低空無(wú)人機(jī)空中交通管理研究*

姚虹翔，葉博嘉，程 予

（1.中國(guó)民用航空華東地區(qū)空中交通管理局，上海200335；2.南京航空航天大學(xué) 民航學(xué)院，江蘇 南京211106）

隨著無(wú)人機(jī)在民用和通用航空領(lǐng)域潛力的不斷挖掘，以及電池、動(dòng)力、控制和感知技術(shù)的快速發(fā)展和迭代，無(wú)人機(jī)的使用場(chǎng)景和性能得到大幅度的擴(kuò)展與提升。近年來(lái)，無(wú)人機(jī)的續(xù)航時(shí)間快速提升，操控范圍不斷擴(kuò)大，功能模塊進(jìn)一步多樣化，已逐步從物流、安防、巡檢、農(nóng)林牧漁等領(lǐng)域向全行業(yè)滲透。同時(shí)，隨著低延遲5G通信技術(shù)的逐步商用化，面向無(wú)人機(jī)行業(yè)的應(yīng)用也使無(wú)人機(jī)的通信操縱逐漸由視距內(nèi)遙控向超視距遠(yuǎn)程遙控發(fā)展。全球范圍內(nèi)，無(wú)人機(jī)的生產(chǎn)與應(yīng)用正處于蓬勃發(fā)展的態(tài)勢(shì)。

目前無(wú)人機(jī)的飛行高度可覆蓋至近萬(wàn)米高空，而其中以飛行高度在1000m以下的低空無(wú)人機(jī)為主，據(jù)統(tǒng)計(jì)占無(wú)人機(jī)總數(shù)的99.9%。低空無(wú)人機(jī)主要使用低空空域，指真高1000m（含）以下的空域。2016年，在促進(jìn)通航產(chǎn)業(yè)發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)中，政府明確提出改革低空空域并擴(kuò)大低空空域的開(kāi)放使用，其空域上限將逐步提高到3000m[1]。2018年發(fā)布的《無(wú)人駕駛航空器飛行管理暫行條例》，明確將低空無(wú)人機(jī)作為改革重點(diǎn)[2]?？梢?jiàn)，低空無(wú)人機(jī)在今后使用場(chǎng)景中的出現(xiàn)頻率將會(huì)得到更進(jìn)一步地提升。

由于對(duì)低空無(wú)人機(jī)的管理尚處探索階段，以及低空無(wú)人機(jī)技術(shù)門檻較低、使用場(chǎng)景多樣化和飛行控制技術(shù)仍不完善的特點(diǎn)，無(wú)人機(jī)潛在的安全問(wèn)題逐漸暴露。近年發(fā)生的多起不安全事件不僅對(duì)地面人員的人身財(cái)產(chǎn)安全構(gòu)成了威脅，同時(shí)也影響了空中交通活動(dòng)的正常運(yùn)行。為保證低空無(wú)人機(jī)安全、靈活和高效地運(yùn)行，亟需同民航飛行器一樣，對(duì)民用無(wú)人機(jī)的運(yùn)行采取適宜的方式進(jìn)行管理。

本文系統(tǒng)介紹了當(dāng)前低空無(wú)人機(jī)運(yùn)行的背景和現(xiàn)狀；對(duì)無(wú)人機(jī)系統(tǒng)交通管理（Unmanned Aircraft System Traffic Management，UTM）的發(fā)展和低空無(wú)人機(jī)的運(yùn)行環(huán)境進(jìn)行了分析歸納；重點(diǎn)闡述了低空無(wú)人機(jī)兩大關(guān)鍵技術(shù)：沖突探測(cè)與解脫和航跡規(guī)劃的研究進(jìn)展，并在最后對(duì)無(wú)人機(jī)交通管理的未來(lái)研究方向進(jìn)行了總結(jié)和展望。

1 低空無(wú)人機(jī)空中交通管理

現(xiàn)有的低空無(wú)人機(jī)管理通常延用民用航空的空中交通管理方式，但這已無(wú)法應(yīng)對(duì)未來(lái)無(wú)人機(jī)數(shù)量的大幅度增長(zhǎng)。主要原因有以下三方面：

首先，低空無(wú)人機(jī)體積較小，空域可容納無(wú)人機(jī)架數(shù)相比民航更多。而由于載重較少，飛行頻次將更為密集，因此同一空域內(nèi)運(yùn)行的低空無(wú)人機(jī)數(shù)量較多，使得目前一名管制員服務(wù)多架航空器的交通管理模式不再適用；其次，低空無(wú)人機(jī)飛行高度較低、目標(biāo)較小，當(dāng)前民航空中交通管理的通信、導(dǎo)航和監(jiān)視設(shè)備與技術(shù)手段難以向這類低空飛行器提供可靠服務(wù)。民航通信和信息傳輸主要使用甚高頻或衛(wèi)星進(jìn)行通信，難以滿足數(shù)量較多的無(wú)人機(jī)通信所需要的帶寬。同時(shí)，低空無(wú)人機(jī)飛行高度低，無(wú)線電信號(hào)受地形和障礙物影響較大，傳統(tǒng)的星基導(dǎo)航和雷達(dá)監(jiān)視手段無(wú)法滿足需求；最后，由于無(wú)人機(jī)的駕駛員處于地面，缺少有效的飛行態(tài)勢(shì)感知，現(xiàn)有的空中交通服務(wù)無(wú)法向無(wú)人機(jī)提供所需的交通信息，使得飛行安全的風(fēng)險(xiǎn)陡增[3]。因此需要研究出符合低空無(wú)人機(jī)運(yùn)行特點(diǎn)的空中交通管理方法。

為了加快適應(yīng)無(wú)人機(jī)日益增長(zhǎng)的飛行需求，同時(shí)將無(wú)人機(jī)的運(yùn)行融入現(xiàn)有的空中交通管理體系，各機(jī)構(gòu)及研究團(tuán)隊(duì)都在開(kāi)展相應(yīng)的無(wú)人機(jī)交通管理研究項(xiàng)目。目前全球無(wú)人機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行概念（Concept of Operation，ConOps）主要分為無(wú)人機(jī)系統(tǒng)交通管理（Unmanned Aircraft System Traffic Management，UTM）和城市空中立體交通（Uraban Air Mobility，UAM）。其中，UTM框架主要包括2020年美國(guó)國(guó)家航空航天局（NASA）制定的UTM運(yùn)行概念2.0版[4]、2020年歐洲航空安全局的U-Space監(jiān)管性框架[5]、2019年歐洲單一天空ATM研究的U-Space項(xiàng)目[6]和2018空中客車公司的UTM藍(lán)圖[7]。UAM運(yùn)行概念主要包括2020年NASA的UAM1.0版本[8]、2020年億航無(wú)人機(jī)發(fā)布的UAM白皮書[9]、2017年德國(guó)航空太空中心（DLR）的UAM藍(lán)圖[10]，以及2016年優(yōu)步公司（Uber）提出的天空自動(dòng)駕駛城市交通計(jì)劃[11]?，F(xiàn)有的UTM和UAM框架主要著眼于與運(yùn)行有關(guān)的基本概念和運(yùn)行要素，這些框架已為相關(guān)從業(yè)者和研究人員提供了基礎(chǔ)性的解決方案。

新加坡南洋理工大學(xué)空中交通管理研究院（NTU Air Traffic Management Research Institute，ATMRI）于2020年介紹了其無(wú)人機(jī)系統(tǒng)（Unmanned Aircraft Systems，UAS）項(xiàng)目的研究進(jìn)展。該研究院將目前UAS主要研究分為建設(shè)安全高效的城市空域管理系統(tǒng)和無(wú)人機(jī)空中交通流管理生態(tài)系統(tǒng)：在安全高效的城市空域管理系統(tǒng)框架中，空中交通管理部門依然擁有監(jiān)管權(quán)，同時(shí)行業(yè)運(yùn)營(yíng)商能夠開(kāi)展自己的管理運(yùn)營(yíng)，并且該框架能夠保持一定的靈活度和拓展性以適應(yīng)未來(lái)行業(yè)變化，此外能夠?yàn)槎鄻踊倪\(yùn)行提供安全和穩(wěn)定的空間；無(wú)人機(jī)空中交通流管理生態(tài)系統(tǒng)能夠促進(jìn)無(wú)人機(jī)技術(shù)的成熟，為城市環(huán)境中的運(yùn)行提供積極的平臺(tái)，并且可利用商業(yè)服務(wù)開(kāi)展大規(guī)模的無(wú)人機(jī)運(yùn)行。

ATMRI將無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的研究分為三大領(lǐng)域：UAS沖突風(fēng)險(xiǎn)與嚴(yán)重性、UAS安全間隔閾值、UAS空中交通空域和流量管理。ATMRI在進(jìn)行TM-UAS項(xiàng)目的同時(shí)[12]，主要對(duì)以下方面進(jìn)行了研究。

空域矩陣化管理概念（AirMatrix Airspace Management Concept），主要思路是將空域劃分為邊長(zhǎng)為15m的立方體，把其中的建筑物和不可用空域標(biāo)記為紅色，只在綠色區(qū)域內(nèi)規(guī)劃無(wú)人機(jī)路徑。無(wú)人機(jī)系統(tǒng)侵入機(jī)場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)分析（Risk Analysis of UAS Intruding into Aerodrome），該研究目的是建立機(jī)場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)警告邊界。無(wú)人機(jī)系統(tǒng)碰撞嚴(yán)重性建模（UAS Collision Severity Modeling），其主要對(duì)航空器發(fā)動(dòng)機(jī)吸入無(wú)人機(jī)時(shí)所造成的損害進(jìn)行研究，以建立降低機(jī)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的安全運(yùn)行閾值。多旋翼無(wú)人機(jī)的尾流遭遇響應(yīng)建模（Modeling Wake and Encounter Response of Multirotor UAS），通過(guò)軟件對(duì)尾流建模，為在擁擠的空域中安全有效地運(yùn)行奠定基礎(chǔ)?；趥撃艿臒o(wú)人機(jī)系統(tǒng)重量閾值（Weight Threshold of UAS based on Injury Potential），通過(guò)實(shí)驗(yàn)得到不同重量無(wú)人機(jī)在不同高度時(shí)的縮寫傷害量（Abbreviated Injury Scal，AIS）。噪音的公共影響（Impact of Noise on Public Perception），為了確保城市無(wú)人機(jī)運(yùn)行能被公眾接受，需要研究無(wú)人機(jī)噪音的影響。主要對(duì)現(xiàn)有消費(fèi)級(jí)無(wú)人機(jī)的噪音頻率和振幅進(jìn)行測(cè)量，并研究無(wú)人機(jī)重量與噪音頻率和振幅的相關(guān)程度。

基于風(fēng)險(xiǎn)的空域和交通流管理（Risk Based Airspace and Traffic Flow Management），主要目的是為無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的運(yùn)行創(chuàng)建一個(gè)積極和智能的生態(tài)系統(tǒng)。包括無(wú)人機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行參與方交通態(tài)勢(shì)交互界面的研發(fā)、建立滿足基于軌跡運(yùn)行和自由飛行的靈活空域管理系統(tǒng)、提供無(wú)人機(jī)運(yùn)行全飛行階段的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估服務(wù)，以及包括4D航跡規(guī)劃和無(wú)人機(jī)沖突解脫在內(nèi)的戰(zhàn)略性無(wú)人機(jī)交通流管理系統(tǒng)。

由于美國(guó)對(duì)UTM的研究和制定較早，其他國(guó)家的無(wú)人機(jī)交通管理模型大多參考或借鑒UTM的體系結(jié)構(gòu)。可以說(shuō)，UTM是一個(gè)針對(duì)低空無(wú)人機(jī)的通用空中交通管理系統(tǒng)。美國(guó)聯(lián)邦航空局和美國(guó)國(guó)家航空航天局聯(lián)合業(yè)界和學(xué)術(shù)界共同開(kāi)發(fā)了一套無(wú)人機(jī)系統(tǒng)交通管理系統(tǒng)（UTM），主要針對(duì)在距地面400英尺范圍內(nèi)和視線之外，不提供傳統(tǒng)空中交通服務(wù)的無(wú)人機(jī)。UTM最終將發(fā)展成為一個(gè)包括身份識(shí)別服務(wù)、角色和職責(zé)劃分、信息架構(gòu)、數(shù)據(jù)交換協(xié)議、軟件功能、基礎(chǔ)設(shè)施和性能要求等在內(nèi)的管理系統(tǒng)，以解決低空無(wú)人機(jī)的操作、運(yùn)行和管理問(wèn)題。圖1為UTM體系結(jié)構(gòu)的示意圖[13]。

圖1 UTM體系結(jié)構(gòu)示意圖

UTM系統(tǒng)是由FAA和以無(wú)人機(jī)服務(wù)提供商（Unmanned Aircraft System Service Supplier，USS）為中心的高度自動(dòng)化分布式網(wǎng)絡(luò)組成。USS是由FAA認(rèn)證的機(jī)構(gòu)，其負(fù)責(zé)與其他服務(wù)提供方交換數(shù)據(jù)和協(xié)調(diào)，并對(duì)空域內(nèi)無(wú)人機(jī)的運(yùn)行進(jìn)行管理控制。FAA負(fù)責(zé)與ATM系統(tǒng)進(jìn)行空域資源信息的交換與協(xié)調(diào)。通過(guò)這種方式，F(xiàn)AA可保持空域和交通運(yùn)行監(jiān)管和約束的權(quán)限，并能對(duì)各類空域用戶提供按需訪問(wèn)的權(quán)限。管制員不需要監(jiān)視空域中的每架無(wú)人機(jī)，而只需根據(jù)空域狀態(tài)，向UTM發(fā)布實(shí)時(shí)的空域限制，由UTM統(tǒng)一在這些限制范圍內(nèi)安全地管理無(wú)人機(jī)的運(yùn)行[14]。

2 低空無(wú)人機(jī)關(guān)鍵技術(shù)

2.1 沖突探測(cè)與解脫

碰撞避讓涉及無(wú)人機(jī)間或其與有人機(jī)間的沖突探測(cè)和解脫。沖突探測(cè)主要基于飛行路徑預(yù)測(cè)來(lái)確定是否存在飛行沖突。而在判斷出現(xiàn)沖突后，無(wú)人機(jī)需要立即根據(jù)設(shè)定的解脫方案保證飛行安全。

付其喜等[15]提出了一種基于航向的局部集中雙層優(yōu)化合作式探測(cè)解脫方法，采用隨機(jī)并行梯度下降法得到?jīng)_突群的可行解范圍，再通過(guò)序列二次規(guī)劃求得最優(yōu)的航向解脫，可滿足在線規(guī)劃的需要。

張宏宏等[16]提出了一種基于速度障礙法的幾何優(yōu)化方法，根據(jù)無(wú)人機(jī)與障礙物的位置和速度關(guān)系確定并判斷沖突類型和解脫條件，通過(guò)幾何分析和理論推導(dǎo)證明所選解脫策略是否有效解決沖突，該優(yōu)化方法可使單個(gè)無(wú)人機(jī)在融合空域中進(jìn)行沖突的解脫與航跡恢復(fù)。

甄然等[17]針對(duì)遺傳算法應(yīng)用于沖突問(wèn)題時(shí)求解較慢的缺點(diǎn)，提出了基于量子遺傳算法的沖突解脫策略。通過(guò)量子旋轉(zhuǎn)門實(shí)現(xiàn)個(gè)體進(jìn)化這一思路，引入延遲指數(shù)函數(shù)的強(qiáng)制優(yōu)化策略和改變進(jìn)程的優(yōu)化策略。該方法求解速度快、質(zhì)量高，在無(wú)人機(jī)沖突解脫中可獲得較小的飛行延誤。

錢曉鵬等[18]提出了基于“核仁解”的協(xié)作式?jīng)_突解脫算法，構(gòu)建基于Agent技術(shù)沖突解脫分支模型，得到?jīng)_突協(xié)商求解策略，建立基于改進(jìn)遺傳算法的最優(yōu)策略搜索器，該沖突解脫算法可滿足沖突解脫過(guò)程中的公平性，并實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)最優(yōu)。

揭東等[19]提出了基于線性外推法的多機(jī)沖突探測(cè)預(yù)警方法，通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)蟻群算法沖突簡(jiǎn)化模型的優(yōu)化，加入調(diào)速策略、角度信息和排序系統(tǒng)對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn)，研究表明改進(jìn)后算法能夠給出多機(jī)聯(lián)合解脫路徑，且收斂時(shí)間和總延誤距離均得以減少。

吳學(xué)禮等[20]針對(duì)互惠速度障礙法進(jìn)行沖突解脫出現(xiàn)的轉(zhuǎn)彎角度過(guò)大的問(wèn)題，提出了改進(jìn)速度障礙法，在速度障礙法的基礎(chǔ)上，利用幾何關(guān)系建立數(shù)學(xué)模型，以兩架無(wú)人機(jī)的相對(duì)速度和位置的角度來(lái)判斷沖突，并用改進(jìn)的互惠速度障礙法和B樣條曲線完成探測(cè)解脫和生成平滑路徑的過(guò)程，研究表明該改進(jìn)算法具有可行性和有效性。

文獻(xiàn)[21]將幾何約束與運(yùn)動(dòng)學(xué)方程相結(jié)合，解決了多旋翼無(wú)人機(jī)的避碰問(wèn)題。文獻(xiàn)[22]提出了一種基于分解一個(gè)大型多智能體馬爾可夫決策過(guò)程的算法，為每架無(wú)人機(jī)生成短期避讓建議。文獻(xiàn)[23]提出了一種使用自主無(wú)人機(jī)的通用且分布式的空中交通控制方案用于密集交通情況。文獻(xiàn)[24]對(duì)二維和三維開(kāi)闊空間中的多旋翼無(wú)人機(jī)密集交通進(jìn)行了仿真研究。文獻(xiàn)[25]將無(wú)人機(jī)的碰撞規(guī)避問(wèn)題描述為一個(gè)馬爾科夫決策過(guò)程，并使用蒙特卡羅樹(shù)搜索法求解。

2.2 航跡規(guī)劃

相比民用航空，低空無(wú)人機(jī)可用空域較為狹窄，而無(wú)人機(jī)數(shù)量和飛行密度較大，滯空時(shí)間有限，因此對(duì)其的航跡規(guī)劃較為重要。無(wú)人機(jī)的航跡規(guī)劃指根據(jù)飛行需求與環(huán)境等條件，得到一條滿足飛行性能從起始至目標(biāo)的最優(yōu)飛行路徑。

目前主要的航跡規(guī)劃算法分為兩類：一類是數(shù)值計(jì)算方法，包括動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法、梯度法和圖論尋優(yōu)法等；另一類是智能規(guī)劃算法，如遺傳算法、蟻群算法、A*算法等。

李憲強(qiáng)等[26]提出了一種蟻群算法與人工勢(shì)場(chǎng)算法相結(jié)合的路徑優(yōu)化算法。通過(guò)在初始信息素分布中引入人工勢(shì)場(chǎng)，有效地避免了傳統(tǒng)蟻群算法陷入局部最優(yōu)解的缺點(diǎn)，提高了收斂速度。該方法在無(wú)人機(jī)三維航跡規(guī)劃問(wèn)題中驗(yàn)證了有效性。

針對(duì)三維復(fù)雜場(chǎng)景中無(wú)人機(jī)自主航跡規(guī)劃問(wèn)題，陳朋[27]等人提出了一種基于A*算法和關(guān)鍵飛行點(diǎn)的實(shí)時(shí)航跡規(guī)劃方法。通過(guò)改進(jìn)的A*算法啟發(fā)式函數(shù)，找到無(wú)碰撞的柵格路徑。該方法既保證了實(shí)時(shí)性，又具有較短的軌跡長(zhǎng)度和較高的成功率。

吳文海等[28]提出了一種基于約束差分進(jìn)化算法的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃方法，并將此航跡規(guī)劃視為一個(gè)包含飛行約束和威脅約束的優(yōu)化問(wèn)題。該方法可以有效地實(shí)現(xiàn)靜態(tài)和動(dòng)態(tài)威脅規(guī)避，規(guī)劃出安全合適的路徑。

張啟錢等[29]提出了一種針對(duì)復(fù)雜密集障礙物的避障路徑規(guī)劃方法，基于IOCAD建立了檢測(cè)模型，針對(duì)不規(guī)則障礙物設(shè)計(jì)了無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃算法。文獻(xiàn)[30]為了使無(wú)人機(jī)在滿足實(shí)時(shí)交通和地理圍欄約束的同時(shí)執(zhí)行特定的飛行任務(wù)，提出了一種局部路徑規(guī)劃算法。文獻(xiàn)[31]基于在UTM空域中飛行的無(wú)人機(jī)之間通信協(xié)議共享的位置和速度信息，提出了一種基于樹(shù)的實(shí)時(shí)軌跡規(guī)劃算法。文獻(xiàn)[32]提出了一種基于能量的無(wú)人機(jī)飛行計(jì)劃規(guī)劃方法。文獻(xiàn)[33]針對(duì)小型無(wú)人機(jī)提出了一種基于搜索的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法，來(lái)解決具有模型不確定性和視場(chǎng)約束的規(guī)劃問(wèn)題。文獻(xiàn)[34]通過(guò)基于最大熵的反向強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，從實(shí)際空中交通管制運(yùn)行數(shù)據(jù)中得到路徑規(guī)劃的代價(jià)函數(shù)。

3 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，低空無(wú)人機(jī)作為未來(lái)交通運(yùn)輸?shù)闹匾M成部分，需要構(gòu)建全面可靠的管理體系和發(fā)展成熟安全的技術(shù)支撐。目前各國(guó)低空無(wú)人機(jī)空中交通管理體系的研發(fā)均處于起步階段，無(wú)人機(jī)的相關(guān)技術(shù)也正在探索。以低空無(wú)人機(jī)為代表的低空空域改革可極大提升空域容量，促進(jìn)交通運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展，有利于降低許多行業(yè)的人力物力成本。對(duì)未來(lái)低空無(wú)人機(jī)交通管理的研究發(fā)展，給出三點(diǎn)研究展望。

（1）低空無(wú)人機(jī)交通管理體系的研發(fā)

低空無(wú)人機(jī)的交通管理屬于民航空中交通管理的范疇，但無(wú)人機(jī)交通網(wǎng)與目前現(xiàn)有的陸空交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)均存在一定差異，傳統(tǒng)一對(duì)多的空中交通管制手段只會(huì)限制無(wú)人機(jī)的普及速度，無(wú)法直接沿用。適應(yīng)于低空無(wú)人機(jī)交通管理系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)制定將與大數(shù)據(jù)、人工智能和分布式網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)相結(jié)合。具備靈活高效的特點(diǎn)，又與現(xiàn)有交通管理框架有效結(jié)合的低空無(wú)人機(jī)交通管理體系已經(jīng)成為無(wú)人機(jī)運(yùn)行管理領(lǐng)域的主要研究方向。

（2）低空無(wú)人機(jī)通信、導(dǎo)航和監(jiān)視技術(shù)的研究

由于低空無(wú)人機(jī)“低、慢、小”的特點(diǎn)，傳統(tǒng)空中交通管理的通信、導(dǎo)航和監(jiān)視手段已不能勝任未來(lái)的低空運(yùn)行管理需求。因此，結(jié)合基站定位、蜂窩移動(dòng)數(shù)據(jù)和視覺(jué)導(dǎo)航等新興技術(shù)的無(wú)人機(jī)通信、導(dǎo)航和監(jiān)視研究應(yīng)成為未來(lái)研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)方向。

（3）低空無(wú)人機(jī)運(yùn)行關(guān)鍵技術(shù)的研究

在設(shè)計(jì)低空無(wú)人機(jī)交通管理體系時(shí)，需考慮空域、飛行安全等問(wèn)題，因此需攻克多個(gè)無(wú)人機(jī)運(yùn)行的關(guān)鍵技術(shù)，其中最重要的就是無(wú)人機(jī)沖突探測(cè)與解脫，以及無(wú)人機(jī)的航跡規(guī)劃。若沒(méi)有這些關(guān)鍵技術(shù)的支撐，交通管理體系便存一定的在風(fēng)險(xiǎn)漏洞。這方面的研究已經(jīng)成為了當(dāng)前研究的重點(diǎn)方向。