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    機場智能化特種車輛運行調(diào)度仿真與優(yōu)化設(shè)計

    2021-09-10 17:20:23劉瑞豐
    科技研究 2021年11期

    劉瑞豐

    摘要:新時期下,社會經(jīng)濟在高速發(fā)展的同時,我國民航事業(yè)發(fā)展進程也得到了大幅度推進,對機場智能化特種車輛的需求逐漸增大。建設(shè)“平安、綠色、智慧、人文”的四型機場,是推進民航行業(yè)治理體系和治理能力現(xiàn)代化的重要抓手,所以,在這種背景下,需要機場對特種車輛具備極高的監(jiān)控以及調(diào)度能力,強化對現(xiàn)代化先進技術(shù)手段的利用,逐漸加強特種車輛運行向智能化方向應(yīng)用和發(fā)展,進一步提升機場地面保障運行的安全和效率。

    關(guān)鍵詞:機場智能化特種車輛;運行調(diào)度;仿真與優(yōu)化設(shè)計

    一、機場布局分析

    (一)2021年初,交通運輸部印發(fā)了《關(guān)于服務(wù)構(gòu)建新發(fā)展格局的指導意見》,意見指出三年內(nèi)將新增民用機場30個以上,屆時全國運輸機場將超過500個,容量達到20億人次。2014年到2109年我國民航機場旅客吞吐量、貨物吞吐量逐年快速增長,只有在2020年因新冠疫情管制原因有所下降,這對機場地面服務(wù)保障工作提出了更高的安全、環(huán)保和效率要求。

    (二)目前,國內(nèi)多數(shù)機場特種車輛運行指揮一般采用塔臺監(jiān)視模式,地服管理人員通過語音通訊設(shè)備來調(diào)度管理機場各種地服車輛,但對于吞吐量較大的機場,這種傳統(tǒng)的運行方式不僅溝通成本高,需要消耗大量人力,同時存在視野盲區(qū),車輛與車輛刮碰、車輛阻礙航空器、車輛與飛機碰撞、跑道入侵等事件時有發(fā)生;尤其,在有大霧、黃沙、暴雨等惡劣天氣下,司機能見度低會導致機場地面交通安全受到嚴重威脅,甚至可能危害乘客生命安全。故而,在對路線進行規(guī)劃和設(shè)置過程中,堅決不可以有對飛機以及其他車輛、人員造成任何的傷害情況,然后在此前提下,穩(wěn)定且安全的運行特種車輛。機場內(nèi)部,大多路面平整且路況沒有阻礙,較少斜坡現(xiàn)象存在。車輛在行駛期間,從停車位啟動,沿著規(guī)定的路線進行,整個過程平穩(wěn)且勻速,一直到達任務(wù)機位。在行駛期間,車輛用來完成任務(wù)的裝置不能啟動,尤其是食品車、客梯車等升降裝置行駛時一定要降到最低。當在任務(wù)機位就位之后,車輛需要依照特定的要求來開展相關(guān)工作[1]。任務(wù)結(jié)束后,車輛需要回到本來的位置。以某機場為研究對象,結(jié)合衛(wèi)星地圖,借助3ds Max,對機場展開3D建模,并將得出機場布局簡化圖。緊接著,將簡化圖作為基礎(chǔ),對Auto CAD進行科學的使用,合理地繪制出機場平面簡化圖。

    二、機場智能化特種車輛的深度優(yōu)先探索

    (一)深度優(yōu)先探索算法簡述

    在早期的探索算法中,對深度優(yōu)先探索算法的應(yīng)用較為廣泛,針對這種算法,在實際應(yīng)用階段,如果是沒有超鏈接的HTML文件,通常也叫葉節(jié)點,可以在很短的時間內(nèi)將其找到,效率很高。與其他的算法相比,在借助這種方式來進行仿真與優(yōu)化設(shè)計,優(yōu)勢十分明顯,可以優(yōu)先對文件中的某一個超鏈接展開探索,深層次地進行剖析,并且,在搜索結(jié)束以后,會自動返回,然后對其他的HTML文件繼續(xù)進行鏈接搜索,整個過程效率和精準度都非常高。一般情況下,當對全部的鏈接都搜索結(jié)束以后,表明搜索工作也開展完畢[2]。

    (二)深度優(yōu)先探索算法的基本原理分析

    對于深度優(yōu)先探索算法來說,主要是將最近剛剛出現(xiàn)的結(jié)點進行優(yōu)先擴展,一直深入到相應(yīng)的深度限制為止。在此期間,如果沒有找到明確的目標,或者沒有辦法再繼續(xù)擴展的時候,需要回溯到另一個節(jié)點來繼續(xù)對擴展工作加以開展。具體如圖1所示,A作為初始狀態(tài),屬于起始點,利用規(guī)則來對搜索樹的下一層任何一個結(jié)點生成。之后,檢查目標狀態(tài)D1有沒有出現(xiàn),如果沒有出現(xiàn),在這一環(huán)節(jié),可以在遵循規(guī)則的前提下,對再下一層任何一個結(jié)點進行生成,仔細地檢查目標狀態(tài)D1,對于所得出的結(jié)果,若還是不能滿足既定需求,則要按照相同的方式來操作,一直進行到葉結(jié)點。當沒有出現(xiàn)目標狀態(tài)D1的時候,應(yīng)該回溯到上一層結(jié)果,取另外一個可能擴展搜索的分支,對有可能生成新狀態(tài)的分支進行擴展。依靠這種方式持續(xù)進行,直到將目標狀態(tài)D1找出來為止。

    (三)深度優(yōu)先探索的特點分析

    通過對深度優(yōu)先探索的進一步分析和研究可知,與其他的算法不同,其優(yōu)勢和特點極為顯著,在對搜索操作進行實施的時候,很多情況下都會將圖的連通分量當做最終的結(jié)果[3]。一般而言,在對該方式進行利用期間,假設(shè)每一個節(jié)點搜索期間,其結(jié)束的時間可以被精準地記錄下來,并在節(jié)點結(jié)尾添加list。最后,全部節(jié)點搜索完成搜索,對整個鏈表進行逆轉(zhuǎn),最終形成topological sort,即拓撲排序。

    三、機場智能化特種車輛行駛路徑仿真與優(yōu)化設(shè)計

    (一)地圖構(gòu)建

    通常,為了可以將機場智能化特種車輛所行駛的最短路徑模擬出來,在實際的仿真與優(yōu)化設(shè)計期間,一定要強化重視,從多個層面進行分析和考量,不同機型的??课恢貌灰粯?,導致不同機型接機的時候,有些保障車輛的行駛路徑和具體保障位置是不一樣的,對機場的平面簡化圖進行高效精確的利用,并將其作為主要的參考依據(jù),在MATLAB中,將由0和1構(gòu)成的70×70矩陣準確的在系統(tǒng)中輸入。

    (二)RTK定位

    RTK(Real-time kinematic)是實時動態(tài)差分技術(shù)的簡稱,RTK定位技術(shù)就是基于載波相位觀測值的實時動態(tài)定位技術(shù),它能夠?qū)崟r地提供測站點在指定坐標系中的三維定位結(jié)果,并達到厘米級精度。在RTK作業(yè)模式下,基準站通過數(shù)據(jù)鏈將其觀測值和測站坐標信息一起傳送給流動站。流動站不僅通過數(shù)據(jù)鏈接收來自基準站的數(shù)據(jù),還要采集GPS觀測數(shù)據(jù),并在系統(tǒng)內(nèi)組成差分觀測值進行實時處理,同時給出厘米級定位結(jié)果,歷時不足一秒鐘。

    智能化特種車輛上上安裝一個RTK接收模塊(流動站),在特種車輛活動范圍內(nèi),布置3個基站(基準站),如圖2所示。這樣流動站就可以在一定的時間頻率內(nèi),得到RTK的定位數(shù)據(jù)[X,Y]以及姿態(tài)數(shù)據(jù)[A]。這種定位方式適合在室外,空曠的場景,非常適合機場的地面保障作業(yè)環(huán)境。

    (三)機場智能化特種車輛路徑規(guī)劃仿真與修正

    為了可以提升設(shè)計有效性、精準性,讓車輛能夠在一個相對穩(wěn)定且安全的狀態(tài)下高效安全運行,應(yīng)該將機坪實際通行現(xiàn)狀作為基礎(chǔ),借助相對科學且先進的技術(shù)手段,對機場智能化特種車輛路徑規(guī)劃進行仿真,合理地加以修正,路徑規(guī)劃包含以下兩方面,一方面是指如何基于地圖系統(tǒng)規(guī)劃特種車輛的行駛路徑,同一個停機坪有不同的機型,所以特種車輛行駛路徑會有對應(yīng)的多種情況。另一方面是指特種車輛移動路徑的動態(tài)規(guī)劃,需要保證行駛路徑精度,同時保證運行的平緩性能,確保車輛在行駛的時候,不會有任何的異常問題出現(xiàn)。在具體設(shè)計環(huán)節(jié),將構(gòu)造的二維地圖矩陣作為基礎(chǔ),然后對深度優(yōu)先探索算法進行高效的利用,將機場智能化特種車輛行駛路徑初始最短的路徑模擬仿真出來。

    在實驗過程中,應(yīng)該圍繞機場智能化特種車輛展開,對具體的航班保障需求進行綜合分析,按照所設(shè)定保障飛機停泊的位置,之后根據(jù)保障機型停機位置選定車輛的起點和終點,將坐標輸入到系統(tǒng)中。在輸入完之后,能夠?qū)⒆顬楹线m的車輛行駛路徑計算出來。同時,為了能夠降低相關(guān)問題出現(xiàn)的概率,還應(yīng)該分析路面可能出現(xiàn)的問題,諸如有障礙物、避讓航空器、高度受限等特殊情況,然后結(jié)合機場航班運行態(tài)勢有針對性制定解決措施,并將航空管制禁行的路段輸入到矩陣中,精準且快速地計算。通過實驗,最終能夠明確,對深度優(yōu)先探索算法進行利用,能夠保證在有通道的條件下找到一條最合適的車輛行駛線路,在沒有路障以及道路禁行的情況下,依照機場智能化特種車輛用途不同來對起點和終點進行規(guī)定的時候,規(guī)劃出來的最優(yōu)行駛路徑。

    通過對算法的科學應(yīng)用,在起點(3,55)和終點(18,36)之間,展現(xiàn)出來的路況相對復雜,并且,在中間位置,有的路段還出現(xiàn)了受航空器推出影響限制通行路段的現(xiàn)象。但是,對深度優(yōu)先探索算法進行科學的利用,能夠?qū)C場智能化特種車輛最佳行駛路線找出來。針對這一情況,進一步表明了,即使所處的條件比較復雜,但是對深度優(yōu)先探索算法進行高效的應(yīng)用,所獲得的效果依舊非常良好。

    四、機場智能化特種車輛運行調(diào)度仿真與優(yōu)化設(shè)計問題及對策分析

    現(xiàn)階段,在對機場智能化特種車輛運行調(diào)度仿真與優(yōu)化設(shè)計方面,雖然已經(jīng)取得了非常好的成效,但是由于受到的干擾因素偏多,使得在具體設(shè)計階段,仍然存在了很多的問題。

    第一,在早期對機場智能化特種車輛運行調(diào)度問題進行研究過程中,對機場加油車的調(diào)度問題比較關(guān)注,只是側(cè)重對加油車行駛路徑仿真與優(yōu)化,對車輛行駛的總路程數(shù)量、任務(wù)分配均衡等進行了充分考量,合理地進行設(shè)計,力求航班延誤的概率可以全面降低。但是,針對機場內(nèi)部大量的其他特種車輛,例如牽引車、拖頭車、平臺車、擺渡車、客梯車、通勤車等廣泛應(yīng)用的機坪保障車輛,則沒有給予太多關(guān)注,考慮不到位,沒有借助相對高效的方式,對綜合調(diào)度模型進行構(gòu)建。

    第二,針對同一服務(wù)種類多車型的特種車輛的綜合調(diào)度模型考慮不周到、精準,將會導致牽引車、客梯車、拖頭車等擁有多個型號車輛的運行效率不高,不能將自身的價值和作用充分體現(xiàn)出來。所以,在今后的機場智能化特種車輛運行調(diào)度仿真與優(yōu)化設(shè)計過程中,需要加強對這一方面的重視,對機坪運行所有車輛調(diào)度優(yōu)化模型進行詳細、精準科學構(gòu)建。

    第三,與典型的車輛路徑相比,機場特種車輛的調(diào)度存在的差異之處非常明顯。通常情況下,對于機場航班計劃來說,其是動態(tài)變化的,有非常大的變數(shù),隨機性特點比較明顯,不同機型的停靠位置不一樣,導致不同機型接機的時候,路徑是不一樣的,同時特種車輛行駛必須避讓航空器;同時,客梯車、食品車等超高特種車輛不允許通過廊橋下方服務(wù)車道。所以,某些機場內(nèi)的道路通行要經(jīng)過機場塔臺的批準,因而在對車輛進行實際調(diào)度過程中存在的難度非常大。部分機場特種車輛比如平臺車、牽引車、客梯車、行李傳送帶、食品車等要直接對接航空器,所要求行駛路線和過程要確保航空器安全和精準對接,難度也很大。

    面對上述的問題,要想高效解決,必須要從設(shè)計層面著手,加大優(yōu)化力度,對機場內(nèi)部的各種特種車輛調(diào)度接航班、加油充電、維修保養(yǎng)等詳細需求進行科學詳盡分析,然后以此為基礎(chǔ),有針對性地進行建模和求解。在實際建模的時候,應(yīng)該將不同機型對不同地面保障車輛的服務(wù)能力和位置要求加以明確,并將其納入到約束范圍,同時加入時間窗約束,以便能夠更好地滿足機場航班保障的變化需求。需要注意的是:在設(shè)計優(yōu)化期間,如果航班延誤、調(diào)整的情況比較頻繁,一定要對特種車輛的調(diào)度方案進行及時調(diào)整和修改。

    結(jié)束語:

    綜合而言,本項目的研究結(jié)合北斗、GPS RTK等定位技術(shù),能夠很大程度上滿足今后平安、綠色、智慧的機場發(fā)展需求,可以對機場植入人工智能技術(shù)的智能化特種車輛精準監(jiān)控車輛位置,實施科學的調(diào)度,提升機場地面車輛安全保障裕度。在本文研究的某機場中,對機坪平面進行科學的構(gòu)建,結(jié)合實際情況,合理劃分其區(qū)域功能,同時借助先進的云計算、5G移動互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)手段,對機場智能化特種車輛行駛路徑等建立數(shù)學模型,然后合理的對優(yōu)化算法加以利用,科學地進行仿真與優(yōu)化設(shè)計,實現(xiàn)了對機場分區(qū)域車輛運行狀態(tài)智能監(jiān)控以及行駛路徑實時追蹤,同時結(jié)合場面運行態(tài)勢與禁區(qū)設(shè)置,實時預(yù)警,進而從整體的角度上促進機場安全保障、節(jié)能減排、運行效率的穩(wěn)定提升。初步統(tǒng)計,本項目的有效推廣后將為民航機場一年節(jié)約特種車輛燃油930萬升,約減少碳排放13600噸,同時降低機場和航空公司人工成本,智能駕駛一年將可節(jié)約飛行區(qū)內(nèi)駕駛員2萬名以上,節(jié)約直接經(jīng)濟成本約20億元,必將助力我國打造安全基礎(chǔ)扎實、交通銜接順暢高效、信息系統(tǒng)集成共享、綠色低碳的現(xiàn)代化機場。

    參考文獻:

    [1]殷向東,張東陽,張曉麗.大型機場航空地面設(shè)備“油改電”探索和分析思考[J].科技創(chuàng)新導報,2019,16(07):116-117+119.

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