【摘 要】
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近年来,随着国内民用航空事业的飞速发展,航空器在多跑道机场场面滑行的过程中频繁发生冲突碰撞及跑道入侵等事件,从而导致进离港航班的延误率的增高,严重影响了机场场面的运行效率及安全性。如何合理地规划航空器场面滑行路径及高效地完成冲突解脱策略是现阶段国内机场最关注的问题之一。基于上述问题,本文提出了一种基于冲突热点的航空器场面滑行路径规划算法,来提高复杂场面环境下的航空器滑行效率。本文的主要工作和创新点
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近年来,随着国内民用航空事业的飞速发展,航空器在多跑道机场场面滑行的过程中频繁发生冲突碰撞及跑道入侵等事件,从而导致进离港航班的延误率的增高,严重影响了机场场面的运行效率及安全性。如何合理地规划航空器场面滑行路径及高效地完成冲突解脱策略是现阶段国内机场最关注的问题之一。基于上述问题,本文提出了一种基于冲突热点的航空器场面滑行路径规划算法,来提高复杂场面环境下的航空器滑行效率。本文的主要工作和创新点如下:获取真实数据及生成模拟飞行计划,结合蒙特卡洛仿真完成了冲突热点的预测与识别,分析了基于改进Q-learning的路径规划算法与基于改进A*的路径规划算法之间的优势,在此基础上利用冲突热点来对场面路径规划策略做出合理的选择。1、本文分析了多跑道机场场面运行区域各个系统之间的交互关系,通过节点-路径方式对多跑道机场场面运行区域完成了建模工作并构建了对应有向图。通过空管模拟机解析并导入了机场场面真实数据并构建了模拟飞行计划,同时结合蒙特卡洛仿真策略完成了冲突热点区域的预测及识别,检测出了未被标识的潜在冲突热点,并对冲突热点划分了等级。2、为了让航空器在场面滑行的运行效率更高,本文提出了两种静态路径规划策略,分别为基于改进Q-learning的静态滑行路径规划策略与基于改进A*算法的静态滑行路径规划策略。基于改进Q-learning的路径规划算法通过引入动态搜索因子来提高航空器在场面滑行的效率,基于改进A*的路径规划算法则是从根源上避免了对头冲突的发生,同时将会发生冲突碰撞的区域集中在部分热点来减少管制负荷,同时也便于管制员对滑行路径的掌握。最重要的是通过这种滑行优化方式可以减少冲突热点发生的频率,提高场面运行的安全性。在上述两种静态路径规划算法的基础上,提出了一种基于冲突热点等级分配的动态路径规划算法,当机场冲突等级之和高于最低阈值时,采用基于改进Q-learning的路径规划算法,否则采用基于改进A*的路径规划算法,当航空器在滑行期间发生冲突时会采用Q-learning算法实现冲突解脱。3、本文通过实验验证并分析了基于改进Q-learning的路径规划算法的有效性。同时对比了在不同冲突等级下,基于改进Q-learning的滑行路径规划算法与基于改进A*的滑行路径规划算法的优劣势,通过在单位时间段内动态选择场面路径规划算法,最终验证了基于冲突热点的路径规划算法的有效性,提升了机场场面滑行效率并给管制人员在现场管制中提供了一种辅助决策的功能。综上所述,本文的研究工作结合了场面建模、数据处理与强化学习Q-learning等,为提高机场场面滑行效率探索了新的研究策略,为提高场面安全性问题提供了有效的解决手段,同时,结合实验来对本文所提出的方法进行了验证。
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