基于管制員知識的終端區(qū)飛行沖突解決模型

劉永欣，趙德斌

（中國民航大學國家空管運行安全技術(shù)重點實驗室，天津　300300）

基于管制員知識的終端區(qū)飛行沖突解決模型

劉永欣，趙德斌

（中國民航大學國家空管運行安全技術(shù)重點實驗室，天津300300）

空中交通流量的不斷增加使得管制運行容量日趨飽和，空管智能輔助工具通過協(xié)助管制員進行沖突探測和沖突化解決策，可以有效緩解管制員壓力，提高安全運行水平。通過分析終端管制區(qū)的沖突類型和特點，以及管制員解決飛行沖突的思維方法和經(jīng)驗，提出了解決飛行沖突時需考慮的各種因素。針對關(guān)鍵因素建立基于管制員知識的終端區(qū)飛行沖突解決模型和誘導沖突判斷決策模型。該模型符合管制員的思維模式和認知習慣，比較其他同類基于優(yōu)化算法的模型具有更高的接受度和實用性，為下一代空管智能輔助系統(tǒng)的開發(fā)提供模型支持。

空中交通管制；管制員知識；沖突解決；智能決策

管制員的首要任務是在責任范圍內(nèi)保證航空器之間的安全間隔，其核心行為就是探測并解決飛行沖突。在雷達管制環(huán)境下，2架航空器如果在未來某個時刻不能滿足規(guī)定的水平間隔標準或者垂直間隔標準，則被視為存在“飛行沖突”。

人們對飛行沖突的智能探測與解決已進行了大量的研究，大多應用數(shù)學優(yōu)化算法，如遺傳算法［1-3］等，對飛行沖突探測及解決過程進行優(yōu)化，并開發(fā)了多個飛行沖突自動探測系統(tǒng)用以輔助管制員進行決策［4］。但是由于這些系統(tǒng)往往沒有關(guān)注管制員在實際場景下進行決策需考慮的各項因素，因此系統(tǒng)提供的沖突解決方案往往可用性、實用性較差，與管制員的真實意圖差距較大，難以被管制員所接受。

在此背景下，基于管制員知識的空管智能輔助系統(tǒng)所提供的決策將能夠更加接近管制員的真實想法與意圖，將人工智能的優(yōu)勢與管制員的實際需求相結(jié)合，在管制工作中真正發(fā)揮對管制員的輔助作用。管制員知識是管制員在不依賴任何智能系統(tǒng)的前提下，調(diào)配飛機時所運用的知識、遵循的規(guī)則以及借鑒的經(jīng)驗。因此首先研究管制員解決飛行沖突時所用的知識，然后建立基于知識的沖突解決模型，從而解決智能輔助系統(tǒng)的核心問題。

1　飛行沖突分類

解決飛行沖突是一個系統(tǒng)工程問題，需要考慮多種因素的影響。各個影響因素實時變化、相互作用，使得解決飛行沖突的決策過程具有較高的復雜度。同一個飛行沖突可以有多種不同的解決方案，這些解決方案構(gòu)成了解決飛行沖突的解空間。隨著影響因素的變化，解空間也相應地發(fā)生變化。以2架航空器之間的相對沖突為例，如果相對距離較大，適度的改變航向便可解決沖突，隨著距離的縮小，解決沖突所需的航向調(diào)整量則更大。因此，很難設計出一個通用的數(shù)學模型來對沖突解決方案進行優(yōu)化。各種沖突都是基于時間、空間和飛行參數(shù)的不同組合，每一個飛行沖突都會有獨特的參數(shù)組合。

對飛行沖突進行分類，是研究飛行沖突解決方法、建立沖突判斷模型的基礎(chǔ)。目前飛行沖突分類的方法很多，其中以歐洲航行安全組織的分類方法被廣大研究人員所認可，如表1所示［5］。

表1　歐管飛行沖突分類Tab.1　Eurocontrols’flight conflict classification

以終端區(qū)為例，終端區(qū)空中交通運行特點是進離場航空器占絕大比例，航空器的總體飛行狀態(tài)為上升與下降，平飛時間占比很小。因此，表1中的第3、6、9類沖突在終端管制中最為常見。

在飛行沖突分類的基礎(chǔ)上，給每類提供1組可行的解決方案，即解空間，并且根據(jù)管制員的認知和經(jīng)驗，確定每個解決方案的優(yōu)先等級，然后再根據(jù)影響管制員判斷和決策的其他因素不斷進行優(yōu)化，最終得到最優(yōu)解，從而建立飛行沖突解決模型。

2　飛行沖突解空間

為了盡可能減少對航空器運行的干預，對于2架航空器所產(chǎn)生的飛行沖突，管制員一般只對其中1架航空器的航行諸元素進行調(diào)整，以達到配備間隔、解決沖突的目的。解決沖突的手段主要為改變航空器的飛行高度層、航向和速度之中的1個或多個。其中上升、下降以及調(diào)整速度的指令不會改變航空器在雷達顯示器上的航跡投影，而航向引導的指令將會改變航空器的計劃航跡，并產(chǎn)生一些“副作用”，如計劃航跡的改變、需要管制員額外的精力分配、可能產(chǎn)生的與其他航空器的附加沖突等。因此，管制員的決策，即選擇哪架航空器、改變哪個航行元素、配備何種間隔對于管制員的全局把握至關(guān)重要。智能系統(tǒng)給出的最優(yōu)決策需考慮諸多因素，除安全因素之外，還需考慮管制空域內(nèi)所有航空器的整體運行效率，飛行員對智能決策的可接受程度，管制空域的可用性，飛行程序的易用性，沖突航空器的實時性能，降噪、碳排放等環(huán)境保護的相關(guān)要求，以及乘客舒適性等因素。

通過對終端管制區(qū)飛行沖突特點的研究及對管制員的咨詢，管制員做出解決飛行沖突的決策需考慮以下因素：①沖突點在離場邊界點與本場之間航段的位置；②沖突點距五邊“進近門”的距離；③進場航空器是否需要有意延誤；④誘導沖突（由于改變航向元素而與其他航空器產(chǎn)生的新的沖突）；⑤安全高度（最低扇區(qū)高度、最低引導高度）；⑥空域限制（限制性空域）；⑦航空器性能（上升/下降率、轉(zhuǎn)彎率、速度限制等）；⑧管制員工作負荷（注意力分配）；⑨天氣；⑩其他。

其中前3個因素是最重要的。沖突點所處離場邊界點與本場之間航段的位置決定了配備垂直間隔情況時兩機分別上升和下降的高度。因為，一方面離場航空器在通過出港點之前能夠到達移交高度，另一方面進場航空器能夠下降至低于ILS系統(tǒng)的下滑道高度實施進近并著陸。如果距離本場較近，則利用較低的中間高度層配備垂直間隔，相反如果距離場邊界點較近，則利用較高的中間高度層配備垂直間隔；沖突點距五邊進近門的距離決定了進行雷達引導時選擇哪架航空器更加合理，如果距進近門較近，考慮到進場航空器已排好進近順序，因此不宜對進場航空器進行引導，對離場航空器進行引導更加合理，如果距進近門較遠，則一般對進場航空器進行引導；進場航空器是否需要戰(zhàn)術(shù)性延誤則同樣決定了對哪架航空器進行雷達引導更為合適。

根據(jù)各個因素，可對表1中的各種飛行沖突建立相應的飛行沖突解空間。以典型的離場航空器（上升）與進場航空器（下降）之間的匯聚沖突為例，解空間如圖1所示［6］。

圖1　離場航空器（上升）與進場航空器（下降）匯聚沖突解空間Fig.1　Converging conflict solution space between departure and arrival aircrafts

3　飛行沖突解決模型

多飛機的復雜場景是一個多元素交互關(guān)聯(lián)的系統(tǒng)，由于每架飛機的各個參數(shù)都實時變化，相互影響，因此具有較高的復雜度。智能輔助系統(tǒng)的決策過程首先要降低復雜度，找到一個飛行沖突，確定類別，然后在解空間中搜索一個當前最優(yōu)解，考慮到其他因素對決策的影響，因此以當前最優(yōu)解進行其他因素影響評測，如果無影響，則此解為最終解，也是最優(yōu)解，相反，如果有影響，則需回到解空間進行再次搜索，直到產(chǎn)生最優(yōu)解，即管制員的最終決策，如圖2所示。

圖2　智能輔助系統(tǒng)飛行沖突解決決策模型Fig.2　Flight conflicts solution decision model of intelligent assistant system

在智能輔助系統(tǒng)決策模型中，系統(tǒng)要通過考慮一系列的因素才能得到最優(yōu)解。在這些因素中，誘導沖突是一重要的考慮因素，它能充分體現(xiàn)系統(tǒng)以管制員知識經(jīng)驗為核心進行決策的特點。因此需對誘導沖突進行分析，并建立判斷決策模型。

誘導沖突是由于管制員調(diào)配飛行沖突時而誘發(fā)產(chǎn)生的與第三方航空器之間的沖突，具有突發(fā)性、動態(tài)性、傳遞性、多變性等特點。根據(jù)管制經(jīng)驗，如果由于管制員的主動調(diào)配而導致形成新的飛行沖突，則此解決方案不是最優(yōu)的。柏林技術(shù)大學的Oliver等人［6］對區(qū)域管制中基于管制員知識的沖突解決模型進行了研究，其中誘導沖突是基于產(chǎn)生誘導沖突至誘導沖突航空器之間開始小于間隔的時間間隙考慮的，如果此時間隙有30 min或以上，此誘導沖突就可忽略不計。而在進近管制中，由于空域相對狹小、航空器密度相對較大，此時間隙遠小于30 min，區(qū)域管制所用的方法就不適用了。進近管制中建立垂直間隔是管制員常用的調(diào)配手段，因此在檢查是否有誘導沖突時，首先檢查新的沖突飛機中是否存在垂直間隔，如果不具備垂直間隔，則需要立即配備垂直間隔或改變航向以配備水平間隔，此誘導沖突成立；如果誘導沖突航空器之間具備垂直間隔，則說明2航空器暫時不存在沖突，但要考慮是否對航空器的計劃進程產(chǎn)生影響，如果有影響，即需要該航空器立即改變高度或航向參數(shù)以滿足當前的垂直間隔，則被視為存在誘導沖突，否則不予考慮。基于以上思想，建立誘導沖突等因素的判斷決策模型，如圖3所示。

圖3　智能輔助系統(tǒng)誘導沖突等因素判斷決策模型Fig.3　Induced flight conflicts decision model of intelligent assistant system

4　結(jié)語

在當前航班量持續(xù)增加的背景下，智能輔助決策系統(tǒng)能夠協(xié)助管制員合理調(diào)配飛行沖突、優(yōu)化管制決策、保證飛行安全，具有較大的現(xiàn)實意義和實用價值。相比基于數(shù)學優(yōu)化算法的智能輔助系統(tǒng)，建立以管制員知識和經(jīng)驗為核心的飛行沖突解決模型，更加符合管制員在實際工作中進行決策時的思維習慣、決策模式，具有更高、更廣泛的管制員接受度。模型的建立考慮了終端管制的特點和一系列考慮因素，對各種因素的影響程度進行了梳理和分類，對誘導沖突的形成及影響也進行了充分的分析。模型的建立將對空管智能輔助系統(tǒng)的進一步改進提供重要的參考和支持。

［1］DURAND N，ALLIOT J-M.Optimal Resolution of En Route Conflicts［EB/OL］.［2014-11-16］.http：//atm-seminar-97.eurocontrol.fr/durand. pdf.

［2］GRANGER G，DURAND N，ALLIOT J-M.Optimal Resolution of En Route Conflicts［EB/OL］.［2014-11-16］.http：//www.recheche.enac.fr/ cgi-bin/search？file=atm2001geraud&todo=pdf&type=articles.

［3］張曉莉.機場終端區(qū)飛行流量的優(yōu)化算法研究［J］.中國安全科學學報，2010，11（11）：102-106.

［4］OZUR M，CAVCAR A.A Knowledge-based conflict resolution tool for en-route air traffic controllers［J］.Aircraft Engineering and Aerospace Technology，2008，80（6）：649-656.

［5］Eurocontrol：The Eurocontrol Airspace Model：An Introduction for Potential Users［G］.Britigny-Sur-Orge：Eurocontrol Experimental Center，1996.

［6］SPATH O，EYFERTH K.Conflict Resolution in En Route Traffic-A Draft Concept for an Assistance System Compatible with Solutions of Air Traffic Controllers［M］.MMI-Interaktiv，Nr.5，Juli/01，USSB 1439-7854，Spath&Eyferth：2001.

（責任編輯：黃月）

Conflict resolution molel based on air traffic controllers' knowledge in terminal airspace

LIU Yongxin，ZHAO Debin
（The State Key Lab of ATC Planning and Safety Technology，CAUC，Tianjin 300300，China）

With the increasing air traffic flow，the air traffic control operation capacity is approaching saturation level，air traffic control intelligent auxiliary tools can effectively alleviate controllers'pressure and improve safety by assisting controllers execute conflict detection and conflict resolution.Through analysis of conflict types and characteristics，and controllers'conflict-solving approach as well as their experience various factors are put forward.Taking into account the key factors，flight conflict resolution model and induced conflict judgment decision model are established in terminal area，which can accord with the thinking pattern and cognitive habits of controllers.Compared with the other models basing on optimization algorithm，the current two models have higher acceptability and practicality，and can provide support for developing the next generation of air traffic control intelligent support system.

air traffic control；air traffic controllers'knowledge；conflict resolution；intelligent decision

V355.1

A

1674-5590（2016）03-0006-03

2014-11-19；

2015-01-09基金項目：國家空管運行安全技術(shù)重點實驗室開放基金（2013）

劉永欣（1978—），男，天津人，講師，碩士研究生，研究方向為交通運輸規(guī)劃與管理.