上通知地面操作员，使其转化为一对一协同模式。机载自动系统进行辅助，并通过空地数据链路将关键信息传输至地面站，地面操作员在地面设备的辅助下结合历史数据和当前场景数据，并与机上飞行员一起进行态势感知和分析，协同飞行员完成决策，如需要与空管进行协商交互，也由地面操作员完成。

所述的近期协同决策针对未来5分钟内的冲突可能，属于较为紧急的情况，一般由机上飞行员决策处理，机载自动系统如机载防撞系统(TCAS)进行告警并提供冲突解决方案指导飞行员操作，支持飞行员应急机动处理(如应急防撞规避)。当遇到飞行员失能或者工作负荷过大无法处理时，会通知地面操作员并提高机载自动化系统自动程度等级，协助机上飞行员在短时间内确保飞机运行安全。

所述的行动指在机载自动系统、机上飞行员、地面操作员、空管等多方协同合作下，完成冲突的处理与解决。

第二步，通过场景建模软件Prepar3D对场面标称过程进行建模，并导出单一飞行员驾驶模式场面运行过程中所需执行的标称任务以及关键点的时间信息；

如图5所示，所述的单一飞行员驾驶模式场面运行过程包括：

1.在离场起飞时间(PDT)前30分钟，滑行管理自动化程序生成ABC航班的期望滑行许可，并自动上传到滑行导航显示(TND)中，用于显示滑行路线及交通流约束点信息。

2.在预期的推出时间，停机坪控制器发出推出许可，飞行员滑行到指定地点。当飞机到达指定地点时，安全监视器自动检测到其到达并通知空管。空管的符合性监视自动系统从该时间开始一直连续比较ABC航班的当前位置和预期位置，直到飞机到达起飞跑道队列为止。

3.按照引导，ABC航班到达交通流约束点#1。当ABC航班接近交通流约束点时，机场自动化监视系统会检测到飞机的存在。它确定ABC航班到达指定窗口内的位置，并且已满足所有其他排序约束(例如XYZ航班已通过该点)。在ABC航班开始减速之前，机场自动化将许可发送到ABC航班用于放行飞机进入下一个交通流约束点，并为第二个交通流约束点提供所需到达时间(RTA)。

4.单一飞行员按"accept"并且更新电子飞行条中的飞行状态。在交通流约束点#2处，交通约束点的紧急保留不会自动释放。机长待在该点并检查TND。他发现自己的起飞顺序是#2。他看着#1飞机经过交通流约束点以立即起飞。

5.飞机被批准起飞后，ATCo放行ABC航班到跑道上立即起飞并更新电子飞行条。

基于上述过程导出如表1所示的标称任务以及关键点的时间信息：

表1

序号	关键事件	所需到达时间(s)
			1	推出	1
2	离场滑行	20
			3	滑行至路口1	50
4	滑行至路口2/交通流约束点#1	85
			5	滑行至路口3	125
6	滑行至路口4	150
			7	滑行至交通流约束点#2	180
8	跑道滑行	200
			9	起飞	250

第三步，设置多种非标称任务以分析多重任务下的场面运行安全性，形成最终的单一飞行员驾驶模式场面运行场景。

所述的非标称任务包括跑道冲突，路口冲突，跟随冲突，强制跑道应急等待。

所述的跟随冲突描述如下：A飞机在跟随航迹引导在gama滑行道上滑行(速度15kts)，不久之后，一架飞机D转向A飞机前方的gama滑行道，而飞机D正在以10kts的速度滑行。

所述的路口冲突描述如下：ATC接收各方发送的状态信息，飞机B突发医疗紧急事件，飞行员向管制员提出路口N的高优先级申请，管制员根据场面各飞机的飞行状态确定优先级，最终给予B飞机在路口N的高优先级，并修改本机的航迹。

所述的跑道冲突描述如下：基于机载监视系统获取到的场面态势信息，飞行管理系统(FMS)分析发现将在alaph跑道与没有按照飞行计划驾驶的C飞机发生冲突，并产生告警。

所述的强制跑道应急等待描述如下：飞机在RTA窗口内到达跑道，TND显示飞机C即将降落在跑道05上，并警告飞行员跑道被占用。XYZ航班停止穿越，并按照应急等待程序保持在跑道附近。

所述的多种非标称任务设置如下：在滑行至路口1设置跟随冲突(中期)，在滑行至交通流约束点1设置跟随冲突(短期)，路口冲突(中期)和跑道冲突(远期)，在滑行至交通流约束点2设置强制跑道应急等待(中期)和跟随冲突(短期)，从而构成最终的多任务的机场场面运行场景，如图6所示。

第四步，通过系统建模软件MagicDraw对场面运行场景进行系统模型构建；

所述的系统模型包括机场场面运行过程模型、信息传递模型和具体任务的内部系统运行模型。

如图7所示，所述的机场场面运行过程模型通过状态图构建，其中包括标称飞行过程和所设计的非标称运行过程。

如图8所示，所述的信息传递模型通过内部模块图构建，描述机载自动系统、机上单一飞行员、地面站、机场自动化和塔台管制间的交互。

如图9所示，以跑道冲突为例，具体任务的内部系统运行模型通过活动图构建，描述从发现跑到冲突到协商解决的交互过程。

第五步，提取出单一飞行员驾驶模式场面运行过程中标称飞行过程和非标称飞行过程的时间区间数据，并构建故障树。

所述的时间区间数据是指上述设计的机场场面运行场景下的多任务-多功能调用时区矩阵。

所述的任务列表由单一飞行员驾驶模式场面运行过程中的标称与非标称任务组成，如表2所示：

表2

所述的功能列表则是由机载系统功能，单一飞行员功能，地面站功能和ATC功能组成，如表3所示：

表3

所述的故障树用于后续的定性与定量安全性分析，以跑道冲突任务失效为例，构建的故障树如图10所示。

第六步，运用时间区间序列挖掘算法DiCluster算法对上述数据进行挖掘并分析，基于挖掘分析结果进行迭代设计，并重复上述过程。

所述的时间区间序列挖掘算法对多重任务执行需求下的机上单一飞行员能力、机载自动系统能力、地面操作员能力的组合模式进行挖掘分析，通过挖掘可以最大差异调用时区双聚类判断出在哪些时间区间，任务和功能是可以协同运行的，而哪些时间区间下，任务协同时存在功能欠缺，为空地任务协同安全性分析奠定基础，并基于挖掘结果开展迭代设计。

如图11所示，所述的时间区间序列挖掘算法DiCluster算法流程如下：

1)扫描初始的任务-功能使用时间区间矩阵，以链表的形式将原始数据存储在内存中。

2)对两两任务下的调用关系时间区间序列求交集，生成任务-任务权值图。

所述的调用关系时间区间是一个四元组e＝(T，F，t_s，t_e)，其中T∈Ω，F∈Σ，对应于执行的某个任务和其调用的功能，t_s，t_e则对应于此调用关系的开始时间和结束时间。

所述的调用关系时间区间序列是调用关系时间区间的集合E＝{e₁，...e_n}。

所述的时间区间序列之间的调用关系如图12所示，包括follows，meets，overlaps，contains，matches，leftmatches，rightmatches。

所述的任务-任务权值图的每个顶点代表一个任务，当某一对顶点之间存在一条边，就表示这对顶点所代表的两个任务下存在差异使用时间区间功能，每条边上的权值是与此条边相连接的两个任务下满足差异调用时区的功能及时间区间集合。

所述的差异调用时区的功能是指功能F₁在多个任务{T₁，…，T_m}下的时间区间{f₁，...，f_n}只存在follows或meets关系，那么功能F₁在任务{T₁，...，T_m}下的时间区间{f₁，...，f_n}内是差异调用时区功能。

3)基于权值图进行任务扩展，挖掘最大差异调用时区双聚类。

所述的差异调用时区双聚类是指：在一组任务{T₁，...，T_m}下存在满足差异调用时区的一组功能{F₁，...，F_n}，这样的任务-功能组合称为差异调用时区双聚类。

所述的最大差异调用时区双聚类是指：当满足差异调用时区的双聚类不存在功能或任务超集时则称为最大差异调用时区双聚类，其中的功能调用关系时间区间可供尽可能多的任务调用。

所述的任务拓展通过循环递归实现，具体包括：

A.首先循环访问权值图的横向头结点链，依次访问每一个头结点下的扩展节点链，按照判断规则和剪枝策略判断当构造该头结点-扩展节点-权值的双聚类时，复制权值图的信息到当前双聚类，否则访问下一扩展节点。

所述的判断规则为：若头结点的任务小于扩展节点的，构造；反之则不构造。

所述的剪枝策略为：假定P是当前扩展的差异使用时间区间双聚类，M是P的候选任务集合，N是P的前驱任务集合。当对于候选任务M_i(M_i∈M)中的任意一个功能Fj来说，当存在一个前驱候选任务N_j(N_j∈N)，在N_j下也存在功能F_j，并且在任务M_i和N_j下，功能F_j的使用时间区间(除去相同区间)是follows或者meets关系，那么M_i中的功能F_j可以由前驱候选功能N_j扩展得到。

B.搜索权值图横向头节点链，找到当前双聚类的前驱和候选节点，并按照定理更新其权值，按照剪枝输出策略判断是否输出。

C.循环访问当前双聚类的候选节点，更新当前双聚类的任务节点为(头节点-扩展节点1-扩展节点2…)，回到步骤B进行递归挖掘，直到当前扩展节点已至最大深度，不再往下进行。

递归返回到步骤A，访问下一扩展节点，若到达当前头结点的扩展节点链尾部，则跳出循环访问下一头结点，直至头结点链结束。

所述的挖掘分析包括：

在通信层面，地面操作员信息来源包括机载自动系统和ATC，ATC通过地面网络将机场交通信息传输给地面站，机载系统系统通过空地数据链路将机上状态信息传输给地面站，而空地数据链路的延时会带来一些潜在的危害，例如当T₆跟随冲突(短)，T₇路口冲突(中)和T₈跑道冲突(远)同时发生时，空地数据链路资源紧缺，且以跟随冲突为例，机载自动系统55s将信息传递给地面站，地面站58s才建立场面交通环境的监视，多任务并发时的链路传输延时会带来一些潜在安全性隐患。因此，可以考虑扩充链路或采用高速高带宽的专用空地数据链来弥补这一缺陷。

在监视层面，地面操作员需要替代原来的副驾驶，对场面交通环境信息监视，ATC通过地面网络将机场交通信息传输给地面站，再通过地面仿真软件进行可视化仿真提供给地面操作员进行监视，但是在多重任务同时执行时，地面操作员所需要监视的交通信息多而杂乱，会带来一些潜在的危害，例如当任务T₆，T₇，T₈三者同时发生时，功能F₂₂在地面站需要监视的场面交通信息繁多，带来安全性隐患，因此，ATC在传输场面交通信息时可以考虑基于不同的威胁程度相应传输相关数据，进而减少地面操作员的工作负荷。

在工作负荷层面，标称过程基本可以由机载自动系统完成，进而减少机上飞行员的工作负荷，但在非标称情况下，需要机上飞行员与地面操作员空地协同决策，当多个非标称情况同时发生时，地面操作员应接不暇，会带来潜在的危害，例如当路口冲突T₇和跑道冲突T₈同时发生时，功能F₂₅地面操作员协同决策，功能F₂₇空管与地面操作员协同交互会产生冲突，因此，可以考虑设置备用地面操作员，在原地面操作员工作负荷较大时，辅助其与空管的协同交互。

所述的迭代设计指对单一飞行员驾驶模式场面运行架构与流程进行迭代设计，例如增加专用空地数据传输链路，监视信息基于威胁程度分级传输，补充设置备用地面操作员等，重新进行时间区间算法挖掘分析并改进，直到设计模型满足给定的安全性需求。

第七步，进行前后设计的安全性指标对比分析。

所述的安全性指标对比包括故障树的定性与定量分析，仍以跑道冲突为例，新构建的故障树如图13所示。当空地通信链路更换为专用通信链路后，链路阻塞失效概率从1*10^-7降到1*10^-8，一定程度上提升安全性。此外，当设置备份飞行员之后，该故障树的最小割集(部分)由{工作超负荷}，{身体失能}变为{工作超负荷#1，工作超负荷#2}，{工作超负荷#1，身体失能#2}，{身体失能#1，工作超负荷#2}，{身体失能#1，身体失能#2}，最小割集由单事件增加为双事件。假设基本事件的失效值为1×10^-9，标准暴露时间为100h，那么其失效概率将由1*10^-7降到1*10^-14，提升单一飞行员驾驶模式场面运行安全性。

本发明整体解决单一飞行员驾驶模式场面运行过程的多重任务协同带来的安全性问题，并提出一种安全性迭代设计方法和仿真验证平台。本发明采用基于模型驱动的可视化开发软件和场景仿真建模软件的协同仿真验证，打通飞行场景时空域和系统架构逻辑域，完成单一飞行员驾驶模式场面运行阶段的时空状态同步和行动序列同步及动态验证。

上述具体实施可由本领域技术人员在不背离本发明原理和宗旨的前提下以不同的方式对其进行局部调整，本发明的保护范围以权利要求书为准且不由上述具体实施所限，在其范围内的各个实现方案均受本发明之约束。

Claims

1.一种单一飞行员驾驶模式下场面多重任务协同迭代设计方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、构建单一飞行员驾驶模式场面运行任务协同架构；

步骤二、通过场景建模软件对场面标称过程进行建模，并导出单一飞行员驾驶模式场面运行过程中所需执行的标称任务以及关键点的时间信息；

步骤三、设置多种非标称任务，形成最终的单一飞行员驾驶模式场面运行场景；

步骤四、通过系统建模软件对场面运行场景进行系统模型构建；

步骤五、提取出单一飞行员驾驶模式场面运行过程中标称飞行过程和非标称飞行过程的时间区间数据，并构建故障树；

步骤六、运用时间区间序列挖掘算法DiCluster算法对上述数据进行时间区间序列挖掘并分析，基于挖掘分析结果进行迭代设计，并重复上述过程；

步骤七、进行前后设计的安全性指标对比分析。

2.根据权利要求1所述的单一飞行员驾驶模式下场面多重任务协同迭代设计方法，其特征是，步骤一所述的单一飞行员驾驶模式场面运行任务协同架构包括：单一飞行员驾驶飞机、地面站和机场自动化，其中：机场自动化提供监视，控制，路由，引导等功能，最终形成由单一飞行员驾驶飞机、地面站和机场自动化构成的基于体系决策逻辑的单一飞行员驾驶模式空地任务协同系统架构；

所述的单一飞行员驾驶飞机包括：更先进更智能的机载自动系统和机上单一飞行员，其中：机载自动系统负责场面交通信息采集、飞行状态组织和飞行操作执行，依据飞机标准飞行程序完成标称飞行过程，整个过程按照自动化程序执行，不需要人工参与决策，从而减轻飞行员工作负荷；当遇到非标称飞行过程，将转换至人工驾驶模式，机上单一飞行员负责驾驶操纵和非标称情况下的决策，对飞行安全负责；

所述的地面站，配备操纵台和一名地面操作员，由于空地通信链路的带宽限制，机上视频不会直接传输至地面站，而通过地面仿真模拟软件把接收到的数据进行可视化，以便地面操作员进行协同决策；

所述的机场自动化，提供目标监视、冲突监控、滑行路由、滑行引导等功能，其中目标监视通过多种传感器定位和识别移动目标、障碍，保证管制员能及时获知场面运行态势；冲突监控是对场面滑行可能面临的冲突进行监控告警，实现冲突预测与避免、冲突探测与解脱；滑行路由为航空器自动提供无冲突的滑行航迹；滑行引导则通过改进的视觉辅助设备实现对航空器场面滑行的可靠引导。

3.根据权利要求1所述的单一飞行员驾驶模式下场面多重任务协同迭代设计方法，其特征是，步骤四所述的系统模型包括：机场场面运行过程模型、信息传递模型和具体任务的内部系统运行模型，其中：机场场面运行过程模型通过状态图构建，其中包括标称飞行过程和所设计的非标称运行过程；信息传递模型通过内部模块图构建，描述机载自动系统、机上单一飞行员、地面站、机场自动化和塔台管制间的交互；具体任务的内部系统运行模型通过活动图构建，描述从发现跑到冲突到协商解决的交互过程。

4.根据权利要求1所述的单一飞行员驾驶模式下场面多重任务协同迭代设计方法，其特征是，步骤六所述的时间区间序列挖掘算法对多重任务执行需求下的机上单一飞行员能力、机载自动系统能力、地面操作员能力的组合模式进行挖掘分析，具体包括：

1)扫描初始的任务-功能使用时间区间矩阵，以链表的形式将原始数据存储在内存中；

2)对两两任务下的调用关系时间区间序列求交集，生成任务-任务权值图；

5.根据权利要求4所述的单一飞行员驾驶模式下场面多重任务协同迭代设计方法，其特征是，所述的任务拓展通过循环递归实现，具体包括：

A.首先循环访问权值图的横向头结点链，依次访问每一个头结点下的扩展节点链，按照判断规则和剪枝策略判断当构造该头结点-扩展节点-权值的双聚类时，复制权值图的信息到当前双聚类，否则访问下一扩展节点；

B.搜索权值图横向头节点链，找到当前双聚类的前驱和候选节点，并按照定理更新其权值，按照剪枝输出策略判断是否输出；

C.循环访问当前双聚类的候选节点，更新当前双聚类的任务节点为(头节点-扩展节点1-扩展节点2…)，回到步骤B进行递归挖掘，直到当前扩展节点已至最大深度，不再往下进行；

6.根据权利要求4所述的单一飞行员驾驶模式下场面多重任务协同迭代设计方法，其特征是，所述的挖掘分析包括：

在通信层面，地面操作员信息来源包括机载自动系统和ATC，ATC通过地面网络将机场交通信息传输给地面站，机载系统系统通过空地数据链路将机上状态信息传输给地面站，扩充链路或采用高速高带宽的专用空地数据链；

在监视层面，地面操作员需要替代原来的副驾驶，对场面交通环境信息监视，ATC通过地面网络将机场交通信息传输给地面站，再通过地面仿真软件进行可视化仿真提供给地面操作员进行监视，但是在多重任务同时执行时，ATC在传输场面交通信息时考虑基于不同的威胁程度相应传输相关数据，进而减少地面操作员的工作负荷；

在工作负荷层面，标称过程基本由机载自动系统完成，进而减少机上飞行员的工作负荷，但在非标称情况下，需要机上飞行员与地面操作员空地协同决策，当多个非标称情况同时发生时，设置备用地面操作员，在原地面操作员工作负荷较大时，辅助其与空管的协同交互。

7.一种根据权利要求1-6中任一所述单一飞行员驾驶模式下场面多重任务协同迭代设计方法的单一飞行员驾驶模式场面运行仿真验证平台，其特征在于，包括：场面运行分析单元、飞行仿真设计单元、模型数据提取单元和时间区间序列算法挖掘单元，其中：场面运行分析单元通过系统建模软件完成对系统内部运行过程的建模，飞行仿真设计单元通过飞行场景仿真软件场景建模软件对场面运行场景进行设计并建模；通过中间件开发能够实现系统建模软件和场景建模软件的联动仿真，场景建模软件向系统建模软件传递飞行状态信息，触发内部模型的运行，系统建模软件反馈关键变量或飞行指令，驱动场面模型的仿真；模型数据提取单元从模型中提取单一飞行员驾驶模式场面运行过程中标称飞行过程和非标称飞行过程的时间区间数据，并构建故障树；时间区间序列算法挖掘单元运用差异时间序列双聚类挖掘算法—时间区间序列挖掘算法算法进行最大双聚类挖掘，并进行结合模型进行安全性分析，当挖掘出潜在的危害模式，基于挖掘结果进行模型的联合验证和迭代设计。