一种用于机场场面管制的指令预警方法
付胜豪，徐秋程，蒋伟煜
（空中交通管理系统与技术国家重点实验室，南京 210014）
基金项目：国家重点研发计划（项目编号2016YFB0502405）。
作者简介：付胜豪（1988—），男，江苏新沂人，工程师，硕士，主要研究领域为空管态势显示、机场运行管理。E-mail：fushenghao@126.com
摘 要：机场场面运行安全是场面管制指挥最关键的部分，如何对存在潜在风险的管制指令进行及时预警是亟须解决的问题。综合分析机场场面运行特点，提出了一种基于动态场面轨迹预测的预警方法。首先对场面停机位、跑道、滑行道等数据进行处理，构建拓扑关系模型；实时采集管制指令，结合场面模型及场面轨迹预测技术动态推算目标未来运动轨迹；在预测轨迹的基础上提出了一种基于路段及关键点资源利用的冲突预测算法。实验表明该方法正确可靠，为场面运行安全提供保障。
关键词：机场场面；管制指令；轨迹预测；预警
中国分类号：V355 文献标识码：A
A Method of Command Prewarning Used for Airport Surface Control
Fu Shenghao，Xu Qiucheng，Jiang Weiyu
（The State Key Laboratory of Air Traffic Management System and Technology，Nanjing 210014，China）
Abstract：The airport surface security is the most important part of airport traffic control.It is an urgent problem how to give prewarning if the control command has potential risks.A prewarning method based on dynamic trajectory prediction is proposed.Firstly，the data of tarmac，runway and taxiway are processed and the topological relationship model is constructed.Real-time control commands are collected and combined with surface model and trajectory prediction technology，the target’s future trajectory is predicted dynamically.Finally，a collision prediction algorithm based on the road and key point resource usage is proposed.Experiments show that the method is correct and reliable，and provides guarantee for the airport surface security.
Key words：Airport surface；Control command；Trajectory prediction；Prewarning
0 引言
近年来，随着空管运输业的迅速发展，空中交通密度持续加大[1]，机场场面航空器运行活动越来越繁忙，场面航空器冲突也日益凸显。机场场面飞行安全事故和事故征候屡有发生，其中人为因素占到了75.5%。管制员作为机场场面运行的重要参与者，肩负着保障运行安全的重任，如何避免因管制员疏忽导致错误指令下达而造成的安全隐患，亟须解决。
场面运行安全的研究有很多，如基于遗传算法建立无冲突滑行路径优化模型[2]；基于多Agent场面运行调整算法，智能发现排解冲突[3-4]；基于场面冲突热点的航空器滑行路径优化研究[5-6]等。但大多数都是静态的冲突研究，属于规划阶段的冲突判断与解脱，缺少实时性。
实时场面冲突预测方面以跑道侵入告警的研究居多。如基于本体建模的跑道侵入评估[7-8]，基于模糊层次分析的跑道侵入评估[9]等，但大多使用定性的分析，缺少定量的评估，且缺少对管制指令的采集与考虑。
在管制指令采集方面，语音识别技术已经有所应用，但主要应用于模拟训练系统[10-11]，作为管制指令采集手段，用于管制指令冲突判断的应用还比较少。
本文基于指令识别技术，以采集并识别出的管制指令为预测基础，推算目标未来轨迹，进行实时冲突预测，实现管制指令的实时感知与冲突评估，为管制员提供安全评估辅助手段，从而减少因人为疏忽导致的安全事故的发生。
1 系统组成
系统由指令采集模块、轨迹推算模块和冲突预测模块组成，如图1所示。指令采集模块采集管制员的管制命令，通过指令识别技术转换为文本信息，进而通过结构化分析、模板匹配等手段识别出结构化管制指令，从而作为后续处理的先决条件；轨迹推算模块依据管制指令并基于场面拓扑模型解析出目标未来运行路径，同时结合目标当前运行态势及场面运行规则，推算出包含时间、位置信息的目标运行轨迹；冲突预测模块在目标运行轨迹的基础上，考虑对头、交叉、追尾三种冲突形式进行冲突的预测。其中，本文重点阐述的是后两个部分：轨迹推算和冲突预测。
2 指令采集
分析管制语音指令语法结构特征、专有词汇、特殊用词、指令构词规则，并在此基础上生成管制指令特征模板词库。在实时采集阶段，对采集到的指令语句进行词向量提取、语法模型分析等预处理，获取语句特征参数，并基于匹配模型进行格式匹配，从而提取出结构化管制指令，交由轨迹推算模块作为后续计算分析的输入。指令采集模块示意图如图2所示。
图1 系统组成示意图
3 轨迹推算
3.1 场面拓扑模型
图3所示为机场场面示意图，其中字母标识的是滑行道名称，线条是滑行道中线，如何通过管制指令中的滑行道名称组合解析出精确的滑行路径是首先需要解决的问题。首先对场面数据进行第一层建模，构建出以关键点和元路径为基础的元数据拓扑模型；以元数据拓扑模型为基础，构建第二层以滑行道为单元的滑行道拓扑模型；并在这两种模型基础上结合管制指令解析出滑行路径及运行轨迹。
3.1.1 元数据拓扑模型
首先，对机场活动区域进行抽象处理，包括：将机场活动区域全部抽象为点和折线段；机场停机位由点标识，跑道、滑行道、脱离道由折线段标识，一条跑道或一条滑行道由多条折线段共同组成；跑道中心线、滑行道、脱离道中心线相交叉的位置抽象为关键点；两相邻关键点之间确定的折线段定义为路径元数据。
如图4所示，在中心线交叉点的地方增加了关键点，相邻的关键点之间确定唯一的路径元数据。这样，整个机场活动区域以关键点及路径元数据为基本数据单元组织起来。通过任意关键点可以查找与其相邻的关键点，并可以确定与任一相邻关键点组成的路径元数据。同样，也可以通过任意路径元数据确定该路径元数据的两个端关键点，从而确定与该路径元相邻的所有路径元数据。如此，可以确定整个机场场面的关联关系。
图2 指令采集示意图
图3 机场场面示意图
3.1.2 滑行道拓扑模型
一条滑行道包含多个路径元数据，通过关键点与其他滑行道关联。在滑行道拓扑模型这一层不关注滑行道内部的路径元数据，只关注滑行道与其他滑行道之间的拓扑关系。
如图5所示，滑行道C1、C2、C3、C4、C5与滑行道C和跑道35L通过关键点P1～P12构建了一个拓扑网络。进一步抽象，构建滑行道与滑行道之间的关联关系，如图6所示。
图4 元数据拓扑示意图
图5 滑行道拓扑示意图
图6 滑行道关系示意图
3.2 路径解析
路径解析就是根据管制员的实时管制指令，结合目标的当前运行态势，以场面拓扑模型为基础，推算管制指令下达后未来一段时间内目标的滑行路径。路径解析的流程包括，目标所在滑行道确定、滑行道名称序列确定、关键点序列集合解析、关键点序列确定、元路径序列确定及精确路径确定。
首先由场面监视雷达上报的目标当前位置，通过几何位置关系确定目标当前所在的滑行道或跑道位置；同时从管制指令中提取出未来要滑行的滑行道名称，从而构建目标滑行道名称集合；根据滑行道拓扑模型提取出关键点序列集合，由于滑行道与滑行道之间的关联关键点可能会有多个，因此解析出的关键点序列可能也是多个，如从35L跑道经C3、C、C2滑行道进347停机位，可能的组合如图7所示。因此，需要对关键点序列集合进行甄别，从而确定最终的序列。关键点序列甄别确定的原则包括路径最短、转弯平滑等，如P1、P7、P10组合在P7点会出现锐角转弯的情况，P1、P8、P10组合不满足路径最短原则；在关键点序列确定之后回归到元数据拓扑模型，在该模型下采用A∗算法确定元路径序列及精确滑行路径。
3.3 轨迹推算
轨迹推算就是在滑行路径确定后，根据运动学模型推算目标在各关键点的到点时间，从而形成场面4D预测轨迹。
图7 路径解析示意图
图8展示的是一段预测路径，其中实心点是关键点，包括关键点0，1，…，n-1，n等，空心点为元路径的最小组成点，如关键点n-1与n之间的最小组成点0，1，2，…，k等。任意两个相邻最小组成点之间的距离可表示为Dis（n-1）（k-2），由n-1点的到点时间可推算出n点的到点时间，如公式（1）所示。
考虑到飞机在滑行道转弯位置和直行的不同速度，对关键点的速度采用经验值进行赋值。
图8 轨迹推算示意图
4 冲突预测
在轨迹推算的基础上，以场面拓扑模型中的元路径和关键点的资源使用为研究对象进行冲突的预测。基于轨迹推算数据计算出目标未来即将占用的元路径及关键点，以及对各元路径的使用时段范围（进入该元路径及退出该元路段的时间以及经过各关键点的时刻）。对冲突方式进行分析，归类为三种形式的冲突类型：对头冲突、交叉冲突和追尾冲突。
4.1 对头冲突
两架飞机以不同的方向进入元路段，如图9所示，如果对元路段的使用时间范围不满足安全间隔要求，就会产生冲突。
图9 对头冲突示意图
针对对头冲突，以元路段为分析对象，对使用该路段的目标进行分析，如图10所示。方框部分代表各航空器对该元路段使用的时间窗，其中Tin为第一架飞机进入元路段的时刻，Tout为第一架飞机离开元路段的时刻，Tsafe为两架飞机的安全间隔时间，T1为允许其他航空器释放元路段资源的时刻，T2为允许其他航空器占用元路段资源的时刻，T′in为其他航空器占用元路段资源的时刻，T′out为其他航空器释放元路段资源的时刻。
图10 对头冲突资源占用
由此可见，以元路段资源占用角度分析，对头运行情况下发生冲突的条件如公式（2）所示：
4.2 追尾冲突
两架飞机以相同的方向进入元路段，如图11所示，如果对元路段的使用时间范围不满足安全间隔要求，就会产生冲突。
图11 追尾冲突示意图
针对追尾冲突，同样以元路段为分析对象，元路段资源的使用情况进行分析，如图12所示。
追尾运行情况下发生冲突的条件如公式（3）所示：
图12 追尾冲突资源占用
4.3 交叉冲突
两架飞机没有使用公共的元路径，但经过公共的关键点，同样可能产生冲突，如图13所示。
图13 交叉冲突示意图
针对交叉冲突的情况，以关键点为分析对象，对关键点资源的使用进行分析，如图14所示，其中T为当前飞机经过该关键点的时刻，T1为该飞机占用该关键点前允许其他飞机使用的最晚时刻，T2为该飞机释放该关键点资源后允许其他飞机使用的最早时刻。
图14 交叉冲突资源占用
由此可见，交叉冲突发生的条件如公式（4）所示：
5 实验验证
模拟一架飞机穿越跑道，另外一架飞机在跑道上滑跑起飞的场景。管制员首先下达滑行命令：“CCA1207请沿滑行道D8-D9开始滑行”，此时系统自动在场面地图上规划出CCA1207未来滑行的路径，如图15所示。
图15 自动路径预测示意图
待CCA1207滑行一段时间后，管制员对另外一架等待起飞的飞机下达起飞命令“CES3984立即起飞”，此时系统规划出CES3984的未来轨迹，并预测出未来即将发生冲突，系统自动给出冲突预警提示，从而避免错误的管制指令导致意外的发生，如图16所示。
图16 预警提示示意图
6 结束语
对机场场面管制指令进行预警判断，能够有效避免错误指令引发的滑行冲突，为场面安全提供保障。本文构建了元数据拓扑模型及滑行道拓扑模型，结合管制员的实时管制指令进行路径解析与轨迹推算，以对头、追尾和交叉三种形式的冲突模式对预测轨迹进行评估，实现指令的实时自动预警。试验表明该方法可行有效，能够达到既定目标。
参考文献
[1]陈志杰.未来空中交通管制系统发展面临的技术挑战[J].指挥信息系统与技术，2016，7（6）：1-5
[2]王小磊，罗喜伶.基于遗传算法的机场场面目标冲突解脱方法[J].太赫兹科学与电子信息学报，2013，11（2）：304-308
[3]张睿，高浩然，陈通.基于多Agent的机场场面冲突检测与解脱算法研究[J].科学技术与工程，2012，12（36）：10017-10020
[4]唐勇，胡明华，黄容顺，等.基于空闲时间窗和多A-gent的A-SMGCS航空器滑行路由规划[J].航空学报，2015，36（05）：1627-1638
[5]潘卫军，王玄，夏正洪，等.航空器热点区域的滑行避让方法[J].计算机工程与设计，2015，36（12）：3324-3327
[6]王玄.基于场面冲突热点的航空器滑行路径优化研究[D].广汉：中国民用航空飞行学院，2015
[7]庾睿，王洁宁.跑道侵入严重度本体建模及等级划分研究[J].航空计算技术，2017，47（3）：36-39
[8]王洁宁，赵晓鹏.基于本体的机场跑道侵入智能违规诊断研究[J].计算机应用研究，2017，34（3）：791-794
[9]刘继新，曾逍宇，尹旻嘉，等.基于模糊层次分析的跑道侵入风险评估[J].人类工效学，2017，23（4）：38-43
[10]陈亚青，蒋豪，韩丹.管制指令语音识别在模拟飞行界面的实现[J].计算机系统应用，2016，25（11）：265-269
[11]杨璐宇.中文语音识别技术在塔台模拟机中的研究与应用[J].管控一体化，2012，28（10）：243-245