本發(fā)明屬于無人駕駛飛行器，特別是涉及無人機(jī)飛行前智能排班方法及其系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
1、隨著低空經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，航路資源愈發(fā)緊張，帶狀空域內(nèi)的固定航路飛行調(diào)度問題日益凸顯。傳統(tǒng)的飛行排班方式主要依賴人工經(jīng)驗(yàn)，效率低下且難以滿足日益增長的飛行需求。人工排班不僅耗時(shí)費(fèi)力，還容易出現(xiàn)人為失誤，導(dǎo)致航班沖突、延誤等問題，無法保障飛行安全和空域資源的高效利用。在復(fù)雜的帶狀空域環(huán)境下，飛機(jī)數(shù)量眾多、飛行路線復(fù)雜，傳統(tǒng)方法無法準(zhǔn)確預(yù)測和解決飛行沖突，難以實(shí)現(xiàn)對飛行任務(wù)的合理規(guī)劃和調(diào)度。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為此，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于提供一種基于固定航路的無人機(jī)飛行前智能排班方法及其系統(tǒng)，可以對無人機(jī)飛行任務(wù)進(jìn)行合理規(guī)劃和調(diào)度，優(yōu)化航路資源分配。
2、第一方面，本發(fā)明提供一種基于固定航路的無人機(jī)飛行前智能排班方法，包括：
3、步驟s1，基于航路節(jié)點(diǎn)與路段屬性構(gòu)建空域航路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，形成航路關(guān)系網(wǎng)；
4、步驟s2，根據(jù)航路關(guān)系網(wǎng)和用戶提交的飛行計(jì)劃，獲取飛行計(jì)劃所需的航路、節(jié)點(diǎn)和交匯點(diǎn)；
5、步驟s3，預(yù)測飛行沖突并動態(tài)調(diào)整起飛時(shí)間，確保飛行路徑上的起點(diǎn)和終點(diǎn)無時(shí)間沖突，滿足最小安全間隔要求；
6、步驟s4，對飛行任務(wù)排班調(diào)度，使所有飛行任務(wù)在申請的時(shí)間窗口內(nèi)完成，并滿足最小起飛間隔要求。
7、進(jìn)一步的，步驟s1中，航路關(guān)系網(wǎng)生成步驟為：
8、獲取航路utm經(jīng)緯度；
9、將航路utm經(jīng)緯度轉(zhuǎn)化為二維坐標(biāo)；
10、獲得主路、支路和交匯點(diǎn)信息；
11、計(jì)算各條航路的長度；
12、建立航路間關(guān)聯(lián)聯(lián)系。
13、進(jìn)一步的，步驟s2中采用深度優(yōu)先搜索，獲取所有可能的飛行路徑，從所有可能的飛行路徑中獲取飛行計(jì)劃所需的航路、節(jié)點(diǎn)和交匯點(diǎn)。
14、進(jìn)一步的，步驟s3具體包括：
15、獲得航路關(guān)系網(wǎng)中交匯點(diǎn)占用的時(shí)間段；
16、獲得每條路徑的起點(diǎn)和終點(diǎn)；
17、根據(jù)飛行速度和路徑長度，計(jì)算到達(dá)每個(gè)交匯點(diǎn)的理論時(shí)間，根據(jù)理論時(shí)間生成到達(dá)每個(gè)交匯點(diǎn)的時(shí)間窗口；
18、檢查每個(gè)交匯點(diǎn)的時(shí)間窗口是否與所述占用的時(shí)間段沖突；若發(fā)生沖突，則推遲起飛時(shí)間；若無沖突，返回調(diào)整后的時(shí)間和路徑。
19、進(jìn)一步的，步驟s4中，飛行任務(wù)排班調(diào)度包括：
20、建立飛行任務(wù)排班調(diào)度模型，所述模型目標(biāo)函數(shù)為：
21、fitness＝total?prioritory-α*time?range-β*path?diversity
22、其中，fitness為適應(yīng)度，total?prioritory為無人機(jī)分配的所有優(yōu)先級之和，time?range為飛行任務(wù)持續(xù)時(shí)間，path?diversity為航路間飛行任務(wù)差異，α、β為權(quán)重系數(shù)。
23、進(jìn)一步的，使用遺傳算法對飛行任務(wù)排班調(diào)度模型求最優(yōu)解，具體包括：
24、個(gè)體表示為所有飛行任務(wù)的航路和時(shí)間安排；
25、種群初始化為隨機(jī)分配航路，并按順序安排起飛時(shí)間；
26、選擇操作使用錦標(biāo)賽選擇；
27、交叉操作為兩點(diǎn)交叉，并調(diào)整后代的時(shí)間安排；
28、變異操作為隨機(jī)改變飛行任務(wù)的航路分配，并調(diào)整時(shí)間；
29、適應(yīng)度評估使用所述目標(biāo)函數(shù)。
30、進(jìn)一步的，步驟s1中采用分段式結(jié)構(gòu)和分層容量檢測策略建立航路關(guān)系網(wǎng)。
31、進(jìn)一步的，步驟s1中基于歷史無人機(jī)飛行軌跡數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測交匯點(diǎn)占用的時(shí)間段。
32、第二方面，本發(fā)明提供一種基于固定航路的無人機(jī)飛行前智能排班系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：
33、路網(wǎng)層，基于航路節(jié)點(diǎn)與路段屬性生成航路關(guān)系網(wǎng)；
34、規(guī)劃層，根據(jù)航路關(guān)系網(wǎng)和用戶提交的飛行計(jì)劃，獲取飛行計(jì)劃所需的航路、節(jié)點(diǎn)和交匯點(diǎn)；
35、決策層，預(yù)測飛行沖突并動態(tài)調(diào)整起飛時(shí)間，確保飛行路徑上的起點(diǎn)和終點(diǎn)無時(shí)間沖突，滿足最小安全間隔要求；
36、調(diào)度層，對飛行任務(wù)排班調(diào)度，使所有飛行任務(wù)在申請的時(shí)間窗口內(nèi)完成，并滿足最小起飛間隔要求。
37、進(jìn)一步的，路網(wǎng)層中，航路關(guān)系網(wǎng)生成步驟為：
38、獲取航路utm經(jīng)緯度；
39、將航路utm經(jīng)緯度轉(zhuǎn)化為二維坐標(biāo)；
40、獲得主路、支路和交匯點(diǎn)信息；
41、計(jì)算各條航路的長度；
42、建立航路間關(guān)聯(lián)聯(lián)系；
43、規(guī)劃層中，采用深度優(yōu)先搜索，獲取所有可能的飛行路徑，從所有可能的飛行路徑中獲取飛行計(jì)劃所需的航路、節(jié)點(diǎn)和交匯點(diǎn)；
44、決策層中，預(yù)測飛行沖突并動態(tài)調(diào)整起飛時(shí)間具體包括：
45、獲得航路關(guān)系網(wǎng)中交匯點(diǎn)占用的時(shí)間段；
46、獲得每條路徑的起點(diǎn)和終點(diǎn)；
47、根據(jù)飛行速度和路徑長度，計(jì)算到達(dá)每個(gè)交匯點(diǎn)的理論時(shí)間，根據(jù)理論時(shí)間生成到達(dá)每個(gè)交匯點(diǎn)的時(shí)間窗口；
48、檢查每個(gè)交匯點(diǎn)的時(shí)間窗口是否與所述占用的時(shí)間段沖突；若發(fā)生沖突，則推遲起飛時(shí)間；若無沖突，返回調(diào)整后的時(shí)間和路徑；
49、調(diào)度層中，飛行任務(wù)排班調(diào)度包括：
50、建立飛行任務(wù)排班調(diào)度模型，所述模型目標(biāo)函數(shù)為：
51、fitness＝total?prioritory-α*time?range-β*path?diversity
52、其中，fitness為適應(yīng)度，total?prioritory為無人機(jī)分配的所有優(yōu)先級之和，time?range為飛行任務(wù)持續(xù)時(shí)間，path?diversity為航路間飛行任務(wù)差異，α、β為權(quán)重系數(shù)。
53、有益效果：
54、本發(fā)明提供的基于固定航路的無人機(jī)飛行前智能排班方法及系統(tǒng)，通過四層協(xié)同架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了從基礎(chǔ)的航路網(wǎng)生成到智能決策的全流程閉環(huán)，提高了飛行前排班的自動化和智能化水平，減少了人工干預(yù)，降低了人為失誤的風(fēng)險(xiǎn)。
55、路網(wǎng)層采用規(guī)則引擎、優(yōu)化算法，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測航段流量、動態(tài)調(diào)整航路分配、預(yù)測擁堵節(jié)點(diǎn)，有效提高了空域利用率，保障了航路的暢通。
56、規(guī)劃層采用深度優(yōu)先搜索結(jié)合特定策略，能夠快速獲取高效快捷的飛行路線，滿足飛行計(jì)劃的需求。
57、決策層通過沖突預(yù)測和起飛時(shí)間調(diào)整，確保了飛行路徑上關(guān)鍵交匯點(diǎn)無時(shí)間沖突，滿足最小安全間隔要求，提高了飛行安全性。
58、調(diào)度層的遺傳算法能夠在多約束條件下優(yōu)化飛行任務(wù)的排班調(diào)度，最大化優(yōu)先級總和，平衡通道任務(wù)分配，提高了資源利用效率。
1.一種基于固定航路的無人機(jī)飛行前智能排班方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟s1中，航路關(guān)系網(wǎng)生成步驟為：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，步驟s2中采用深度優(yōu)先搜索，獲取所有可能的飛行路徑，從所有可能的飛行路徑中獲取飛行計(jì)劃所需的航路、節(jié)點(diǎn)和交匯點(diǎn)。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，步驟s3具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟s4中，飛行任務(wù)排班調(diào)度包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，使用遺傳算法對飛行任務(wù)排班調(diào)度模型求最優(yōu)解，具體包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟s1中采用分段式結(jié)構(gòu)和分層容量檢測策略建立航路關(guān)系網(wǎng)。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟s1中基于歷史無人機(jī)飛行軌跡數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測交匯點(diǎn)占用的時(shí)間段。
9.一種基于固定航路的無人機(jī)飛行前智能排班系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于，