摘要：针对复杂城市环境内低空无人机飞行安全与效率亟待提升的问题,提出了复杂城市低空无人机安全风险评估与三维路径规划方法。首先,设计了无人机越界冲突率、缓冲空域占比指标,建立了无人机地理围栏安全缓冲间距优化模型,对最佳缓冲间距和栅格粒度进行了标定;然后,构建了由人口密度层、遮蔽层和障碍层构成的无人机风险地图,建立了弹道下降和失控滑行两种模式下的无人机对地风险评估模型,生成了精细化、组合化的城市低空概率风险地图;最后,综合利用地理围栏、概率风险地图和跳点搜索算法,对无人机三维路径进行了初始规划和优化重构。结果表明:弹道下降模式的伤亡风险是失控滑行下降模式的5~75倍;与A*算法相比,跳点搜索算法有效减少了飞行路径的转弯数量,缩短了求解时长,更适合规划无人机飞行路径;与不采用风险地图的方法相比,基于风险地图的无人机路径规划减少了50%的较高风险节点,相应的路径长度仅增加了7.2%和11.4%,整体路径节点的伤亡风险明显降低。研究成果可为复杂城市低空无人机飞行计划制定及安全运行监管提供理论依据和方法支撑。

摘要：针对未来无人机(UAV)规模化应用和密集化飞行带来的安全问题,面向多元化空域、高密度流量和高动态演化交织形成的复杂低空系统,研究了复杂低空无人机飞行冲突网络建模与精细管理问题。首先,采用Gilbert-Johnson-Keerth(i GJK)算法,构建了基于冲突连边动态识别的无人机飞行冲突网络模型,以平均冲突数量、平均运行风险和平均聚集系数等指标表征了无人机飞行冲突网络特征参数;然后,基于空间栅格编码理论,提出了低空空域系统栅格剖分和编码设计方法,建立了离散空域环境基于数字栅格的无人机飞行冲突探测算法,实现了无人机飞行冲突的精细探测;最后,以无人机冲突数量最少和运行成本最低为优化目标,构建了考虑优先级的无人机冲突解脱多目标混合整数优化模型,设计了基于非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)算法的无人机冲突解脱智能算法,实现了多任务场景和不同优先级下无人机飞行冲突的最优解脱。仿真实验表明,与传统的基于三维坐标的冲突探测方法相比,提出的基于数字栅格的冲突探测方法可将探测总时间降低78.4%,并可将多机型混杂场景下的无人机冲突探测效率由“指数增长级”降至“线性增长级”;以平均冲突风险等级作为解脱优先级原则时,无人机冲突解脱模型可得到性能更优的非支配解,与不考虑优先级相比,可将平均每架无人机高度层、水平航迹和速度的调整值分别减少32.8%、21.4%和14.6%。经验证,本文提出的无人机飞行冲突精细管理方法是有效的,可为低空空域安全管理与无人机风险防控提供理论支撑和方法指导。

摘要：针对低空空域这一民用无人机当前的主要活动空间,为解决低空无人机飞行冲突问题,保证无人机飞行安全,提出了一种无人机飞行冲突分类探测与差异解脱方法。首先,在分析无人机低空运行模式的基础上,从对头、交叉和追赶等视角构建低空无人机异质飞行冲突场景,设计了基于安全间隔的无人机飞行保护区,建立了基于改进速度障碍法的无人机飞行冲突探测方法;然后,采用调整高度、航向和速度的飞行调配思路,设计了无人机飞行冲突解脱策略及其适用条件,构建了以最小化冲突解脱时间成本为导向的无人机飞行冲突解脱策略最优配置规则及实施流程;最后,设计多种典型冲突场景对所提方法进行了仿真验证,并分析了时间约束的敏感性。仿真结果表明,所提方法可对低空空域内潜在的无人机飞行冲突进行有效探测,并实现异质冲突场景下解脱策略优先级的科学配置,最优解脱策略的求解时间可控制在2.5 s以下。研究成果可为提升低空空域系统内无人机运行安全管理水平提供依据。