基于模糊系統(tǒng)的飛行沖突探測與解脫

馮思嘉，季玉龍

（1.四川大學(xué)視覺合成圖形圖像技術(shù)國防重點學(xué)科實驗室，成都610065；2.四川大學(xué)空天科學(xué)與工程學(xué)院，成都610065）

0 引言

隨著民航企業(yè)的發(fā)展，飛行流量的增加，有限的空域資源逐漸不能滿足增加的交通流量，導(dǎo)致兩者之間的矛盾變得日益突出，因此對飛行安全、效率、空管服務(wù)品質(zhì)有了更高的要求[1]。這樣的問題在進(jìn)近區(qū)域體現(xiàn)更加顯著[2]。智能化的沖突管理能夠?qū)撛跊_突進(jìn)行探測，若發(fā)現(xiàn)有沖突則對飛機(jī)航向進(jìn)行微調(diào)，能有效的使飛機(jī)匯聚在一起時并保持一定的安全間隔，這樣智能化的沖突管理能為管制員提供輔助決策，減輕他們負(fù)擔(dān)的同時提高進(jìn)近空域資源的利用率，為完善航空管理體制與運行機(jī)制做貢獻(xiàn)。

飛機(jī)智能化沖突管理核心主要包括兩部分：沖突探測與沖突解脫[3]。沖突探測是對飛機(jī)的軌跡進(jìn)行預(yù)測，然后判斷航空器是否小于間隔標(biāo)準(zhǔn)，如果有小于則判定為存在潛在沖突，發(fā)出沖突警告。對于存在潛在沖突的飛機(jī)進(jìn)行沖突解脫，即為它盡快重新規(guī)劃一條以飛機(jī)耗能少為原則的無沖突路徑。飛機(jī)在空中情況是瞬息萬變的，很多因素都會影響到路徑規(guī)劃，同時又伴隨著許多不確定性和隨機(jī)性，使得系統(tǒng)輸入?yún)?shù)過多，過于復(fù)雜。

模糊控制能夠有效解決上述難題，模糊控制具有穩(wěn)定性高、適應(yīng)性強(qiáng)，計算效率高等優(yōu)點，能高效處理輸入較多的情況[4]。傳統(tǒng)的模糊系統(tǒng)使用專家知識將模糊邏輯用于智能控制，Hagras 提出了FLS[5]，這種模糊邏輯可以提高在不確定條件下模糊系統(tǒng)的性能，以便在動態(tài)變換的環(huán)境中實現(xiàn)智能控制。Mobadersanyetal[6]，提出了一種基于模糊邏輯的實時方法來解決由未知移動障礙引起的路徑規(guī)劃問題。FLS 具有固有魯棒性，非常適用于現(xiàn)實生活中的應(yīng)用。FLS 也已經(jīng)針對PID控制器進(jìn)行了調(diào)整[7-8]，而調(diào)整之后PID 不再使用恒定比例積分和微分，這些值會根據(jù)當(dāng)前誤差不斷更新。然而隨著輸入輸出的增加，手動調(diào)整FLS 的隸屬函數(shù)和規(guī)則庫的參數(shù)變得越來越困難。Jang 提出了一種ANFSIS[9]體系結(jié)構(gòu)，該過程用反向傳播算法對模糊系統(tǒng)的隸屬函數(shù)和規(guī)則庫進(jìn)行調(diào)整。Shimojima[10]提出了一種基于GA 的監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)制。Jain[11]提出了一種使用模擬退火的優(yōu)化過程。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）也被用于開發(fā)控制器。通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)對控制對象進(jìn)行訓(xùn)練，以便在每個瞬間采用最佳行動以達(dá)到最終的期望狀態(tài)。Q-learning 作為強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一種，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用廣泛，其中包括了Atari 游戲[12]，以及AlphaGo[13]系統(tǒng)等。Sathyan 等人分別使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)和模糊系統(tǒng)對機(jī)器人進(jìn)行訓(xùn)練，對比之下發(fā)現(xiàn)由于模糊系統(tǒng)的固有魯棒性以及擅長對非線性系統(tǒng)的處理，使得模糊系統(tǒng)訓(xùn)練出的機(jī)器人任務(wù)成功率更高。

因此本文使用模糊系統(tǒng)來解決飛機(jī)沖突問題，將每一個飛機(jī)建立稱為模糊子系統(tǒng)，利用當(dāng)前飛機(jī)的相對位置判斷飛機(jī)是否在其他飛機(jī)的保護(hù)半徑之內(nèi)，如果在，則獲取當(dāng)前兩架飛機(jī)的相對接近速度和航向，通過這兩個參數(shù)判定是否存在潛在沖突，如果不存在則不對其進(jìn)行改變，讓飛機(jī)保持原有的航向和速度進(jìn)行飛行，如果存在則將相對位置、相對速度、相對航向作為模糊系統(tǒng)的輸入，輸出飛機(jī)的新航向，對飛機(jī)的軌跡進(jìn)行修正，使得飛機(jī)在保證分離的情況下飛行路徑最短，節(jié)省能耗。

本文第二部分對沖突探測和沖突解脫的邏輯模型進(jìn)行解釋說明，第三部分是對該系統(tǒng)的具體描述，第四部分是實驗的建立與實驗結(jié)果說明，最后第五部分是總結(jié)。

1 碰撞情景與系統(tǒng)框架建立

本文中，我們需要為進(jìn)近范圍內(nèi)存在潛在沖突的飛機(jī)規(guī)劃出一條無沖突路徑，測試范圍是一個以100km 為半徑的圓形區(qū)域。如果被判定為存在潛在沖突，則需要依據(jù)優(yōu)先級對飛機(jī)路徑進(jìn)行重新規(guī)劃，重新規(guī)劃的原則是：

（1）被改變的飛機(jī)數(shù)目盡量少；

（2）遵循設(shè)定好的優(yōu)先級；

除上述的原則以外，結(jié)合飛機(jī)實際的飛行情況，進(jìn)行實驗的飛機(jī)速度介于150m/s～220m/s 之間，模糊系統(tǒng)對飛機(jī)航向的改變角度不超過30°。

圓形內(nèi)部即為進(jìn)近區(qū)域，飛機(jī)在進(jìn)近范圍外時，沖突保護(hù)距離為5nmi，當(dāng)進(jìn)入進(jìn)近范圍內(nèi)之后，考慮到飛機(jī)數(shù)目雖然增加，因此沖突保護(hù)距離縮小為2.5nmi。進(jìn)入進(jìn)近范圍的飛機(jī)，其所有基礎(chǔ)航向都是朝向機(jī)場降落位置，每隔0.3 秒進(jìn)行一次更新，并且計算出兩兩之間的相對距離，判定是否在對方的保護(hù)半徑之內(nèi)，如果在則獲取兩架飛機(jī)的相對航向，如果兩架飛機(jī)是相向而行則使用模糊系統(tǒng)對優(yōu)先級較低飛機(jī)的航向進(jìn)行改變。以2 架飛機(jī)為例，其沖突模型的建立如圖1 所示。A 與B 為兩架進(jìn)入測試范圍的飛機(jī)，其航向分別為HA 與HB。

圖1 沖突模型建立

圖2 更改航向模型

如果不對飛機(jī)航向進(jìn)行修正，飛機(jī)則會發(fā)生沖突，通過將每個飛機(jī)都建模成一個模糊子系統(tǒng)來解決此次沖突問題，每個模糊子系統(tǒng)對應(yīng)著3 個輸入和1 個輸出，輸入分別是相對航向、相對速度以及相對距離，輸出是轉(zhuǎn)彎率。圖3 所示即為期望的被更改航向之后的模型圖。

2 沖突探測與解脫

2.1 沖突探測

沖突探測是判定飛機(jī)之間的間隔是否小于間隔標(biāo)準(zhǔn)，傳統(tǒng)的方法是判定到小于最小間隔標(biāo)準(zhǔn)之后則發(fā)出沖突預(yù)警[14]，并未對小于標(biāo)準(zhǔn)間隔的飛機(jī)對進(jìn)行相對航向的判定，假設(shè)兩架飛機(jī)雖小于安全間隔，但是航向相反，則不會發(fā)生沖突，這里將其稱為假性沖突，如果對存在這種沖突的飛機(jī)對進(jìn)行路徑的重新規(guī)劃，則會對資源進(jìn)行浪費，因此論文除了會對沖突間隔進(jìn)行建模，還會對相對航向進(jìn)行判定。

（1）沖突間隔與保護(hù)區(qū)建立

最小安全間隔會隨著軌跡的密度和空域區(qū)域而改變，一般而言，在一段航路空域中，兩架飛機(jī)的水平最小安全間隔的公認(rèn)值為5nmi，而在飛機(jī)降落和進(jìn)場的進(jìn)近扇區(qū)中該值會減少為2.5nmi。

飛機(jī)的保護(hù)模型主要分為以下三種：長方體保護(hù)模型、橢球形保護(hù)模型、圓柱體保護(hù)模型。由于保護(hù)區(qū)域的連接函數(shù)需要分開進(jìn)行表示，且各個表面連接處不可導(dǎo)，導(dǎo)致后續(xù)計算較為復(fù)雜。因此為方便計算設(shè)計了橢球體模型和圓柱形模型。在論文中采用圓柱體模型如圖3 所示。

圖3 保護(hù)模型建立

以飛機(jī)為模型質(zhì)點中心，高為2 倍危險接近的最大高度0.2nmi，以最小保護(hù)半徑為半徑s 建立圓柱體。任何進(jìn)入建立保護(hù)區(qū)域的其他飛機(jī)被定義為小于沖突半徑。飛機(jī)的圓柱體保護(hù)模型所建立的區(qū)域范圍可以表示為：

（2）相對位置與航向判定

在本文中需要對處于保護(hù)區(qū)內(nèi)的存在潛在沖突的飛機(jī)進(jìn)行航向的判斷。假設(shè)已經(jīng)檢測到飛機(jī)A 在飛機(jī)B 的保護(hù)區(qū)域之內(nèi)。

圖4 相對位置判定示意圖

獲取到當(dāng)前時刻飛機(jī)A 的航向為HA，飛機(jī)B 的航向為HB，相對航向：

由于直接比較HAB會有許多種情況且有不確定性，而在飛機(jī)的控制中最重要的就是實時性，如果為了追求過度的精準(zhǔn)而拾取算法的實時性是不合理的，因此為了避免對相對航向進(jìn)行分類討論而增加復(fù)雜性，所以在一開始對飛機(jī)的相對位置進(jìn)行計算，這種計算是合理的因為如果飛機(jī)有發(fā)生相撞的可能性，在調(diào)用模糊系統(tǒng)時也是需要對相對位置進(jìn)行計算的。

所以在計算相對航向之前先進(jìn)行相對位置的判定，假設(shè)飛機(jī)A 的橫坐標(biāo)為XA，飛機(jī)B 的橫坐標(biāo)為XB，判斷的值XAB=XA-XB，如果XAB>0，則飛機(jī)A 在飛機(jī)B的相對右邊，反之則為左邊。考慮一種情況，當(dāng)飛機(jī)A在飛機(jī)B 的相對左邊時，如果飛機(jī)A 的航向?qū)儆赱0,180]這個范圍，且飛機(jī)B 的航向?qū)儆赱180,360]這個范圍時，就算兩架飛機(jī)距離較近，也不會實際發(fā)生碰撞，但若不滿足上述條件，則有發(fā)生碰撞的可能性，即需要通過模糊系統(tǒng)對航向進(jìn)行修正。

2.2 基于模糊樹的沖突解脫

本文采用模糊系統(tǒng)對具有潛在沖突的飛機(jī)進(jìn)行航向調(diào)整。模糊控制是基于經(jīng)驗和知識的一種規(guī)則控制，在控制中可以對復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行控制，具有控制機(jī)制容易實現(xiàn)過程簡單的特點。相比于CNN 等深度學(xué)習(xí)算法[15]，模糊系統(tǒng)不需要其他輔助特征信息的輸入，在該模糊系統(tǒng)中輸入包含：相對航向、相對速度、接近率，對應(yīng)的輸出為對飛機(jī)航向。在獲取輸入之后需要對輸入進(jìn)行歸一化處理。優(yōu)先級較低的飛機(jī)的航向改變之后，考慮到飛機(jī)本身的限制，在對航跡進(jìn)行計算的時候，應(yīng)使新產(chǎn)生的點在其轉(zhuǎn)彎半徑上。同時由于模糊系統(tǒng)過程簡單精度不高，這導(dǎo)致在飛機(jī)進(jìn)入機(jī)場準(zhǔn)備降落時，不能夠精準(zhǔn)地到達(dá)預(yù)期位置，所以在進(jìn)近范圍內(nèi)時，采用模糊系統(tǒng)進(jìn)行控制。

建立模糊系統(tǒng)有如下步驟：

①確定輸入和輸出變量，對輸入變量進(jìn)行歸一化處理；

②確定輸入變量和輸出變量的隸屬度函數(shù)；

③使用if-then 語言，建立模糊規(guī)則；

④得到相應(yīng)的輸出；

⑤去模糊化處理。

在本文中，模糊系統(tǒng)將兩架可能發(fā)生沖突的飛行器的相對距離、相對航向以及接近率作為輸入。即可能發(fā)生沖突的飛機(jī)A 與飛機(jī)B 對模糊系統(tǒng)的相對航向、相對距離、接近率可以分別用以下式子進(jìn)行表示：

值得說明的是在這里計算的相對航向與上述的有所不同，這里用優(yōu)先級更高的飛機(jī)作被減數(shù)，在這個例子中飛機(jī)A 擁有更高的優(yōu)先級（飛機(jī)A 比飛機(jī)B 離降落點更近），其中DAB表示飛機(jī)A 與飛機(jī)B 之間的直線距離，VA和VB表示A 與B 兩架飛機(jī)的速度。

川系火鍋是我們最常見的火鍋類型，我想，提起火鍋一半人想到的是麻辣，另一半人想到的就是川渝。川系火鍋一般認(rèn)為分為四川火鍋、重慶火鍋、魚頭火鍋以及串串香。

在對相對航向計算完后，判斷其結(jié)果的正負(fù)：

如果Heading＜0，則Heading=HA-HB+360；

如果Heading＞0，則Heading=HA-HB。

在進(jìn)行了上述判定之后，進(jìn)一步對入和輸出進(jìn)行歸一化的處理（以Heading＞0 為例）用以下式子進(jìn)行處理：

其中R 表示保護(hù)半徑（不同區(qū)域內(nèi)飛機(jī)保護(hù)半徑不同），Vmax表示飛機(jī)最大飛行速度。本文將飛機(jī)航向偏轉(zhuǎn)度作為模糊系統(tǒng)的輸出，由于前面的輸入是進(jìn)行過歸一化的處理，因此通過模糊系統(tǒng)的輸出也是一個歸一化的值?？紤]到飛機(jī)性能的限制，不可能做出過大的轉(zhuǎn)彎幅度，所以經(jīng)過模糊系統(tǒng)實際輸出的值乘最大偏轉(zhuǎn)度，才是實際的偏轉(zhuǎn)角度。飛機(jī)的最大偏轉(zhuǎn)角度用Tmax表示，模糊系統(tǒng)輸出的歸一化值用out 表示，因此實際的偏轉(zhuǎn)角度用Turn 表示為：

在構(gòu)建隸屬度函數(shù)的時候采用三角隸屬函數(shù)對其進(jìn)行構(gòu)建。三角隸屬函數(shù)模糊化運算比較簡單，且模糊化結(jié)果具有一定的魯棒性。由于有三個輸入，因此對應(yīng)有三個小的模糊子系統(tǒng)，分別對它們進(jìn)行隸屬度函數(shù)建立。

對于相對航向而言，可以通過比較值的大小來判斷兩個飛機(jī)的相對位置，以飛機(jī)A 擁有更高優(yōu)先級為例，如果歸一化之后的值小于0.5，則可以判定飛行器B 在飛行器A 的左側(cè)。如果是大于0.5 則飛行器B 在飛行器A 右側(cè)，因此可以構(gòu)建如圖5 所示的隸屬函數(shù)。

同理對相對距離和相對接近率建立如圖6-圖7 所示的隸屬度函數(shù)。

圖5 相對航向隸屬函數(shù)

圖6 相對距離隸屬度函數(shù)

圖7 相對接近率隸屬度函數(shù)

在建立模糊規(guī)則之后，不同的三個輸入變量經(jīng)過模糊規(guī)則進(jìn)行處理之后得到一個介于0 和1 之間的輸出變量，然而這里的輸出變量不能直接作為輸出傳給飛行器，因此還要經(jīng)過去模糊化這一過程。將模糊的輸出轉(zhuǎn)換為精確的系統(tǒng)能操作的量。在本文中采用重心法。

3 實驗建立與分析

3.1 總體構(gòu)建

該程序運行的界面效在實驗區(qū)域內(nèi)，隨機(jī)在不同位置生成10 架飛機(jī)，隨機(jī)給予它們一個合理的初始速度和初始航向，飛行開始后，這10 架飛機(jī)每隔0.3 秒計算一次兩兩之間的間隔，這里需要說明的是每架飛機(jī)其實相當(dāng)于時一個模糊子系統(tǒng)，當(dāng)判定到保護(hù)半徑內(nèi)存在有危險的飛機(jī)時，使用模糊系統(tǒng)對存在沖突的飛機(jī)的飛行軌跡進(jìn)行修改。例如在某次實驗中，檢測到飛機(jī)A 與飛機(jī)B 有沖突發(fā)生的可能性，且通過判定飛機(jī)A 的優(yōu)先級高于B，則將飛機(jī)A 與B 的距離，A 與B的航向差，以及速度差，進(jìn)行歸一化處理之后，作為飛機(jī)B 模糊子系統(tǒng)的三個輸入，通過設(shè)定的模糊規(guī)則，計算出飛B 的新航向。雖然可能出現(xiàn)，飛機(jī)B 改變航向飛行了一段時間后與飛機(jī)F 有了沖突，但是由于仿真系統(tǒng)每隔0.3 秒就進(jìn)行一次距離計算，使得飛機(jī)有足夠距離在相撞之前調(diào)整開距離。

3.2 實驗驗證

該以某次實驗為例，隨機(jī)生成飛機(jī)之后，從系統(tǒng)中得知A 飛機(jī)與B 飛機(jī)有沖突的可能性，立即產(chǎn)生沖突預(yù)警如圖8 所示。

圖8 沖突預(yù)警圖

圖9 為兩飛機(jī)的飛行間隔距離隨著仿真之間變化而變化的圖，從圖中可以看出仿真開始時，兩飛機(jī)距離是13000m 左右，小于保護(hù)半徑，經(jīng)過模糊系統(tǒng)的調(diào)整之后，飛機(jī)在仿真38 秒左右到達(dá)距離最近9000m，之后兩架飛機(jī)的距離則逐漸變大，直到80 秒左右，逐漸離開相互的保護(hù)半徑，沖突警告關(guān)閉。

同時我們觀察飛機(jī)B 的航向隨時間變化的曲線圖，如圖10 所示，飛機(jī)B 的航向一開始是150 度，因為和飛機(jī)A 有沖突后，且優(yōu)先級低于飛機(jī)A，因此對航向進(jìn)行調(diào)整，從此圖可看出，飛機(jī)的航向改變是緩慢的，不是一瞬間就完成的，在80 秒左右飛機(jī)航向保持不變，同時結(jié)合兩家飛機(jī)的距離圖，80 秒左右時，兩飛機(jī)逐漸離開相互的保護(hù)半徑。

圖9 保護(hù)半徑變化曲線

圖10 改變后保護(hù)半徑

總體上來看，一開始飛機(jī)A 與飛機(jī)B 相向而行，并且在相互的保護(hù)半徑范圍之內(nèi)，從圖11 中可以看出，飛機(jī)B 改變了航向，從而避免了碰撞的產(chǎn)生。

圖11 飛行軌跡圖

4 結(jié)語

在對飛機(jī)實行沖突管理時，由于存在許多外界不確定因素，使得系統(tǒng)的輸入量較大，模糊系統(tǒng)具有魯棒性、適應(yīng)性強(qiáng)、高性能、計算效率高的特點，能有效解決上述難題，因此采用模糊控制對飛機(jī)飛行路徑進(jìn)行規(guī)劃，通過上述實驗可以看出，原本有沖突可能的兩架飛機(jī)在通過模糊系統(tǒng)的運算之后，優(yōu)先級較低的飛機(jī)通過改變航向的方式，避免了沖突的發(fā)生。