A Multiaircraft Path Distributive Planning Method via Autonomous Self‐Separation Operation Mode
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a multiaircraft path planning method framework for autonomous operation and distributed decision‐making was proposed. The core content of this framework consists of two parts: single‐aircraft path planning and multiaircraft path coordination. The path planning process includes airspace operational situation assessment, initial path generation based on operational situation, path optimization, and smoothing. A joint path planning algorithm of artificial potential field (APF) and particle swarm optimization is designed to overcome the inherent defects of the APF method and optimize the path to make it more resistant to disturbance. In the process of multiaircraft route coordination, a mixed strategy game model is constructed to promote the fair allocation of airspace resources among aircraft. The mathematical properties of the mixed strategy Nash equilibrium solution for this problem are presented. Finally, a simulation scenario is constructed based on the actual sector structure (ZSSSAR01) and running data to verify the effectiveness of the proposed method. The simulation results show that with the increasing proportion of aircraft operating in the autonomous mode, the length of the planned path increases first and then decreases, the airspace operation situation is gradually balanced in the spatial distribution, and the robustness of the planned path is gradually enhanced. The average path length of aircraft increases only by 9.15%, but the peak air traffic complexity can be reduced by 34.77%, and the number of highly utilized grids in airspace can be increased by 22.55%. And, the anti‐disturbance capability of this path is significantly improved. It proves that the multiaircraft distributed route planning method proposed in this paper has a good application prospect in future air traffic management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».