Разработка методики идентификации и разрешения конфликтных ситуаций при оперативном планировании четырехмерной траектории полета

Обнаружение и разрешение конфликтов являются одной из ключевых задач в обеспечении безопасности и эффективности эксплуатации воздушного транспорта. В операциях на основе траекторий (от англ. TBO – Trajectory based operation) воздушным судам (ВС) предоставляется большая гибкость в планировании траекторий на маршруте и большая ответственность за самоэшелонирование друг от друга, при котором пилоту потребуется помощь для безопасного и эффективного выполнения задачи децентрализованного разрешения конфликтов в полете по маршруту. В настоящей работе разрабатывается методика идентификации и разрешения конфликтных ситуаций в крейсерском режиме полета на основе четырехмерных узлов сетки (4D-сетка) и алгоритма поиска кратчайшего пути A-star (далее – A*) для формирования оптимальной четырехмерной траектории (4D-траектория) обхода. Данный новый подход помогает избегать ложных предупреждений о потенциальных конфликтных ситуациях (ПКС) в воздухе из-за возможности своевременного их обнаружения и точного определения расстояния от рассматриваемого ВС до зон опасного сближения (ОС) с запретными для полетов зонами, зонами ограничения полетов, зонами сложных метеоусловий (СМУ) и другими ВС, что и позволяет автономно сформировать временно-пространственную траекторию их обхода. Для демонстрации эффективности предлагаемой методики идентификации и разрешения конфликтов при оперативном планировании 4D-траектории полета с использованием 4D-сетки и алгоритма поиска кратчайшего пути А-star (далее – А*) по заданным критериям оптимизации проведем три эксперимента в различных условиях воздушного пространства (при наличии зон опасного сближения и без них). Результаты проведенных экспериментов доказывают, что потенциальные опасные сближения ВС в полете эффективно идентифицированы и разрешены при применении предлагаемой методики.

1. Дегтярев О. В. Разработка бортовых алгоритмов обнаружения и децентрализованного разрешения опасных сближений в воздухе, основанных на методе потенциальных полей / О. В. Дегтярев, В. С. Орлов, Б. В. Пучков // Теория и системы управления. 2010. № 5. С. 93.

2. Исаев В. К. Некоторые задачи 2D-маневрирования самолета с целью обеспечения вихревой безопасности / В. К. Исаев, В. В. Золотухин // Вестник МАИ. 2009. Том 16, № 7. С. 1. EDN LASYGP.

3. Кумков С. И. Задача обнаружения и разрешения конфликтных ситуаций в автоматизированной системе управления воздушным движением / С. И. Кумков, С. Г. Пятко // Научный вестник «НИИ Аэронавигации». 2013. № 12. С. 35-46.

4. Петров Н. А. Разработка универсального алгоритма разрешения конфликтных ситуаций в воздушном пространстве при полете магистрального самолета // Научный вестник МГТУ ГА. 2014. № 205. С. 129-136.

5. A 4D grid-based approach for efficient conflict detection in large-scale multi-UAV scenarios / J. J. Acevedo, Á. R. Castaño, J. L. Andrade-Pineda, A. Ollero // 2019 Workshop on Research, Education and Development of Unmanned Aerial Systems (RED UAS). Cranfield, UK, 2019. pp. 18-23. doi: 10.1109/REDUAS47371.2019.8999724.

6. Alonso-Ayuso A. Multiobjective optimization for aircraft conflict resolution: A metaheuristic approach / A. Alonso-Ayuso, L. F. Escudero, F. J. Martin-Campo // European Journal of Operational Research. 2016. Vol. 248(2). pp. 691-702.

7. Architecture of National Airspace System (NAS). Concepts for Future NAS Operations. Department of Transportation, FAA, USA. 1996.

8. Bilimoria K. D. A Geometric Optimization Approach to Aircraft Conflict Resolution // AIAA Guidance, Navigation and Control Conf. Denver, 2000.

9. Comparison of centralized and decentralized conflict resolution strategies for multiple-aircraft problems / K. D. Bilimoria, H. Q. Lee, Z. H. Mao [et al] // AIAA Guidance, Navigation, and Control Conf. Denver, 2000.

10. Eby M. S. A Self-Organizational Approach for Resolving Air Traffic Conflicts // The Lincoln Laboratory Journal. 1994. Vol. 7, № 2. P. 239-254.

11. Gong H. Flight short-term collision detection based on control tower simulation system / H. Gong, X. Zhou // Computer. Technology and Development. 2013. Vol. 23, № 4. pp. 151-154.

12. Henk A. P. Blom. Safety evaluation of advanced self-separation under very high en route traffic demand / A. P. Blom Henk, G. J. Bakker // Journal of Aerospace Information Systems. 2015. Vol. 12, № 6. pp. 413-427.

13. Hernández-Romero E. A probabilistic approach to measure aircraft conflict severity considering wind forecast uncertainty / E. Hernández-Romero, A. Valenzuela, D. Rivas // Aerospace Science and Technology. 2019. Vol. 86. pp. 401–414. doi: 10.1016/j.ast.2019.01.024.

14. Hoekstra J. M. M. Conceptual Design of Free Flight with Airborne Separation Assurance / J. M. M. Hoekstra, M. Gent, M. Ruigrok // AIAA Guidance, Navigation, and Control Conf. Boston, 1998.

15. ICAO 2002. Doc 9674 – World Geodetic System — 1984 (WGS-84) Manual. Second edition. 2002.

16. ICAO 2012. Doc 9574 – Manual on Implementation of a 300 m (1000 ft) Vertical Separation Minimum Between FL 290 and FL 410 Inclusive. Third edition. 2012.

17. ICAO 2016. Doc 4444 – Procedures for Air Navigation Services/Air Traffic Management (PANS/ATM). 16th Edition. 2016.

18. Jardin M. Grid-Based Strategic Air Traffic Conflict Detection // AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference and Exhibit. 2005. doi:10.2514/6.2005-5826.

19. Kuchar J. K. A Review of Conflict Detection and Resolution Modeling Methods / J. K. Kuchar, L. C. Yang // IEEE Trans, on Intelligent Transportation Systems. 2000. Vol. 1, № 4. pp. 179-189.

20. Mondoloni S. An Airborne Conflict Resolution Approach Using a Genetic Algorithm / S. Mondoloni, S. Conway // AIAA Guidance, Navigation, and Control Conf. Montreal, 2001.

21. Neretin E. S. An Analysis of Human Interaction and Weather Effects on Aircraft Trajectory Prediction via Artificial Intellegence / E. S. Neretin, N. T. L. Phuong, N. N. H. Quan // 2022 XIX Technical Scientific Conference on Aviation Dedicated to the Memory of N.E. Zhukovsky (TSCZh). Moscow, 2022. pp. 85-89. doi: 10.1109/TSCZh55469.2022.9802458.

22. Nogami J. Real-time Decision Support for Air Traffic Management, Utilizing Concept Learning / J. Nogami, S. Nakasuka, K. Hori // AIAA Guidance, Navigation, and Control Conf. Boston, 1998.

23. Resolution of Conflicts Involving Many Aircraft via Semi-definite Programming / E. Frazzoli, Z. H. Mao, J. H. Oh [at al.] // Journal Guidance, Control and Dynamics. 2001. Vol. 24, № 1. P. 79-86. DOI 10.2514/2.4678.

24. Short-term conflict detection algorithm for free flight in low-altitude airspace / Y. Liu, J. Xiang, Z. Luo, W. Jin // Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics. 2017. Vol. 43, № 9. pp. 1873-1881. DOI 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0687.

25. Wallace E. Advances in Force Field Conflicts Resolution Algorithms / E. Wallace, I. Kelly // AIAA Guidance, Navigation and Control Conf. Denver, 2000.

26. Wanke C. Incremental, Probabilistic Decision Making for En Route Traffic Management / C. Wanke, D. Greenbaum // Air Traffic Control Quarterly. 2007. № 15(4). pp. 299-319.

27. Zeghal K. A Review of Different Approaches based on Force Fields for Airborne Conflict Resolution // AIAA Guidance, Navigation and Control Conf. Boston, 1998.