特殊场景下的航路规划方法、系统、电子设备和介质与流程

1.本技术涉及航空航天领域，且更具体地涉及特殊场景下的航空器航路规划方法、系统、电子设备和非暂时存储介质。


背景技术：

2.起飞一发失效应急程序、航路一发失效飘降和客舱释压紧急程序等应急程序是民航规章要求制作的，为了在紧急情况下能让飞机避开危险地形而安全返场或备降。
3.目前这些应急程序由飞机性能人员手工制作，人工计算量很大，难免考虑不周，程序规划的航空路线不一定达到最优效果。
4.需要在特殊情况下也能合理地规划航空器的航路以便避开危险地形、防止相撞而安全返场或备降。


技术实现要素：

5.根据本技术的一个方面，提供一种特殊场景下的航空器航路规划方法，包括：根据特殊场景下的航空器的重量、飞行高度以及周围温度来预计所述航空器的飞行剖面数据；获得所述航空器的预定航线周围的地形高度数据；基于所述飞行剖面数据和所述地形高度数据来规划所述航空器的航路。
6.根据本技术的另一个方面，提供一种特殊场景下的航空器航路规划系统，包括：预计装置，被配置为根据特殊场景下的航空器的重量、飞行高度以及周围温度来预计所述航空器的飞行剖面数据；获得装置，被配置为获得所述航空器的预定航线周围的地形高度数据；规划装置，被配置为基于所述飞行剖面数据和所述地形高度数据来规划所述航空器的航路。
7.根据本技术的另一个方面，提供一种电子设备，包括：存储器，用于存储指令；处理器，用于读取所述存储器中的指令，并执行根据本技术的实施例的方法。
8.根据本技术的另一个方面，提供一种非暂时存储介质，其上存储有指令，其中，所述指令在被处理器读取时，使得所述处理器执行根据本技术的实施例的方法。
9.如此，可以实现在航空器特殊情况下的自动航路规划，让相关人员可以更快捷更好地优化调度。
附图说明
10.为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
11.图1示出了根据本技术的实施例的特殊场景下的航空器航路规划方法的流程图。
12.图2示出了根据本技术的实施例的航空器的航线以及飞行剖面数据和所述地形高
度数据的示意图。
13.图3示出了根据本技术的实施例的根据特殊场景下的航空器的重量、飞行高度以及周围温度来预计所述航空器的飞行剖面数据的步骤110的具体过程。
14.图4示出了示例的一种航空器的机型厂商会提供故障剖面曲线表。
15.图5示出了根据本技术的实施例的由航空器的机型厂商提供的因为故障而飘降的示例飞行剖面图。
16.图6示出了根据本技术的实施例的根据设定的平飞时长和下降时长，基于所述计划剖面数据来得到所述航空器的飞行剖面数据的飞行剖面示意图。
17.图7示出了根据本技术的实施例的在一个例子中的用航空器的航线附近的地形高度数据绘制的示例地形高度曲线。
18.图8示出了根据本技术的实施例的基于所述飞行剖面数据和所述地形高度数据来规划所述航空器的航路的步骤的流程图。
19.图9示出了根据本技术的实施例的叠加如图6所示的飞行剖面图和如图7所示的地形高度图的示意图。
20.图10解释了传统a*算法与混合a*算法的异同。
21.图11a-11d解释了根据本技术的实施例的混合a*算法的两种启发函数生成的路径示例。
22.图12示出了根据本技术的实施例的混合a*算法的路径节点扩张的过程。
23.图13示出了根据本技术的实施例的混合a*算法规划得到的示例路线图。
24.图14示出了根据本技术的实施例的特殊场景下的航空器航路规划系统的方框图。
25.图15示出了适于用来实现本技术的实施例的示例性电子设备的框图。
26.图16示出了根据本公开的实施例的非暂时性计算机可读存储介质的示意图。
具体实施方式
27.现在将详细参照本技术的具体实施例，在附图中例示了本技术的例子。尽管将结合具体实施例描述本技术，但将理解，不是想要将本技术限于描述的实施例。相反，想要覆盖由所附权利要求限定的在本技术的精神和范围内包括的变更、修改和等价物。应注意，这里描述的方法步骤都可以由任何功能块或功能布置来实现，且任何功能块或功能布置可被实现为物理实体或逻辑实体、或者两者的组合。
28.目前这些应急程序由飞机性能人员手工制作，人工计算量很大，难免考虑不周，程序路线不一定达到最优效果。
29.若用电子地图制作仍有提升性能、减载航班的空间。同时，机型数量庞大，程序制作耗时费力，效率很低，经常满足不了临时航线开航的时间要求。此外，由于缺乏模拟验证工具，导致应急程序在模拟机验证时不能一次通过，需多次验证，增加验证费用。
30.纵观世界一流的航空相关企业，已有先进的应急程序分析系统，程序制作精确快捷，如汉莎系统公司，已经实现快速自动生成简单的航路一发失效飘降和客舱释压紧急程序。因此，为对标国际一流、增效争先，需要研究飞机性能分析与电子地图、电子航路等技术相结合，研究建立应用于飞机应急程序的智能分析系统，改进程序制作的效率和精度，提高飞行安全安全水平。
31.民航航班在执行放行程序时，需要考虑起飞机场跑道、当地温度、机型推力、起飞后单发离场的越障条件、高空特殊航路的飘降程序等因素，故期望通过对飞行条件和特殊环境限制的精细化计算后，能提供特殊场景下的单发离场程序、高空航路客舱释压下的备降航路路径规划、以及高空航路飘降程序，以此调整民航航班的最佳配载方案。
32.航班的航路规划的过程等同于在一个二维或三维平面上做点的路径规划，只需要解析这个点的运动属性，获得平面障碍和限制就可以做规划了。在航路规划上获取飞机飞行参数、航班计划、机场、航路上的气象条件，然后解析地形获得障碍信息，然后使用路径规划算法生成规划路径。
33.图1示出根据本技术的实施例的特殊场景下的航空器航路规划方法100的流程图。
34.如图1所示，特殊场景下的航空器航路规划方法100包括如下步骤。
35.步骤110，根据特殊场景下的航空器的重量、飞行高度以及周围温度来预计所述航空器的飞行剖面数据。
36.特殊场景指的是航空器需要启动应急程序的情况。例如，所述特殊场景包括如下中的至少一种：起飞一发失效、航路一发失效、客舱释压、航空器故障、航空器飘降等等。在这种特殊场景下，航空器可能需要启动应急程序并执行飘降。
37.如果发生一台发动机失效，其爬升性能就将降低一半，假如按民航总局公布的离场程序飞行，飞机不能按正常的爬升梯度越障，就很大可能与航线下方的障碍物相撞。在发生发动机失效的情况时，飞行人员应根据航线的地形采用越障飘降或标准飘降方式下降到合适的高度飞往就近可用备降机场或继续前往目的地机场。
38.此时，越障飘降且避免与航线下方的障碍物相撞就很重要了。此时，可以航空器的重量、飞行高度以及周围温度来预计在特殊场景下所述航空器飘降过程中的飞行剖面数据，即航空器在飞行多少距离之后高度会下降到多少。在这里还考虑航空器的周围温度主要是用于修正航空器通常使用的气压高度计测量的高度的。此后还会详细阐述。
39.如此，在预计了航空器的飞行剖面数据之后，就可以得知航空器在空中大概会按什么曲线来飘降。
40.步骤120，获得所述航空器的预定航线周围的地形高度数据。
41.航空器的预定航线是航空器预定要飞行的路线，例如可以是从北京到上海、再从上海到深圳的折线。
42.在此，可以通过收集航空器的预定航线周围例如400公里范围内的地形的高度数据，绘制航空器的预定航线周围的地形的2维或3维曲线图，以直观地看出航空器的预定航线周围的地形，尤其是是否存在(加上避障裕度之后)高于航空器飞行高度的区域，这种区域则是障碍区域。这里的避障裕度可以是2000英尺裕度，或其他数值。
43.这里可以通过网格化处理来绘制地形高度图。
44.步骤130，基于所述飞行剖面数据和所述地形高度数据来规划所述航空器的航路。
45.如此，在得知了航空器的预计飞行剖面数据(例如可以直观地表示为飞行高度曲线)以及航线周围的地形高度数据(例如可以直观地表示为地形高度曲线)，则可以规划所述航空器的航路以避免航空器撞到地面障碍物。
46.图2示出了根据本技术的实施例的航空器的航线以及飞行剖面数据和所述地形高度数据的示意图。
47.如图2左侧的地图所示，标出了航空器的预定航线。如图2右侧所示，下侧的曲线表示用地形高度数据绘制的地形高度曲线。而图2右侧上侧的曲线则表示用预计的航空器的飞行剖面数据绘制的飞行高度曲线。可见，要避免航空器撞上地面障碍物，即避免航空器的飞行高度曲线(例如减去一定的裕度)落到了地形高度数据以下。
48.当然图2的绘制图仅是示例，可以直观地看出航空器的飞行剖面数据和地形高度数据之间的关系，但这不是限制，实际上还可以通过其他形式、例如三维图形或其他变换来利用航空器的飞行剖面数据和地形高度数据。
49.图3示出了根据本技术的实施例的根据特殊场景下的航空器的重量、飞行高度以及周围温度来预计所述航空器的飞行剖面数据的步骤110的具体过程。
50.在一个实施例中，所述根据特殊场景下的航空器的重量、飞行高度以及周围温度来预计所述航空器的飞行剖面数据的步骤110包括：
51.步骤111，利用气压计高度表获得气压测得高度。
52.航空器上常用的气压计高度表包括：
53.标准气压高度(hqne)。高度表使用标准气压(760mmhg或1013mb或29.92inhg)值时解算并指示的高度，表示飞机到标准气压平面的垂直距离。航线上使用。专称——飞行高度层(flightlevel)或高度层。
54.修正海压高度(hqnh)。高度表使用某地修正海平面气压值时解算并指示的高度，表示飞机到某个修正海平面气压面的垂直距离。飞机起降时使用。专称——海拔高度(altitude)或高度。
55.在此气压式高度表实际上是一种气压计。由于高度越高，气压越小，所以这个压力差就代表了你和参考气压那个地方的高度差。气压计测量出航空器周围的气压，然后用某个参考气压减去测量气压，得到一个压力差。这个压力差就代表了航空器的高度和参考气压所处参考高度的高度差。这里，参考气压可以设置为标准大气(isa)的气压1013hpa。因此，通过测量航空器所在高度的大气压力，间接测量出航空器的气压测得高度，这均是利用测量的气压值来解算高度。
56.现在国际民航组织采用的大气与美国1976年标准大气isa的32km以下的相应部分完全相同。其部分特性规定如下：
57.a.海平面气温t0＝288.15k＝15℃；
58.b.海平面气压p0＝1013.25hpa＝760mmhg；
59.c.在海拔11km以下，气温直减率为0.65℃/100m；
60.d.海拔高度11-20km，气温不变，为－56.5℃；
61.由于气压高度表是按照标准大气isa环境设计的，也就是气压递减率固定在-8.25m/hpa，但是实际的大气环境大都不是标准大气isa，因此高度表指示会与实际高度产生偏差。当时实际的大气压力会受到航空器所处环境的周围温度的影响，因此需要根据所述航空器的周围温度来修正所述气压测得高度为航空器实际的飞行高度。
62.即，在步骤112，根据所述航空器的周围温度来修正所述气压测得高度为所述飞行高度。
63.具体地，假设气压计测到700hpa，压力差300hpa，isa大气条件下，粗略计算可以认为30ft/1hpa，那么压差300hpa意味着气压测得的飞行高度是9000ft。但是这个9000ft只有
在航空器飞行环境的大气温度与isa大气温度相同或者接近时才表示航空器的真实高度。当航空器的飞行环境的温度与isa大气温度相差比较大时，就需要做温度修正，才能知道航空器的真实飞行高度。
64.具体地，isa大气对温度的假设是，海平面温度15度，每升高1000ft降低2度。只有当航空器周围的温度很接近-3度时(15-2*9000/1000＝-3)，航空器的9000ft才是真实飞行高度。
65.温度对空气层厚度的影响可以认为是1度的变化带来大约0.4％的空气层厚度(高度)的变化。温度升高，空气层会变厚(总质量不变)，因为膨胀了，而温度降低空气层变薄，因为收缩了。这使得相同的压力差在冷空气中表示的高度差比较小，在热空气中表示的高度差比较大。
66.如果航空器的实际环境温度比isa模型测算的标准环境温度冷了10度，即实际上航空器周围的温度是-13度，那么空气高度收缩的比例为10*0.4％＝4％，因此修正航空器的实际的飞行高度为9000*(1-4％)＝8640ft。
67.总结来说，根据温度来修正高度的公式为：ia＝ta x t
°
std/t
°
68.ia＝气压计高度表指示高度
69.ta＝真实高度
70.t
°
std＝标准温度(
°
k)
71.t
°
＝实际温度(
°
k)
72.因此，基于气压计高度表指示高度以及标准温度和实际温度，可以计算航空器的真实高度。
73.当然上述提到的基于温度修正飞行高度的方法仅是示例，还可以采用其他修正方式。
74.步骤113，根据特殊场景下的航空器的重量和飞行高度，基于所述航空器的机型厂商提供的故障剖面曲线表得到所述航空器的计划剖面数据；
75.通常航空器的机型厂商会提供故障剖面曲线表。图4示出了示例的一种航空器的机型厂商会提供故障剖面曲线表。
76.航空器的机型厂商会提供该航空器的机型在特殊场景下因为故障而飘降的飞行剖面数据。具体地，如图4所示，机型737-800w的压力高度、重量、剩余时间、真空速等等数据。可以根据这些数据绘制飞行剖面图，飞行剖面图是完成某一特定飞行任务而绘制的飞机航迹图形。
77.图5示出了根据本技术的实施例的由航空器的机型厂商提供的因为故障而飘降的示例飞行剖面图。
78.如图5所示，可见根据由航空器的机型厂商提供的数据，因为故障而飘降的飞机随着飞行距离或飞行时间而高度不断下降。
79.步骤114，根据设定的平飞时长和下降时长，基于所述计划剖面数据来得到所述航空器的飞行剖面数据。
80.此处，为了让处于特殊场景下的故障的航空器的滑行时间更长、滑行距离更久，设定航空器的平飞时长和下降时长，假设航空器在设定的平飞时长中能保持平飞，然后在设定的下降时长中下降。例如每次平飞时长6分钟，下降时长1分钟，然后平飞时长6分钟，下降
时长1分钟。
81.例如，可以在每7分钟周期时查找计划剖面数据来得到当前时刻的航空器的高度h1，假设平飞时长6分钟中，航空器的高度都保持在h1，然后在下降时长1分钟后，查找计划剖面数据来得到1分钟后航空器的高度从h1降低到h2。继续假设平飞时长6分钟中，航空器的高度都保持在h2，然后在下降时长1分钟后，查找计划剖面数据来得到1分钟后航空器的高度从h2降低到h3。以此类推。
82.当然，这里的平飞时长和下降时长仅是示例，还可以取其他值，而且也可以每次的平飞时长和下降时长设置为不同，这取决于飞机的性能以及。
83.如此，最后根据设定的平飞时长和下降时长，基于所述计划剖面数据来得到所述航空器的飞行剖面数据。
84.图6示出了根据本技术的实施例的根据设定的平飞时长和下降时长，基于所述计划剖面数据来得到所述航空器的飞行剖面数据的飞行剖面示意图。
85.如图6所示，飞机在fl390(39000英尺)高度平飞3分钟，然后下降1分钟到高度fl290，然后在高度fl290平飞6分钟，然后下降1分钟到高度fl250，然后在高度fl250平飞6分钟，然后下降1分钟到fl140，然后在高度fl140平飞6分钟，然后下降1分钟到fl100，然后在高度fl100平飞6分钟，然后下降1分钟到fl50，然后在高度fl50平飞6分钟，然后下降1分钟到fl20，等等。
86.当然图6所示的飞行剖面图仅是示例，而非限制。
87.图7示出了根据本技术的实施例的在一个例子中的用航空器的航线附近的地形高度数据绘制的示例地形高度曲线。
88.假设图7中的实线是用航空器的航线附近的地形高度数据绘制的示例地形高度曲线。可见该地形有一些山峰，且顶峰分别处于fl180(18000英尺，约5486.4米)、fl130、fl30、fl80等等。
89.假设避障裕度可以是fl20(2000英尺)裕度。那么，图7中的虚线是对地形高度曲线加上fl20(2000英尺)裕度之后的示意曲线。虚线的顶峰分别处于fl200、fl150、fl50、fl100等等。
90.图8示出了根据本技术的实施例的基于所述飞行剖面数据和所述地形高度数据来规划所述航空器的航路的步骤130的流程图。
91.如图8所示，所述基于所述飞行剖面数据和所述地形高度数据来规划所述航空器的航路的步骤130包括：步骤131，基于所述飞行剖面数据和所述地形高度数据来确定所述航空器在飞行过程会低于地形高度的障碍区域；步骤132，基于所述障碍区域，规划所述航空器的航路以避开所述障碍区域。
92.在步骤131中，基于所述飞行剖面数据和所述地形高度数据来确定所述航空器在飞行过程会低于地形高度的障碍区域。
93.在得到了如图6所示的飞行剖面图和如图7所示的地形高度图以后，可以将其叠加，可以直观地看出所述航空器在飞行过程会低于地形高度(例如，加上避障裕度)的障碍区域。
94.图9示出了根据本技术的实施例的叠加如图6所示的飞行剖面图和如图7所示的地形高度图的示意图。
95.其中虽然图6示出的飞行剖面图的横坐标是分钟，但是可以利用航空器的飞行速度来求得航空器飞行的距离，来转换该图6所示的飞行剖面图。然后再将转换后的飞行剖面图叠加到图7所示的地形高度图上。
96.如图9所示，可以看出，灰色圆形框标出了航空器的飞行高度会低于地形高度(例如，加上避障裕度)的障碍区域。该障碍区域可以用二维坐标或者三维坐标来表示。
97.那么就可以基于所述障碍区域，规划所述航空器的航路以避开所述障碍区域。
98.注意，本技术的示例和附图中仅示出了二维的飞行剖面图和地形高度图，但是本领域技术人员可知，三维的飞行剖面图和地形高度图也是可行的，且同样可以使用本技术中公开和启示的原理来规划航空器的三维飞行航路。
99.在步骤132中，基于所述障碍区域，规划所述航空器的航路以避开所述障碍区域。
100.如此，可以基于确定的障碍区域，规划所述航空器的航路以避开所述障碍区域。
101.在该步骤中，可以利用混合a*算法(hybrida*)或人工势场法来规划所述航空器的航路以避开所述障碍区域。
102.首先，介绍利用混合a*算法来规划所述航空器的航路以避开所述障碍区域的实施例。
103.混合a*其实是对传统的a*算法进行改进，与之不同的是，混合a*是在连续坐标系下进行启发式搜索，并且能够保证生成的轨迹满足非完整性约束，但算法运行过程中该路径并不一定是全局最优的，尽管如此，这条路径是在全局最优解的“附近”。
104.混合a*规划的路径由两部分组成，第一部分是考虑了运动学的探索结点连接而成的路径；第二部分是使用reeds-shepp曲线或dubins曲线连接中间点位姿与目标位姿的路径。混合a*的搜索空间不仅考虑了x，y方向的拓展，还考虑了θ方向的探索。相比传统a*的探索空间，混合a*的结点拓展是三维的，因此需要更多的计算量。
105.图10解释了传统a*算法与混合a*算法的异同。图10左侧的图是传统a9*算法实现的示意图，中间的图是其他a*变体算法实现的示意图，右侧的图是混合a*算法实现的示意图。
106.传统a*与混合a*两种算法都是基于网格世界的(grid world)，a*算法是赋予每个网格的中心点相应的损失并且算法只访问这些中心点。图10左侧的图所示，规划的运动物体的轨迹只通过每个网格的中心点。
107.而混合a*是先在这些网格中挑选满足运动物体三维连续状态的点，并将损失赋值给这些点。图10右侧的图所示，规划的运动物体的轨迹是连续的。混合a*在连续坐标系下进行启发式搜索，并且能够保证生成的轨迹满足运动物体非完整性约束。
108.混合a*算法构造两个启发函数(heuristic function)。
109.第一个启发函数是约束试探法(constrained heuristics)，只考虑非完整性约束而不考虑障碍物与地形，只考虑到终点的路程。
110.非完整性约束指的是约束方程中含有确定系统位置的坐标的微商且不利用动力学方程不能直接积分为不含坐标微商的约束。也就是说，如果约束方程中包含坐标对时间的导数(如运动约束)，而且方程不可能积分为有限形式，这类约束称为非完整性约束。非完整性约束方程总是微分方程的形式。
111.非完整性约束的基本的构型空间是：其中(x，y)是节点的
位置，而θ是物体的朝向(heading)，代表二维空间，代表角度空间。假设物体的速度是例如在实际运动中，物体不能直接向左向右平移，物体可以以圆角移动，也就是说垂直于物体头方向的速度为0(当然，这仅是示例，还可以增加约束条件，例如加入纬度限制等等，则相应地改变非完整性约束的约束方程)，将下图中的v
⊥
分解到x，y坐标下可以得到：
[0112][0113][0114]
两者联立可以得到：
[0115][0116]
可以得到物体的非完整性约束条件为：
[0117][0118]
该启发函数忽略了环境中的障碍物等信息，只考虑运动学特性。其实从终止点(xg,yg,θg)＝(0,0,0)开始，计算从该点到其他点的最短路径。其返回值是非完整性约束无障碍物损失(non-holonomic-no-obstacles-cost)与2维欧几里得距离损失的最大值。其优点是相比直接用欧几里得距离损失要好一个数量级。
[0119]
2.第二个启发函数是第一个的对偶，称为无约束启发式(unconstrained heuristics)，只考虑障碍物信息而不考虑航空器的非完整性约束条件。随后使用2维动态规划的方法(即传统的2维a*算法)计算每个节点到终点的最短路径。该启发函数利用障碍物图在二维空间进行动态规划，计算到目标的最短距离，这个考虑了障碍物的启发式可以引导物体绕过障碍物或u型弯道。其优点是引入该启发函数后能够发现2维空间中所有的障碍物和死胡同(dead end)。
[0120]
在此，可以将根据本技术的实施例中获得的障碍区域的信息作为这里的障碍物信息带入计算。
[0121]
图11a-11d解释了根据本技术的实施例的混合a*算法的两种启发函数生成的路径示例。
[0122]
图11a和11c是第一种启发函数下生成的路径，可以看出是连续的；而图11b和11d则是在第二种启发函数下生成的离散路径(与传统a*算法得到的结果是类似的)。
[0123]
混合a*算法的损失函数的设计需要满足如下要求：路径长度或损失应该是接近最优的；路径应该是光滑的；生成的路径应该与障碍物保持一定的距离。因此，混合a*算法使用的损失函数可以是以上两种启发函数的最大值。
[0124]
混合a*算法可以使用reeds-shepp曲线或dubins曲线来尝试连接当前的节点(xs)与终点节点(xg)。
[0125]
假设不考虑环境(对应第一个启发函数)，混合a*算法会通过计算从起点到终点的最优reed-shepp曲线的方式，再生成一个额外的子节点；之后混合a*算法基于现有的障碍物地图对该路径进行碰撞检测，无碰撞路径对应的点会加到扩张树中。与直线相比，reed-shepp曲线的计算量是很大的。使用简单的选择规则(selection rule)，在每n个节点(n是正整数)中选取一个计算reed-shepp曲线(这里的n随启发函数递减而减少，即越发靠近终点时，n越小)。图12示出了根据本技术的实施例的混合a*算法的路径节点扩张的过程。
[0126]
与a*算法类似，混合a*算法也是维护两个列表，一个开放列表(open list，或o列表),一个是闭合列表(closed list，或c列表)。open列表是一个优先队列，为每一次搜索提供最好的节点。闭合列表是一个普通队列，保存了已访问过的节点，避免一个节点的重复访问。算法的结束条件是：开放列表为空或者已经搜索到终点。算法不一定会准确搜索到终点，因此引入roundstate函数，在判断当前节点是否到达终点之前对此进行估算。如果没有达到终点，算法会通过执行动作空间中的所有动作对路径节点进行扩张。如果生成的节点不在c列表中(也就是没有被算法遍历过)，则计算目前为止的代价(cost-so-far)；如果生成的节点不在o列表中(已被遍历过)或者所得到的目前为止的代价小于当前节点已有的代价，这时用当前得到的较小的代价更新目前为止的代价。
[0127]
搜索的具体过程包括：
[0128]
首先，进行采样，获得一些离散的轨迹点以及起始点的速度与加速度,得到节点点击集(point_set)，即创建开放列表。
[0129]
将起始点及目标点的三维位置转化至栅格地图的索引。并计算第一个扩张点的启发式成本(heuristic cost)。
[0130]
迭代循环搜索扩张节点，扩张节点的同时不断进行两点边界的直达曲线计算：
[0131]
从open_list优先级队列中取出f(n)＝g(n)+h(n)代价值最小的节点，其中f(n)是从初始点a经由节点n到目标点b的估价函数，g(n)是在状态空间中从初始点a到节点n的实际代价，h(n)是从n到目标点b的最佳路径的估计代价。
[0132]
判断当前节点是否超出水平或是离终点较近了，并计算一条直达曲线，检查这条曲线上是否存在。若存在，则搜索完成，返回路径点即可。
[0133]
如果当前节点没有达到终点，算法会通过执行动作空间中的所有动作对路径节点进行扩张-剪枝：1、在开放列表中删除节点，并在close_list中添加节点。2、初始化状态传递。3、判断节点是已经被扩展过。4、状态传递循环迭代，检查速度约束，检查是否碰撞障碍物，都通过的话，就计算当前节点的g分数(g_score，即当前点到沿着初始点a产生的路径到a点的移动耗费)以及f分数(f_score，即不考虑不可通过区域(障碍区域)，当前点到目标点点b的理论移动耗费)，并且对重复的扩展节点进行剪枝：判断节点若在不在close_list中。判断节点最大速度。判断节点不在同样的网格中。判断节点是否碰撞到障碍区域。状态传递，通过前向积分得到扩展节点的位置和速度statetransit()。计算当前节点的真实的代价g值。计算启发式代价h值。在循环中对比扩展节点，进行节点剪枝。
[0134]
如果开放列表已经遍历完成了，没有搜索到路径，则开放集合是空的，即没有路径。
[0135]
图13示出了根据本技术的实施例的混合a*算法规划得到的示例路线图。
[0136]
然后，介绍利用人工势场法来规划所述航空器的航路以避开所述障碍区域的实施例。
[0137]
人工势场法路径规划是由khatib提出的一种虚拟力法(oussama khatib，real-time obstacle avoidance for manipulators and mobile robots.proc of the 1985ieee.)。它的基本思想是将物体在周围环境中的运动，设计成一种抽象的人造引力场中的运动，目标点对物体产生“引力”，障碍物对物体产生“斥力”，最后通过求合力来控制物体的运动。应用势场法规划出来的路径一般是比较平滑并且安全，但是这种方法存在局部
最优点问题。
[0138]
人工势场法是局部路径规划的一种比较常用的方法。这种方法假设物体在一种虚拟力场下运动。
[0139]
利用势函数u来建立人工势场。势(场)函数是一种可微函数，空间中某点处势函数值的大小，代表了该点的势场强度。最简单的势函数是引力/斥力势函数。其作用思路很简单：让目标点对物体产生吸引力，障碍物(区域)0对物体产生排斥力。某点q处的势函数u(q)表达为引力势u
att
(q)和斥力势u
rep
(q)之和：
[0140]
u(g)＝u
att
(q)+u
rep
(q)
[0141]
其中，最常见的引力势u
att
(q)的函数表达式如下：
[0142][0143]
ζ——引力增益
[0144]
d(q，q
goal
)——当前点q到目标点q
goal
之间的距离
[0145]
最常见的斥力势u
rep
(q)的函数表达式如下：
[0146][0147]
d(q)——点q与其最近障碍物的距离
[0148]
η——斥力增益
[0149]q*
——障碍物的作用距离阈值，大于此距离的障碍物不会产生斥力影响
[0150]
航路规划的结果是从航路上拟定故障点到选择最优备降场的航路。
[0151]
结合到本技术中，可以用根据本技术的实施例得到的障碍区域作为障碍物来对航空器产生排斥力，从而规划所述航空器的航路以避开所述障碍区域。
[0152]
以上描述了利用混合a*算法和人工势场法来规划所述航空器的航路以避开所述障碍区域，但是本技术不限于此，在确定了障碍区域之后，还可以采用其他算法来规划所述航空器的航路以避开所述障碍区域。
[0153]
如此，可以实现在航空器特殊情况下的自动航路规划，让相关人员可以更快捷更好地优化调度。
[0154]
注意，本文提到的航空器在本公开中可以包括飞机，但是不限于此，其他航空器、例如气球、滑翔机、飞艇、直升机等等在特定情况下也可以适用于本技术中。
[0155]
图14示出了根据本技术的实施例的特殊场景下的航空器航路规划系统1400的方框图。
[0156]
如图14所示，特殊场景下的航空器航路规划系统1400包括：预计装置1401，被配置为根据特殊场景下的航空器的重量、飞行高度以及周围温度来预计所述航空器的飞行剖面数据；获得装置1402，被配置为获得所述航空器的预定航线周围的地形高度数据；规划装置1403，被配置为基于所述飞行剖面数据和所述地形高度数据来规划所述航空器的航路。
[0157]
在一个实施例中，所述特殊场景可以包括如下中的至少一种：起飞一发失效、航路一发失效、客舱释压、航空器故障、航空器飘降等等。
[0158]
如此，在得知了航空器的预计飞行剖面数据(例如可以直观地表示为飞行高度曲
线)以及航线周围的地形高度数据(例如可以直观地表示为地形高度曲线)，则可以规划所述航空器的航路以避免航空器撞到地面障碍物。
[0159]
在一个实施例中，所述预计装置包括：测量装置，被配置为利用气压计高度表获得气压测得高度；修正装置，被配置为根据所述航空器的周围温度来修正所述气压测得高度为所述飞行高度；第一得到装置，被配置为根据特殊场景下的航空器的重量和飞行高度，基于所述航空器的机型厂商提供的故障剖面曲线表得到所述航空器的计划剖面数据；第二得到装置，被配置为根据设定的平飞时长和下降时长，基于所述计划剖面数据来得到所述航空器的飞行剖面数据。
[0160]
如此，最后根据设定的平飞时长和下降时长，基于所述计划剖面数据来得到所述航空器的飞行剖面数据。
[0161]
在一个实施例中，所述规划装置包括：确定装置，被配置为基于所述飞行剖面数据和所述地形高度数据来确定所述航空器在飞行过程会低于地形高度的障碍区域；避开装置，被配置为基于所述障碍区域，规划所述航空器的航路以避开所述障碍区域。
[0162]
如此，可以基于确定的障碍区域，规划所述航空器的航路以避开所述障碍区域。
[0163]
在一个实施例中，所述避开装置被配置为：基于所述障碍区域，利用混合a*算法或人工势场法来规划所述航空器的航路以避开所述障碍区域。
[0164]
如此，可以实现在航空器特殊情况下的自动航路规划，让相关人员可以更快捷更好地优化调度。
[0165]
图15示出了适于用来实现本技术的实施例的示例性电子设备的框图。
[0166]
电子设备可以包括处理器(h1)；存储介质(h2)，耦合于处理器(h1)，且在其中存储计算机可执行指令，用于在由处理器执行时进行本技术的实施例的各个方法的步骤。
[0167]
处理器(h1)可以包括但不限于例如一个或者多个处理器或者或微处理器等。
[0168]
存储介质(h2)可以包括但不限于例如，随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、快闪存储器、eprom存储器、eeprom存储器、寄存器、计算机存储介质(例如硬碟、软碟、固态硬盘、可移动碟、cd-rom、dvd-rom、蓝光盘等)。
[0169]
除此之外，该电子设备还可以包括(但不限于)数据总线(h3)、输入/输出(i/o)总线(h4)，显示器(h5)以及输入/输出设备(h6)(例如，键盘、鼠标、扬声器等)等。
[0170]
处理器(h1)可以通过i/o总线(h4)经由有线或无线网络(未示出)与外部设备(h5、h6等)通信。
[0171]
存储介质(h2)还可以存储至少一个计算机可执行指令，用于在由处理器(h1)运行时执行本技术所描述的实施例中的各个功能和/或方法的步骤。
[0172]
在一个实施例中，该至少一个计算机可执行指令也可以被编译为或组成一种软件产品，其中一个或多个计算机可执行指令被处理器运行时执行本技术所描述的实施例中的各个功能和/或方法的步骤。
[0173]
图16示出了根据本公开的实施例的非暂时性计算机可读存储介质的示意图。
[0174]
如图16所示，计算机可读存储介质1620上存储有指令，指令例如是计算机可读指令1610。当计算机可读指令1610由处理器运行时，可以执行参照以上描述的各个方法。计算机可读存储介质包括但不限于例如易失性存储器和/或非易失性存储器。易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(ram)和/或高速缓冲存储器(cache)等。非易失性存储器例如
可以包括只读存储器(rom)、硬盘、闪存等。例如，计算机可读存储介质1620可以连接于诸如计算机等的计算设备，接着，在计算设备运行计算机可读存储介质1620上存储的计算机可读指令1610的情况下，可以进行如上描述的各个方法。
[0175]
当然，上述的具体实施例仅是例子而非限制，且本领域技术人员可以根据本技术的构思从上述分开描述的各个实施例中合并和组合一些步骤和装置来实现本技术的效果，这种合并和组合而成的实施例也被包括在本技术中，在此不一一描述这种合并和组合。
[0176]
注意，在本公开中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本技术的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本技术为必须采用上述具体的细节来实现。
[0177]
本公开中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。
[0178]
本公开中的步骤流程图以及以上方法描述仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照给出的顺序进行各个实施例的步骤。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意顺序进行以上实施例中的步骤的顺序。诸如“其后”、“然后”、“接下来”等等的词语不意图限制步骤的顺序；这些词语仅用于引导读者通读这些方法的描述。此外，例如使用冠词“一个”、“一”或者“该”对于单数的要素的任何引用不被解释为将该要素限制为单数。
[0179]
另外，本文中的各个实施例中的步骤和装置并非仅限定于某个实施例中实行，事实上，可以根据本技术的概念来结合本文中的各个实施例中相关的部分步骤和部分装置以构思新的实施例，而这些新的实施例也包括在本技术的范围内。
[0180]
以上描述的方法的各个操作可以通过能够进行相应的功能的任何适当的手段而进行。该手段可以包括各种硬件和/或软件组件和/或模块，包括但不限于硬件的电路、专用集成电路(asic)或处理器。
[0181]
可以利用被设计用于进行在此描述的功能的通用处理器、数字信号处理器(dsp)、asic、场可编程门阵列信号(fpga)或其他可编程逻辑器件(pld)、离散门或晶体管逻辑、离散的硬件组件或者其任意组合而实现或进行描述的各个例示的逻辑块、模块和电路。通用处理器可以是微处理器，但是作为替换，该处理器可以是任何商业上可获得的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器还可以实现为计算设备的组合，例如dsp和微处理器的组合，多个微处理器、与dsp核协作的微处理器或任何其他这样的配置。
[0182]
结合本公开描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入在硬件中、处理器执行的软件模块中或者这两种的组合中。软件模块可以存在于任何形式的有形存储介质中。可以使用的存储介质的一些例子包括随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、快闪存储器、eprom存储器、eeprom存储器、寄存器、硬碟、可移动碟、cd-rom等。存储介质可以耦接到处理器以便该处理器可以从该存储介质读取信息以及向该存储介质写信息。在替换方式中，存储介质可以与处理器是整体的。软件模块可以是单个指令或者许多指令，并且可以分布在几个
不同的代码段上、不同的程序之间以及跨过多个存储介质。
[0183]
在此公开的方法包括用于实现描述的方法的动作。方法和/或动作可以彼此互换而不脱离权利要求的范围。换句话说，除非指定了动作的具体顺序，否则可以修改具体动作的顺序和/或使用而不脱离权利要求的范围。
[0184]
上述功能可以按硬件、软件、固件或其任意组合而实现。如果以软件实现，功能可以作为指令存储在切实的计算机可读介质上。存储介质可以是可以由计算机访问的任何可用的切实介质。通过例子而不是限制，这样的计算机可读介质可以包括ram、rom、eeprom、cd-rom或其他光碟存储、磁碟存储或其他磁存储器件或者可以用于携带或存储指令或数据结构形式的期望的程序代码并且可以由计算机访问的任何其他切实介质。如在此使用的，碟(disk)和盘(disc)包括紧凑盘(cd)、激光盘、光盘、数字通用盘(dvd)、软碟和蓝光盘，其中碟通常磁地再现数据，而盘利用激光光学地再现数据。
[0185]
因此，计算机程序产品可以进行在此给出的操作。例如，这样的计算机程序产品可以是具有有形存储(和/或编码)在其上的指令的计算机可读的有形介质，该指令可由处理器执行以进行在此描述的操作。计算机程序产品可以包括包装的材料。
[0186]
软件或指令也可以通过传输介质而传输。例如，可以使用诸如同轴电缆、光纤光缆、双绞线、数字订户线(dsl)或诸如红外、无线电或微波的无线技术的传输介质从网站、服务器或者其他远程源传输软件。
[0187]
此外，用于进行在此描述的方法和技术的模块和/或其他适当的手段可以在适当时由用户终端和/或基站下载和/或其他方式获得。例如，这样的设备可以耦接到服务器以促进用于进行在此描述的方法的手段的传送。或者，在此描述的各种方法可以经由存储部件(例如ram、rom、诸如cd或软碟等的物理存储介质)提供，以便用户终端和/或基站可以在耦接到该设备或者向该设备提供存储部件时获得各种方法。此外，可以利用用于将在此描述的方法和技术提供给设备的任何其他适当的技术。
[0188]
其他例子和实现方式在本公开和所附权利要求的范围和精神内。例如，由于软件的本质，以上描述的功能可以使用由处理器、硬件、固件、硬连线或这些的任意的组合执行的软件实现。实现功能的特征也可以物理地位于各个位置，包括被分发以便功能的部分在不同的物理位置处实现。而且，如在此使用的，包括在权利要求中使用的，在以“至少一个”开始的项的列举中使用的“或”指示分离的列举，以便例如“a、b或c的至少一个”的列举意味着a或b或c，或ab或ac或bc，或abc(即a和b和c)。此外，措辞“示例的”不意味着描述的例子是优选的或者比其他例子更好。
[0189]
可以不脱离由所附权利要求定义的教导的技术而进行对在此描述的技术的各种改变、替换和更改。此外，本公开的权利要求的范围不限于以上描述的处理、机器、制造、事件的组成、手段、方法和动作的具体方面。可以利用与在此描述的相应方面进行基本相同的功能或者实现基本相同的结果的当前存在的或者稍后要开发的处理、机器、制造、事件的组成、手段、方法或动作。因而，所附权利要求包括在其范围内的这样的处理、机器、制造、事件的组成、手段、方法或动作。
[0190]
提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本技术。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本技术的范围。因此，本技术不意图被限制到在
此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。
[0191]
为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本技术的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。

技术特征：
1.一种特殊场景下的航空器航路规划方法，包括：根据特殊场景下的航空器的重量、飞行高度以及周围温度来预计所述航空器的飞行剖面数据；获得所述航空器的预定航线周围的地形高度数据；基于所述飞行剖面数据和所述地形高度数据来规划所述航空器的航路。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据特殊场景下的航空器的重量、飞行高度以及周围温度来预计所述航空器的飞行剖面数据包括：利用气压计高度表获得气压测得高度；根据所述航空器的周围温度来修正所述气压测得高度为所述飞行高度；根据特殊场景下的航空器的重量和飞行高度，基于所述航空器的机型厂商提供的故障剖面曲线表得到所述航空器的计划剖面数据；根据设定的平飞时长和下降时长，基于所述计划剖面数据来得到所述航空器的飞行剖面数据。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述飞行剖面数据和所述地形高度数据来规划所述航空器的航路包括：基于所述飞行剖面数据和所述地形高度数据来确定所述航空器在飞行过程会低于地形高度的障碍区域；基于所述障碍区域，规划所述航空器的航路以避开所述障碍区域。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述障碍区域，规划所述航空器的航路以避开所述障碍区域包括：基于所述障碍区域，利用混合a*算法或人工势场法来规划所述航空器的航路以避开所述障碍区域。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述特殊场景包括如下中的至少一种：起飞一发失效、航路一发失效、客舱释压、航空器故障、航空器飘降。6.一种特殊场景下的航空器航路规划系统，包括：预计装置，被配置为根据特殊场景下的航空器的重量、飞行高度以及周围温度来预计所述航空器的飞行剖面数据；获得装置，被配置为获得所述航空器的预定航线周围的地形高度数据；规划装置，被配置为基于所述飞行剖面数据和所述地形高度数据来规划所述航空器的航路。7.根据权利要求6所述的系统，其中，所述预计装置包括：测量装置，被配置为利用气压计高度表获得气压测得高度；修正装置，被配置为根据所述航空器的周围温度来修正所述气压测得高度为所述飞行高度；第一得到装置，被配置为根据特殊场景下的航空器的重量和飞行高度，基于所述航空器的机型厂商提供的故障剖面曲线表得到所述航空器的计划剖面数据；第二得到装置，被配置为根据设定的平飞时长和下降时长，基于所述计划剖面数据来得到所述航空器的飞行剖面数据。8.根据权利要求6所述的系统，其中，所述规划装置包括：
确定装置，被配置为基于所述飞行剖面数据和所述地形高度数据来确定所述航空器在飞行过程会低于地形高度的障碍区域；避开装置，被配置为基于所述障碍区域，规划所述航空器的航路以避开所述障碍区域。9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述避开装置被配置为：基于所述障碍区域，利用混合a*算法或人工势场法来规划所述航空器的航路以避开所述障碍区域。10.根据权利要求6所述的系统，其中，所述特殊场景包括如下中的至少一种：起飞一发失效、航路一发失效、客舱释压、航空器故障、航空器飘降。11.一种电子设备，包括：存储器，用于存储指令；处理器，用于读取所述存储器中的指令，并执行如权利要求1-5中任一项所述的方法。12.一种非暂时存储介质，其上存储有指令，其中，所述指令在被处理器读取时，使得所述处理器执行如权利要求1-5中任一项所述的方法。

技术总结
提供特殊场景下的航路规划方法、系统、电子设备和介质。该方法包括：根据特殊场景下的航空器的重量、飞行高度以及周围温度来预计所述航空器的飞行剖面数据；获得所述航空器的预定航线周围的地形高度数据；基于所述飞行剖面数据和所述地形高度数据来规划所述航空器的航路。如此，可以实现在航空器特殊情况下的自动航路规划，让相关人员可以更快捷更好地优化调度。调度。调度。


技术研发人员：李佳林 邹小忠 林志文 欧阳嘉兰
受保护的技术使用者：北京中兵数字科技集团有限公司
技术研发日：2023.02.27
技术公布日：2023/9/11