無(wú)人機(jī)沖突探測(cè)與解脫技術(shù)研究概述

劉繼新, 蔣伶瀟, 劉禹汐, 張新玨

(1.南京航空航天大學(xué)民航學(xué)院, 南京 211106; 2.國(guó)家空管飛行流量管理技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 南京 211106)

隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展,無(wú)人機(jī)數(shù)量急劇增加。2021年底,《“十四五”民用航空發(fā)展規(guī)劃》提出要著力提升同行服務(wù)水平,大力引導(dǎo)無(wú)人機(jī)創(chuàng)新發(fā)展[1]。無(wú)人機(jī)憑借其靈活度高、低能耗和實(shí)時(shí)監(jiān)控能力,已廣泛應(yīng)用于監(jiān)測(cè)、成像等領(lǐng)域。無(wú)人機(jī)數(shù)量的迅速增加給空域交通安全帶來(lái)了挑戰(zhàn)。當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)主要集中于無(wú)人機(jī)故障、無(wú)人機(jī)“黑飛”對(duì)行人和基礎(chǔ)設(shè)施的風(fēng)險(xiǎn),以及無(wú)人機(jī)飛行沖突的風(fēng)險(xiǎn)。為了在不同應(yīng)用場(chǎng)景下保障無(wú)人機(jī)的飛行安全,提高空域運(yùn)行效率,沖突探測(cè)與解脫技術(shù)作為保障無(wú)人機(jī)飛行安全的關(guān)鍵技術(shù),需要進(jìn)行重點(diǎn)研究。

現(xiàn)整理中外有關(guān)無(wú)人機(jī)沖突探測(cè)與解脫的相關(guān)文獻(xiàn)。首先介紹無(wú)人機(jī)沖突探測(cè)與解脫的相關(guān)概念;其次對(duì)無(wú)人機(jī)沖突探測(cè)方法進(jìn)行總結(jié);然后從理論模型的角度介紹當(dāng)下無(wú)人機(jī)沖突解脫的目標(biāo)及約束條件,并介紹主要解脫方法;最后對(duì)未來(lái)可研究方向進(jìn)行展望。

1 無(wú)人機(jī)沖突探測(cè)與解脫相關(guān)概念

無(wú)人機(jī)在飛行沖突類(lèi)型上可以分為無(wú)人機(jī)間、無(wú)人機(jī)與有人機(jī)間以及無(wú)人機(jī)與其他障礙物之間的沖突探測(cè)和解脫[2]。無(wú)人機(jī)在飛行中的障礙物可以分為靜態(tài)障礙物和動(dòng)態(tài)障礙物[3]。靜態(tài)障礙物包括建筑物等,動(dòng)態(tài)障礙物包括鳥(niǎo)、風(fēng)箏和動(dòng)態(tài)劃設(shè)的禁飛區(qū)等。沖突是指兩個(gè)或多個(gè)無(wú)人機(jī)喪失安全距離的事件。沖突探測(cè)主要是通過(guò)無(wú)人機(jī)搭載的傳感器(合作/非合作式)獲取當(dāng)前無(wú)人機(jī)飛行態(tài)勢(shì),根據(jù)當(dāng)前無(wú)人機(jī)飛行態(tài)勢(shì),基于幾何法或概率法來(lái)預(yù)測(cè)無(wú)人機(jī)的飛行路徑,判斷無(wú)人機(jī)間的間隔是否小于安全距離,若小于安全間隔,則發(fā)生沖突。若發(fā)生沖突,無(wú)人機(jī)通過(guò)確定沖突時(shí)間和沖突位置,執(zhí)行相應(yīng)的解脫方案,保證飛行安全。

環(huán)境感知:為了實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知,無(wú)人機(jī)需要配備傳感設(shè)備,包括合作式和非合作式2種[4]。合作式是指飛行器之間可以互相進(jìn)行通信。常用的合作式包括交通警報(bào)和防撞系統(tǒng)(traffic collision avoidance system,TCAS)和自動(dòng)相關(guān)監(jiān)視-廣播系統(tǒng)(automatic dependent surveillance broadcast, ADS-B)。采用合作式的無(wú)人機(jī),需要空域中的其他無(wú)人機(jī)也攜帶傳感器,而非合作式無(wú)需攜帶,便可以探測(cè)地面及空中障礙物。TCAS受到載荷限制,不能直接應(yīng)用于小型無(wú)人機(jī),ADS-B系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于航空工業(yè)中,可以提供飛機(jī)的位置、速度和高度,但是易受地面障礙物的影響,且應(yīng)用成本較高。非合作式包括雷達(dá)、激光/光探測(cè)和測(cè)距(light detection and ranging, LIDAR)、電光(electro-optical conversion, EO)系統(tǒng)、聲學(xué)系統(tǒng)和紅外(instruction register, IR)傳感器。非合作式技術(shù)不要求其他飛機(jī)在共享相同空域時(shí)配備相同的設(shè)備以避免碰撞,應(yīng)用成本也較低。此外,與合作式相比,這些技術(shù)可用于檢測(cè)地面障礙物以及空中障礙物[5]。無(wú)人機(jī)沖突探測(cè)與解脫流程圖如圖1所示。

圖1 無(wú)人機(jī)沖突探測(cè)與解脫流程圖

2 沖突探測(cè)方法

沖突探測(cè)從維度來(lái)分,可以分為二維和三維平面,二維又可以分為二維水平平面和二維垂直平面。從探測(cè)模型的角度來(lái)分,可以分為幾何型沖突探測(cè)模型和概率型沖突探測(cè)模型。幾何法是以無(wú)人機(jī)為中心設(shè)置邊界,建立水平或垂直方向上的無(wú)人機(jī)保護(hù)區(qū)模型,基于無(wú)人機(jī)當(dāng)前的飛行態(tài)勢(shì),對(duì)無(wú)人機(jī)航跡進(jìn)行預(yù)測(cè),當(dāng)其他航空器侵入時(shí),認(rèn)為破壞了最小安全間隔,從而判定是否發(fā)生沖突。概率型分析方法考慮了無(wú)人機(jī)導(dǎo)航誤差、風(fēng)向預(yù)測(cè)誤差等不確定因素,主要通過(guò)建立概率性沖突探測(cè)模型,來(lái)預(yù)測(cè)無(wú)人機(jī)未來(lái)發(fā)生沖突的概率。沖突探測(cè)分類(lèi)如圖2所示。

圖2 沖突探測(cè)分類(lèi)

2.1 探測(cè)模型

無(wú)人機(jī)沖突探測(cè)是在保護(hù)區(qū)和安全間隔確定的基礎(chǔ)上,對(duì)空域中可能存在的危險(xiǎn)進(jìn)行探測(cè)。當(dāng)下針對(duì)二維平面,應(yīng)用較多的保護(hù)區(qū)模型主要為矩形、圓形、橢圓形;在三維模式下,多用Reich、圓柱體以及球體保護(hù)區(qū)模型,也有少部分用橢圓保護(hù)區(qū)模型、動(dòng)態(tài)碰撞區(qū)模型[6]等。

無(wú)人機(jī)進(jìn)行沖突探測(cè)時(shí),往往是采用成對(duì)檢測(cè)沖突的方法,當(dāng)無(wú)人機(jī)數(shù)量較多時(shí),該方法計(jì)算量大,較復(fù)雜。當(dāng)下針對(duì)多無(wú)人機(jī)情況,也可將空域網(wǎng)格化,對(duì)空域進(jìn)行全局解脫的方法,提高解脫效率。現(xiàn)在常用的無(wú)人機(jī)沖突探測(cè)方法主要分為幾何型沖突探測(cè)方法和概率型沖突探測(cè)方法。

2.1.1 保護(hù)區(qū)模型

1)Reich模型

Reich模型最初是于1966年在英國(guó)提出的。在沒(méi)有導(dǎo)航和雷達(dá)監(jiān)視設(shè)備的情況下,通過(guò)虛擬出一個(gè)碰撞模板和相鄰層來(lái)研究縱向、橫向和垂直碰撞風(fēng)險(xiǎn)。但是該方法不考慮不同飛機(jī)的幾何結(jié)構(gòu)。魏瀟龍等[7]借鑒Reich模型,建立了移動(dòng)航空器威脅模型,將無(wú)人機(jī)看作質(zhì)點(diǎn),其他航空器看成圓形障礙物,當(dāng)質(zhì)點(diǎn)進(jìn)入該區(qū)域,則判定為沖突。

2)圓柱體保護(hù)區(qū)模型

圓柱體保護(hù)區(qū)模型將無(wú)人機(jī)簡(jiǎn)化成質(zhì)點(diǎn),并將該點(diǎn)作為圓柱體中心,以最小安全間距為半徑進(jìn)行水平分隔,以?xún)杀洞怪遍g距的垂直分隔建立保護(hù)區(qū)模型。Chryssanthacopoulos等[8]根據(jù)最小飛行安全間隔標(biāo)準(zhǔn)將碰撞區(qū)定義為三維圓柱體。Zhang等[9]構(gòu)建了基于沖突區(qū)域的圓柱形無(wú)人機(jī)碰撞風(fēng)險(xiǎn)模型,分析了大型無(wú)人機(jī)與ADS-B機(jī)載傳感器系統(tǒng)進(jìn)入非隔離空域的碰撞概率,并提出了解決無(wú)人機(jī)飛行沖突的策略;袁夢(mèng)婷等[10]利用ADS-B監(jiān)視技術(shù),從水平和垂直面構(gòu)建圓柱體保護(hù)區(qū)模型,進(jìn)行幾何距離判定沖突目標(biāo),引入了綜合啟發(fā)函數(shù)和排序機(jī)制的蟻群算法進(jìn)行航路重規(guī)劃來(lái)實(shí)現(xiàn)避撞。當(dāng)下圓柱體保護(hù)區(qū)模型是以無(wú)人機(jī)為中心,以無(wú)人機(jī)最小水平安全間隔為半徑,兩倍的最小垂直間隔為高[11]。根據(jù)載人飛行間隔標(biāo)準(zhǔn),保護(hù)區(qū)的半徑設(shè)為3 000 m,高度設(shè)為100 m,最小安全距離為100 m[12]。

3)球體保護(hù)區(qū)模型

在三維環(huán)境中,對(duì)于兩架無(wú)人機(jī),往往通過(guò)計(jì)算無(wú)人機(jī)間的相對(duì)速度和距離,將動(dòng)態(tài)避撞問(wèn)題轉(zhuǎn)化成靜態(tài)問(wèn)題。當(dāng)質(zhì)點(diǎn)與球體(靜止)發(fā)生碰撞時(shí),代表發(fā)生沖突。在高空領(lǐng)域,Christodoulou等[13]針對(duì)多架飛機(jī)沖突探測(cè)問(wèn)題,提出了球體保護(hù)區(qū)模型,將每架飛機(jī)由兩個(gè)虛擬球體包圍,設(shè)置保護(hù)區(qū)和警戒區(qū)。當(dāng)飛機(jī)的保護(hù)區(qū)重疊時(shí),兩架飛機(jī)之間就會(huì)發(fā)生沖突或失去間隔。球體的半徑需要結(jié)合無(wú)人機(jī)物理尺寸,無(wú)人機(jī)導(dǎo)航誤差即無(wú)人機(jī)位置的不確定性等確定。當(dāng)前球體保護(hù)區(qū)通常采用半徑9.26 km,垂直尺寸為0.61 km[14]。

3種模型優(yōu)缺點(diǎn)如表1所示。

表1 保護(hù)區(qū)的優(yōu)劣勢(shì)對(duì)比

2.1.2 幾何型沖突探測(cè)方法

1)速度障礙法

速度障礙法定義了一個(gè)相對(duì)速度障礙區(qū)域,當(dāng)相對(duì)速度有重疊時(shí),則無(wú)人機(jī)之間存在沖突,否則不存在沖突。速度障礙法可以解決無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)沖突問(wèn)題,具有實(shí)時(shí)性好的特點(diǎn)。張宏宏等[15]針對(duì)在融合空域內(nèi)面臨復(fù)雜障礙物時(shí)無(wú)人機(jī)飛行沖突解脫和航跡恢復(fù)問(wèn)題,在速度障礙法的基礎(chǔ)上提出了一種幾何優(yōu)化方法,根據(jù)無(wú)人機(jī)與障礙物之間的相對(duì)位置和速度關(guān)系,基于航跡預(yù)推模型確定了飛機(jī)沖突類(lèi)型,選取相應(yīng)的解脫策略;張宏宏等[16]基于有限時(shí)間內(nèi)的速度障礙法進(jìn)行沖突探測(cè),推導(dǎo)出解脫條件下沖突雙方航向改變量與速度大小改變量滿(mǎn)足的關(guān)系,并將合作博弈概念用在沖突解脫過(guò)程中,將聯(lián)盟福利最優(yōu)解作為博弈雙方最優(yōu)解脫策略。吳學(xué)禮等[17]針對(duì)無(wú)人機(jī)轉(zhuǎn)彎角度過(guò)大的問(wèn)題,基于速度障礙法,利用幾何關(guān)系建立了探測(cè)模型,用改進(jìn)的互惠速度障礙法和B樣條曲線(xiàn),通過(guò)無(wú)人機(jī)間的相對(duì)速度和位置之間的角度判斷沖突。

2)線(xiàn)性外推法

線(xiàn)性外推法是基于無(wú)人機(jī)當(dāng)前位置和速度矢量信息進(jìn)行沖突探測(cè)的幾何優(yōu)化方法。該方法適用于線(xiàn)性運(yùn)動(dòng)的對(duì)象,通過(guò)計(jì)算在預(yù)警時(shí)間T內(nèi),判斷兩對(duì)象之間在水平和垂直方向上是否存在安全間隔損失的可能,即無(wú)人機(jī)是否有發(fā)生沖突的可能。該方法在解決多機(jī)沖突問(wèn)題時(shí),不能保證得到的解是最優(yōu)解。Bilimoria[18]針對(duì)二維平面航空器沖突探測(cè)問(wèn)題,基于航空器飛行軌跡的幾何特征,得到?jīng)_突解析解,通過(guò)速度和航向的調(diào)整進(jìn)行沖突解脫。揭東等[11]針對(duì)無(wú)人機(jī)可能存在的危險(xiǎn),基于線(xiàn)性外推法的飛行沖突預(yù)判算法,對(duì)無(wú)人機(jī)飛行沖突進(jìn)行沖突預(yù)警。

除了以上幾種方法,還有部分文章使用混合幾何[18]和碰撞錐方法[19],即3D環(huán)境中兩架飛行器之間碰撞問(wèn)題的幾何分析方法。

2.1.3 概率型沖突探測(cè)方法

概率型沖突探測(cè)方法是通過(guò)計(jì)算飛行器發(fā)生沖突的概率值來(lái)表征危險(xiǎn)程度。當(dāng)概率值超過(guò)設(shè)定的閾值,則發(fā)生沖突。該方法考慮了無(wú)人機(jī)可能遇到的不確定的情況,如天氣、導(dǎo)航誤差等。概率型沖突探測(cè)方法從時(shí)間的角度可以分為短期沖突探測(cè)和中期沖突探測(cè)。短期預(yù)測(cè)是在幾分鐘內(nèi)的沖突探測(cè),而中期預(yù)測(cè)長(zhǎng)達(dá)幾十分鐘。Prandini等[20]針對(duì)同一高度層的飛行沖突,考慮了飛機(jī)位置的不確定性,提出了短期預(yù)測(cè)模型,當(dāng)監(jiān)測(cè)到?jīng)_突時(shí),立即執(zhí)行沖突解決。徐肖豪等[21]通過(guò)構(gòu)造橢圓形沖突區(qū)域,基于概率法提出了一種中期沖突探測(cè)模型,結(jié)果表明該算法具有良好的預(yù)測(cè)效果。錢(qián)曉鵬等[22]針對(duì)沖突探測(cè)技術(shù)難以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)識(shí)別和實(shí)時(shí)識(shí)別的問(wèn)題,基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(product-based neural network, PNN),考慮了航空器相對(duì)距離、相對(duì)速度以及沖突角這3個(gè)指標(biāo),結(jié)果表明誤警率和漏警率降低,探測(cè)準(zhǔn)確度和識(shí)別效率得到顯著改善。

當(dāng)前常用的無(wú)人機(jī)沖突概率方法有近似分析法、網(wǎng)格計(jì)算法和蒙特卡羅法。

(1)近似分析法。近似分析法是指基于飛行器動(dòng)力學(xué)模型和飛行器飛行意圖,預(yù)測(cè)飛行軌跡,并傳播預(yù)測(cè)誤差的方法。Hwang等[23]提出了一種計(jì)算效率高的短期預(yù)測(cè)的分析算法來(lái)計(jì)算任意一對(duì)機(jī)動(dòng)或非機(jī)動(dòng)飛機(jī)之間的沖突概率,并通過(guò)各種示例性空中交通場(chǎng)景證明了該算法的計(jì)算效率和準(zhǔn)確性。

(2)網(wǎng)格計(jì)算法。網(wǎng)格計(jì)算法是通過(guò)將飛行器運(yùn)動(dòng)軌跡離散化來(lái)計(jì)算沖突概率方法。Hu等[24]提出了一種網(wǎng)格計(jì)算方法,通過(guò)在時(shí)間和空間上離散飛機(jī)運(yùn)動(dòng)的隨機(jī)過(guò)程來(lái)計(jì)算沖突概率,然后使用馬爾可夫鏈來(lái)近似隨機(jī)微分方程。Yang等[25]針對(duì)飛行前無(wú)人機(jī)沖突檢測(cè)問(wèn)題,提出一種基于時(shí)空數(shù)據(jù)的網(wǎng)格,確定適用于沖突檢測(cè)的網(wǎng)格大小,并驗(yàn)證了沖突檢測(cè)方法的可行性和有效性。

(3)蒙特卡羅法。蒙特卡羅法是通過(guò)考慮飛行器的航向、速度、位置等,進(jìn)行多次軌跡模擬,得到侵入保護(hù)區(qū)的數(shù)量,最后計(jì)算出無(wú)人機(jī)沖突概率。Yang等[26]提出了蒙特卡羅模擬法,將飛機(jī)意圖信息納入概率沖突檢測(cè)。該方法用一系列直線(xiàn)近似一對(duì)飛機(jī)的相對(duì)軌跡。但對(duì)轉(zhuǎn)彎預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確。此外,該方法對(duì)于三架或更多架飛機(jī)沖突場(chǎng)景的計(jì)算效率不高,因?yàn)樗枰獙?duì)每對(duì)飛機(jī)進(jìn)行蒙特卡羅模擬。Jones等[27]引入多項(xiàng)式混沌估計(jì)碰撞概率,通過(guò)多項(xiàng)式混沌展開(kāi)近似表示隨機(jī)微分方程的解,最后通過(guò)蒙特卡羅模擬計(jì)算碰撞概率。

幾何型沖突探測(cè)方法當(dāng)下主要用于二維空間,具有操作簡(jiǎn)單,可以解決實(shí)時(shí)性沖突的優(yōu)點(diǎn),但在多無(wú)人機(jī)沖突探測(cè)情況下,較復(fù)雜,存在局限性。概率分析方法采取數(shù)學(xué)計(jì)算的方法,利用概率來(lái)表征發(fā)生沖突的可能性,通過(guò)與無(wú)人機(jī)沖突閾值相比做出決策。概率法相較于幾何分析法,更精確,可以直接對(duì)安全性和誤報(bào)率進(jìn)行評(píng)估,但該方法計(jì)算量大,對(duì)設(shè)備要求高,成本較大。

3 沖突解脫

無(wú)人機(jī)沖突解脫可以分為起飛前的沖突解脫和起飛后的沖突解脫。飛行前的沖突解脫目的是產(chǎn)生無(wú)沖突的飛行路徑,主要通過(guò)無(wú)人機(jī)調(diào)度或調(diào)整路由的方法來(lái)解決潛在沖突。調(diào)度是通過(guò)調(diào)整無(wú)人機(jī)起飛時(shí)間來(lái)避免飛行沖突。調(diào)整路由是通過(guò)改變飛行路徑來(lái)避免沖突。該方法在民航領(lǐng)域也廣泛應(yīng)用。

飛行后的沖突解脫是通過(guò)解脫方法來(lái)尋找無(wú)人機(jī)避讓路徑或通過(guò)無(wú)人機(jī)機(jī)動(dòng)方式避免局部沖突。它的沖突解脫效率一定程度上決定了無(wú)人機(jī)與有人機(jī)的融合程度。由于無(wú)人機(jī)機(jī)動(dòng)性的限制以及轉(zhuǎn)彎角、航跡段長(zhǎng)度、飛行高度等因素的影響,無(wú)人機(jī)的避讓條件比較嚴(yán)格。

無(wú)人機(jī)解脫機(jī)動(dòng)方式主要包括改變飛行高度、調(diào)整速度、改變無(wú)人機(jī)的航向以及它們的混合機(jī)動(dòng)方式。作為解決沖突的3種手段,它們可以單獨(dú)使用,也可以協(xié)同使用[27]。沖突解脫也可以描述成一種約束優(yōu)化問(wèn)題,無(wú)人機(jī)的解脫目的是保證無(wú)人機(jī)在一定時(shí)間間隔內(nèi),在保障安全間隔的前提下,找到適當(dāng)成本函數(shù)下的最小化軌跡,達(dá)到成本最小化。

3.1 理論模型

以下將對(duì)無(wú)人機(jī)沖突解脫常用的目標(biāo)和約束條件進(jìn)行綜述。

3.1.1 優(yōu)化目標(biāo)

無(wú)人機(jī)沖突解脫是以保障無(wú)人機(jī)飛行安全為出發(fā)點(diǎn),在此基礎(chǔ)上,需盡量降低無(wú)人機(jī)進(jìn)行沖突解脫的成本,增加無(wú)人機(jī)的續(xù)航能力。因此,沖突解脫問(wèn)題可以簡(jiǎn)化成一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。飛行器間不發(fā)生沖突是前提。

(1)調(diào)度優(yōu)化。在無(wú)人機(jī)起飛前,通過(guò)無(wú)人機(jī)調(diào)度優(yōu)化,改變無(wú)人機(jī)起飛時(shí)間,來(lái)避免潛在沖突。常用的目標(biāo)函數(shù)有最小化無(wú)人機(jī)沖突[28]、最小化航班延誤和最小化飛行計(jì)劃成本[29]。

(2)經(jīng)濟(jì)效益成本。無(wú)人機(jī)在采取機(jī)動(dòng)措施進(jìn)行沖突解脫時(shí),為了降低無(wú)人機(jī)沖突解脫成本,減少?zèng)_突時(shí)間以及燃油消耗情況,增加無(wú)人機(jī)續(xù)航能力。常用的目標(biāo)函數(shù)有飛行總長(zhǎng)度最短[7, 30-31]、總飛行時(shí)間最小化[13]、燃油成本最小[32-34]、航向轉(zhuǎn)彎次數(shù)、最小航向變化[33]、沖突解脫時(shí)間最小化[11]、反沖突機(jī)動(dòng)對(duì)其他無(wú)人機(jī)的影響最小化[34]。

(3)航跡恢復(fù)。在無(wú)人機(jī)沖突解脫完成之后,需要恢復(fù)初始的飛行軌跡,并按照要求抵達(dá)終點(diǎn)。為了使無(wú)人機(jī)在解決沖突的同時(shí),盡可能小的偏離原航線(xiàn),常用的目標(biāo)函數(shù)有延誤距離最小化[10, 30, 35-36]、最小化飛行器軌跡變化[35]。當(dāng)延誤距離越小,沖突解脫相應(yīng)的效果也越好。

(4)公平性。無(wú)人機(jī)進(jìn)行多機(jī)沖突解脫時(shí),為了讓無(wú)人機(jī)快速規(guī)劃找到目標(biāo)解,會(huì)面臨無(wú)人機(jī)個(gè)體支付問(wèn)題不均衡的問(wèn)題。需要運(yùn)用一定的解脫方法,提高自由飛行條件下多機(jī)實(shí)時(shí)沖突解脫效率以及解決無(wú)人機(jī)沖突解脫過(guò)程個(gè)體支付成本不均勻的問(wèn)題。張宏宏等[35]提出基于合作博弈“核仁解”概念的多機(jī)沖突解脫算法,保證了個(gè)體解脫成本公平性,并基于人工勢(shì)場(chǎng)法-蟻群法的混合求解策略,快速生成無(wú)人機(jī)解脫路徑。蔣旭瑞等[37]構(gòu)建了合作博弈沖突解脫模型,將聯(lián)盟福利作為最優(yōu)解,并提出了3種效用函數(shù)以保證在解脫代價(jià)最小化的情況下,均衡各參與人的效益,最后利用粒子群算法縮短計(jì)算時(shí)間;管祥民等[38]基于滿(mǎn)意博弈論的方法,考慮條件概率的方法建立“社會(huì)關(guān)系”,設(shè)置飛行器解脫優(yōu)先級(jí),在考慮個(gè)體的情況下,實(shí)現(xiàn)解脫整體最優(yōu)化。

3.1.2 約束條件

在一定空域范圍內(nèi),無(wú)人機(jī)沖突解脫所建立的模型,不僅需要保證無(wú)人機(jī)飛行安全,而且必須兼顧無(wú)人機(jī)的沖突解脫成本。因此,理論模型中通常需要包含以下約束條件。

(1)飛行計(jì)劃約束。無(wú)人機(jī)需要依據(jù)不同的任務(wù)制定相應(yīng)的飛行計(jì)劃,并按照不同飛行任務(wù)進(jìn)行飛行計(jì)劃的申報(bào)。飛行計(jì)劃是保證飛行安全的第一步[39]。當(dāng)前常用的飛行計(jì)劃約束有最小化飛行計(jì)劃、初始飛行計(jì)劃偏差最小[28]。

(2)最小安全間隔約束。無(wú)人機(jī)間以及無(wú)人機(jī)與障礙物間需要保持一定的安全間隔,保障無(wú)人機(jī)飛行安全,以防發(fā)生沖突。當(dāng)前常用的約束有最小安全距離,即無(wú)人機(jī)間隔損失。當(dāng)前無(wú)人機(jī)常用的飛行安全間隔為20 km[30]。

(3)無(wú)人機(jī)機(jī)動(dòng)能力約束。無(wú)人機(jī)運(yùn)行時(shí)會(huì)受到自身結(jié)構(gòu)、性能的限制。常用的約束函數(shù)有最大轉(zhuǎn)彎角度約束[10]、角速度約束[11]、水平加速度約束[11]、航向角度約束[11, 35]、飛行高度約束、飛行包線(xiàn)約束[40]。飛行包線(xiàn)約束是指無(wú)人機(jī)采取機(jī)動(dòng)之后,如改變航向等,無(wú)人機(jī)不可以規(guī)避的區(qū)域。

(4)解脫實(shí)時(shí)性約束。低空空域環(huán)境復(fù)雜,無(wú)人機(jī)有種類(lèi)眾多,執(zhí)行任務(wù)多樣化且飛行路徑不規(guī)則的特點(diǎn),所以發(fā)生沖突的概率也較大。因此,無(wú)人機(jī)避障計(jì)算時(shí)間要盡可能小,盡可能達(dá)到實(shí)時(shí)性解脫的目標(biāo),以此來(lái)應(yīng)對(duì)不同場(chǎng)景中的障礙物。常用的約束有沖突解脫時(shí)間最小化[30, 35, 41],當(dāng)解脫計(jì)算時(shí)間越少,意味著沖突解脫效率越高,解脫實(shí)時(shí)性越強(qiáng)。

(5)空間約束。無(wú)人機(jī)在低空空域運(yùn)行時(shí),會(huì)受到一定地理?xiàng)l件限制,包括禁飛區(qū)、危險(xiǎn)區(qū)等不允許無(wú)人機(jī)進(jìn)入的空域。融合空域內(nèi)運(yùn)行的無(wú)人機(jī)需要考慮地理威脅因素,包括建筑物、山體等對(duì)無(wú)人機(jī)運(yùn)行軌跡有影響的障礙物,因此,在生成解脫路徑時(shí)需要考慮空間約束條件。

3.2 沖突解脫常用方法

(1)基于規(guī)則的沖突解脫方法?；谝?guī)則的沖突解脫方法是通過(guò)調(diào)度或重新調(diào)整飛行路徑的方式進(jìn)行解脫。該方法主要用于無(wú)人機(jī)物流配送領(lǐng)域,根據(jù)無(wú)人機(jī)飛行任務(wù),預(yù)先規(guī)劃無(wú)人機(jī)的飛行計(jì)劃。該方法沖突解脫效率較高,執(zhí)行時(shí)間短,但是靈活性很差,當(dāng)對(duì)多無(wú)人機(jī)進(jìn)行調(diào)度時(shí),重新路由可能會(huì)造成飛行沖突數(shù)量增加。Mellinger等[42]提出了一種基于軸對(duì)齊最小邊界框的算法檢測(cè)沖突,并通過(guò)添加中間航路點(diǎn)來(lái)改變無(wú)人機(jī)的飛行計(jì)劃,并利用遺傳算法協(xié)同解決沖突。張洪海等[29]針對(duì)城市環(huán)境下物流無(wú)人機(jī)飛行計(jì)劃調(diào)配問(wèn)題,以無(wú)人機(jī)運(yùn)輸成本和延誤成本最小為目標(biāo),建立多約束物流無(wú)人機(jī)飛行計(jì)劃預(yù)先調(diào)配模型,并設(shè)計(jì)了基于綜合優(yōu)先級(jí)的飛行計(jì)劃預(yù)先調(diào)配算法。

(2)幾何法。幾何法是當(dāng)下最常用的沖突解脫方法。它是通過(guò)建立無(wú)人機(jī)與障礙物的空間幾何關(guān)系,在判斷出現(xiàn)沖突之后,無(wú)人機(jī)采取相應(yīng)的機(jī)動(dòng)措施進(jìn)行沖突解脫。常用的幾何解脫方法有最小接近點(diǎn)法(closest point of approach,CPA)[43],主成分分析法(principal component analysis,PCA),碰撞錐方法(collision cone approach,CCA)、速度障礙法等。最小接近點(diǎn)法指的是兩個(gè)動(dòng)態(tài)移動(dòng)的物體達(dá)到其最接近距離的位置[44]。將最接近的距離與保護(hù)區(qū)所設(shè)置的安全距離進(jìn)行比較,若小于安全間隔則發(fā)生沖突。CPA是通過(guò)評(píng)估兩架無(wú)人機(jī)之間最差的沖突狀況,這些幾何算法很難得到平滑的路徑。CCA是指創(chuàng)建球體或圓柱體區(qū)域之后,通過(guò)將飛行器的相對(duì)速度調(diào)整為與空間區(qū)域相切的狀態(tài),然后采取機(jī)動(dòng)措施。幾何法可以有效解決成對(duì)無(wú)人機(jī)的沖突,但在進(jìn)行多無(wú)人機(jī)沖突解脫時(shí),較復(fù)雜,一般不使用該方法。

(3)人工勢(shì)場(chǎng)法。在勢(shì)場(chǎng)法中,每架飛機(jī)都被視為帶電粒子,修改后的靜電方程用于產(chǎn)生沖突解決機(jī)動(dòng)[45]。它將目標(biāo)路徑定義為引力函數(shù),障礙物定義為斥力函數(shù)。該方法計(jì)算量小,效率較高,可以用于無(wú)人機(jī)目標(biāo)追蹤場(chǎng)景,解決無(wú)人機(jī)在復(fù)雜環(huán)境下實(shí)時(shí)沖突解脫問(wèn)題,但容易陷入局部極小值,不具備全局規(guī)劃的能力。林立雄等[46]針對(duì)無(wú)人機(jī)在追蹤目標(biāo)的過(guò)程中實(shí)時(shí)避障的問(wèn)題,利用激光傳感器獲得障礙物在無(wú)人機(jī)所處高度的二維位置信息,提出了一種改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)局部實(shí)時(shí)避障方法,結(jié)果表明該算法可有效進(jìn)行無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)避障。

(4)數(shù)學(xué)規(guī)劃方法。數(shù)值優(yōu)化方法主要有非線(xiàn)性規(guī)劃[28]、混合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃[6, 33]、二次規(guī)劃、動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法等。該方法計(jì)算量較大。

(5)軌跡規(guī)劃算法。軌跡規(guī)劃算法可以分為長(zhǎng)期(數(shù)十分鐘)和短期(數(shù)十秒)軌跡規(guī)劃算法。當(dāng)前應(yīng)用較多的算法有集中式混合整數(shù)二次優(yōu)化算法[42]、遺傳算法[47]、蟻群算法[48]、粒子群算法[49]、改進(jìn)人工蜂群算法[50]、麻雀搜索算法[51]、RRT算法[52]等。符強(qiáng)等[51]針對(duì)無(wú)人機(jī)在三維復(fù)雜環(huán)境中多約束的最優(yōu)化問(wèn)題,提出了一種增強(qiáng)型改進(jìn)麻雀搜索算法用于無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃,結(jié)果表明算法的尋優(yōu)精度、穩(wěn)定性以及收斂速度均得到了提高。這些算法廣泛用于低空城市物流、海域巡檢的路徑規(guī)劃,可以解決多約束問(wèn)題,但不具備實(shí)時(shí)性,需提前確定沖突點(diǎn)的位置才可以進(jìn)行沖突解脫。并且該智能算法計(jì)算時(shí)間不可預(yù)測(cè),也無(wú)法按照實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)在有限時(shí)間內(nèi)確保收斂方案,收斂速度慢,容易陷入局部最優(yōu)解。

(6)圖論。圖論是基于圖形的解脫算法,首先需要對(duì)無(wú)人機(jī)空域運(yùn)行環(huán)境進(jìn)行分割,如正三角形柵格法和十字柵格法等,再利用搜索算法得到無(wú)人機(jī)解脫路徑。常用的算法有A*算法[53-55]、Dijkstra算法、Dubins曲線(xiàn)、Voronoi圖等。這些方法可用于無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃領(lǐng)域,根據(jù)飛行任務(wù)和飛行環(huán)境等要求,滿(mǎn)足無(wú)人機(jī)性能要求前提下,執(zhí)行任務(wù)前,無(wú)人機(jī)可以找到一條從起點(diǎn)到終點(diǎn)的最優(yōu)、平滑路徑。這些算法主要用于進(jìn)行二維無(wú)人機(jī)沖突解脫,無(wú)法解決多無(wú)人機(jī)沖突問(wèn)題。傳統(tǒng)的算法不具備實(shí)時(shí)規(guī)劃路徑的能力。Dijkstra算法簡(jiǎn)單直接,但路徑搜索效率低,需要遍歷整個(gè)地圖。A*算法是Dijkstra算法與貪心算法的結(jié)合,尋路效率更高。程潔等[53]針對(duì)現(xiàn)有路徑規(guī)劃算法無(wú)法滿(mǎn)足超低空物流運(yùn)輸無(wú)人機(jī)在密集障礙物場(chǎng)景下進(jìn)行安全軌跡規(guī)劃的問(wèn)題,基于A(yíng)*算法,以規(guī)劃風(fēng)險(xiǎn)最小軌跡為目標(biāo),從時(shí)間、風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)維度對(duì)算法的成本估計(jì)函數(shù)進(jìn)行重構(gòu),最終在兼顧航程的同時(shí)也規(guī)劃出安全性更高的路徑。

(7)蒙特卡羅算法。蒙特卡羅算法是基于概率和統(tǒng)計(jì)的算法。該方法可以對(duì)沖突解脫算法有效性進(jìn)行評(píng)估。付其喜等[56]提出了雙層優(yōu)化策略,即先利用隨機(jī)并行梯度下降法求初始可行解,再運(yùn)用序列二次規(guī)劃求得最優(yōu)解以進(jìn)行最優(yōu)的航向解脫。最后運(yùn)用蒙特卡羅法對(duì)算法進(jìn)行了可靠性評(píng)價(jià)。該算法在無(wú)人機(jī)的防撞問(wèn)題上,主要用于解決一對(duì)無(wú)人機(jī),往往不能兼顧整個(gè)空域的無(wú)人機(jī)。

(8)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是將具有感知能力的深度學(xué)習(xí)與具有決策能力的強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合。通過(guò)與外界環(huán)境的交互,不斷優(yōu)化自身行為的算法。該算法被廣泛應(yīng)用于機(jī)器運(yùn)動(dòng)、無(wú)人駕駛及電力系統(tǒng)等領(lǐng)域,主要解決無(wú)人機(jī)目標(biāo)監(jiān)測(cè)與自主避障問(wèn)題。該算法環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng),在復(fù)雜環(huán)境中,能有效提高無(wú)人機(jī)避障效率,并且在無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)避障問(wèn)題上表現(xiàn)更好。張香竹等[57]針對(duì)基于單目視覺(jué)的無(wú)人機(jī)避障問(wèn)題,提出基于單目深度估計(jì)和目標(biāo)檢測(cè)的四旋翼自主避障方法,結(jié)果表明該算法具有較好的自主避障性能。針對(duì)無(wú)人機(jī)自主避障及動(dòng)態(tài)目標(biāo)追蹤問(wèn)題,Chen等[58]基于傳統(tǒng)的Q學(xué)習(xí),提出了深度Q網(wǎng),實(shí)現(xiàn)了二維環(huán)境中對(duì)目標(biāo)無(wú)人機(jī)的快速追蹤;Bhagat S等[59]在不同仿真環(huán)境中,基于DQN深度Q網(wǎng)進(jìn)行目標(biāo)跟蹤,驗(yàn)證了算法的有效性;江未來(lái)等[60]以深度Q網(wǎng)絡(luò)算法為基礎(chǔ),提出一種多經(jīng)驗(yàn)深度Q網(wǎng)絡(luò)算法,使無(wú)人機(jī)避障與追蹤的成功率和算法的收斂性得到優(yōu)化。胡多修等[61]建立了遠(yuǎn)距離自主引導(dǎo)與近距離伴飛避障2個(gè)階段的馬爾可夫決策過(guò)程模型。

幾何算法考慮了無(wú)人機(jī)與障礙物的位置,具有實(shí)時(shí)性好,計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單的特點(diǎn),可以及時(shí)進(jìn)行沖突解脫,但很難獲得比較平滑的路徑,并且在進(jìn)行多無(wú)人機(jī)沖突解脫時(shí),不能保證得到最優(yōu)解;智能算法可以進(jìn)行全局搜索,尋找最優(yōu)解,但是這類(lèi)方法適用范圍較窄,需要先確定沖突點(diǎn),才能進(jìn)行沖突解脫。計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng),實(shí)時(shí)性差。當(dāng)下深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法實(shí)時(shí)性和全局規(guī)劃能力表現(xiàn)較好,環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng),且可以平滑飛行軌跡,縮短飛行距離,提高飛行的安全性。

4 結(jié)論

近年來(lái),中外學(xué)者就無(wú)人機(jī)沖突探測(cè)與解脫方向展開(kāi)了多維度、多角度的探討及研究,不斷涌現(xiàn)出新的理論、方法和技術(shù),這些方法為無(wú)人機(jī)進(jìn)入融合空域提供新的強(qiáng)有力支撐。以下將從無(wú)人機(jī)保護(hù)區(qū)、沖突探測(cè)以及沖突解脫3個(gè)方面對(duì)未來(lái)研究方向進(jìn)行展望。

(1)基于無(wú)人機(jī)保護(hù)區(qū)的研究,當(dāng)下研究主要集中在靜態(tài)保護(hù)區(qū),靜態(tài)保護(hù)區(qū)模型簡(jiǎn)單,但忽略了無(wú)人機(jī)的機(jī)型,為了使保護(hù)區(qū)模型更貼合無(wú)人機(jī)實(shí)際的避撞和決策,未來(lái)可進(jìn)行動(dòng)態(tài)保護(hù)區(qū)的研究,對(duì)任意投影面的碰撞區(qū)進(jìn)行研究,進(jìn)一步推廣碰撞區(qū)的適應(yīng)性。

(2)基于網(wǎng)格的沖突探測(cè)。傳統(tǒng)的沖突探測(cè)需對(duì)無(wú)人機(jī)進(jìn)行成對(duì)沖突檢測(cè),計(jì)算量與空域中的實(shí)體數(shù)量的增加成幾何增長(zhǎng),計(jì)算量大,且現(xiàn)有網(wǎng)格探測(cè)也不適用于具有高速移動(dòng)對(duì)象的場(chǎng)景。未來(lái)可基于空域網(wǎng)格編碼技術(shù),進(jìn)行沖突探測(cè)研究,提高無(wú)人機(jī)沖突解脫計(jì)算效率,如何確定網(wǎng)格大小,提高探測(cè)效率是一大難題。

(3)傳統(tǒng)的沖突解脫算法,幾何法簡(jiǎn)單但計(jì)算量大,不適用于多無(wú)人機(jī)解脫;軌跡優(yōu)化算法全局規(guī)劃能力強(qiáng),實(shí)時(shí)性差,需提前確定環(huán)境中障礙物的信息,適合起飛前的飛行計(jì)劃制定;勢(shì)場(chǎng)法實(shí)時(shí)性好,路徑平滑但容易陷入局部最優(yōu)解;基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的探測(cè)與解脫實(shí)時(shí)性和全局性表現(xiàn)良好,且環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng),但訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng),收斂速度慢。未來(lái)可以使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)補(bǔ)充幾何方法的不足。

(4)當(dāng)前該研究方向主要集中于靜態(tài)環(huán)境中的無(wú)人機(jī)探測(cè)、解脫和風(fēng)險(xiǎn)研究,研究普適性不高,未來(lái)可針對(duì)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn),如天氣、風(fēng)等以及不確定飛行路徑的無(wú)人機(jī),對(duì)基于風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)沖突解決的方法進(jìn)行研究,例如,將博弈論思想用在優(yōu)化算法中,解決實(shí)時(shí)沖突解決問(wèn)題,使研究更貼合實(shí)際應(yīng)用。

(5)構(gòu)建無(wú)人機(jī)空中交通管理體系。在民航飛行領(lǐng)域,已經(jīng)擁有成熟的空中交通管理體系,航空器在起飛前會(huì)制定嚴(yán)格的飛行計(jì)劃,保證航空器安全。低空無(wú)人機(jī)研究集中于飛行過(guò)程中的沖突探測(cè)與解脫研究,而缺乏對(duì)起飛前的飛行計(jì)劃制定沖突探測(cè)與解脫研究較少,未來(lái)可基于四維航跡制定完整的飛行計(jì)劃,進(jìn)行無(wú)人機(jī)全過(guò)程飛行計(jì)劃研究。

基于目前的發(fā)展現(xiàn)狀,理論與實(shí)踐之間存在差距,未來(lái)發(fā)展應(yīng)注重算法在真實(shí)運(yùn)行場(chǎng)景中的運(yùn)用。