CN102541069A - 偏离损失的避免操纵 - Google Patents

偏离损失的避免操纵 Download PDF

Info

Publication number
CN102541069A
CN102541069A CN201110430318XA CN201110430318A CN102541069A CN 102541069 A CN102541069 A CN 102541069A CN 201110430318X A CN201110430318X A CN 201110430318XA CN 201110430318 A CN201110430318 A CN 201110430318A CN 102541069 A CN102541069 A CN 102541069A
Authority
CN
China
Prior art keywords
speed
los
aircraft
avoid
potential
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201110430318XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN102541069B (zh
Inventor
P·D·霍
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Boeing Co
Original Assignee
Boeing Co
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Boeing Co filed Critical Boeing Co
Publication of CN102541069A publication Critical patent/CN102541069A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102541069B publication Critical patent/CN102541069B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/04—Anti-collision systems
    • G08G5/045—Navigation or guidance aids, e.g. determination of anti-collision manoeuvers
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/10—Simultaneous control of position or course in three dimensions
    • G05D1/101—Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft
    • G05D1/106—Change initiated in response to external conditions, e.g. avoidance of elevated terrain or of no-fly zones
    • G05D1/1064—Change initiated in response to external conditions, e.g. avoidance of elevated terrain or of no-fly zones specially adapted for avoiding collisions with other aircraft
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/0004—Transmission of traffic-related information to or from an aircraft
    • G08G5/0008—Transmission of traffic-related information to or from an aircraft with other aircraft
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/0004—Transmission of traffic-related information to or from an aircraft
    • G08G5/0013—Transmission of traffic-related information to or from an aircraft with a ground station
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/0073—Surveillance aids
    • G08G5/0078—Surveillance aids for monitoring traffic from the aircraft

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明涉及一种用于飞行器的飞行管理***，其可确定操纵以避免该飞行器和另一飞行器之间的偏离损失。飞行管理***可包括处理器和可与处理器通信的存储器。存储器可存储可由处理器执行的指令，以识别所述飞行器和第二飞行器之间的潜在偏离损失LOS。指令还可由处理器执行以确定使用预定参数执行第一速度操纵是否被预测以避免潜在LOS。指令还可由处理器执行以当第一速度操纵被期望避免潜在LOS时确定第二速度操纵的参数。

Description

偏离损失的避免操纵
优先权要求
本申请是在2009年11月13日提交的美国专利申请No.12/617,822的继续并且要求其优先权。
技术领域
本公开一般涉及实施操纵以避免飞行器之间的偏离损失的***和方法。
背景技术
飞行器之间的偏离损失可在飞行器之间的任何具体的偏离请求被违反时发生。航空的最小偏离标准基于FAA(Federal AviationAdministration)由ATS(Air Traffic Service)署制定。
当潜在的偏离损失(LOS)被检测到时，LOS可由人工干预而被解决。例如交通控制者可预测偏离损失并且可对一个或多个运载工具提供指令以避免LOS。然而，当无人驾驶空中运载工具的数据链接失效时，不管是交通控制者还是远程驾驶员均不能够使得机载载能力有效从而避开其他飞行器。
在另一示例中，交通预警和碰撞避免***(TCAS)可预测不安全的偏离并且可对车辆控制者产生改变高度的预警或者避免指令。控制交通规则指示无人驾驶***不允许无人驾驶的飞行器的偏离的高度的改变。例如，FAA CFR 91.113(b)描述了：“当该段的规则给出了其他飞行器处于正常位置时，除了非常清楚，驾驶员必须按照路线飞行飞行器并且不能在其上方、下方或前方飞行。”
发明内容
本文公开的***和方法可提供飞行器机载的避免偏离损失的能力。例如，控制***，例如感测与避免***可被整合到飞行器内。控制***可识别潜在的偏离损失情况并且可实施操纵从而避免偏离损失。控制***可执行使用预定参数的初始测试以确定具体的操纵类型是否能被实施以避免潜在的偏离损失。在确定具体的操纵类型能够避免偏离损失之后，控制***可试图寻找同样能避免偏离损失的稍柔和的具体操纵类型。这种控制***能够使得无人驾驶的空中运载工具在国内领空中飞行，而没有关于偏离损失的违反飞行安全规定。
具体的实施例包括飞行器的飞行控制***。飞行控制***可包括处理器和与处理器通信的存储器。存储器可储存由处理器执行的指令，从而识别飞行器和第二飞行器之间的潜在偏离损失(LOS)。所述指令可被处理器进一步执行，以确定使用预定参数执行第一速度操纵是否预测避免潜在LOS。所述指令可由处理器被进一步执行，从而当第一速度操纵被预测以避免LOS时，确定第二速度操纵参数。潜在LOS通过推断飞行器和第二飞行器的飞行矢量而被识别。预定参数包括最大减速度和最小保持持续时间中的一个。
在具体的实施例中，方法可包括在第一飞行器的机载上自动识别第一飞行器和第二飞行器之间的潜在偏离损失(LOS)。方法还包括去顶速度操纵的参数以避免潜在的LOS。方法还包括根据这些参数执行速度操纵。一撒谎能够参数可包括加速度和保持时间中至少一个。当预定速度操纵避免LOS时，速度操纵的参数可被确定。
在具体的实施例汇总，飞行器可包括感测和避免***，该***可使得飞行器响应于飞行器和第二飞行器之间的潜在偏离孙淑(LOS)而执行操纵。感测和避免***可通过确定使用预定的参数执行第一速度操纵是否避免潜在LOS而执行操纵。当执行第一速度操纵将避免LOS时，感测和避免***可确定用于第二速度操纵的参数，从而避免潜在的LOS。第二速度操纵可根据被确定的参数来执行。
已经被描述的特征、功能和优点可独立于各种实施例而实现或者可在其他实施例中组合，其更多细节参考随后的说明和附图被公开。
附图说明
图1是包括避免操纵***的飞行器的方块图；
图2是在具体的实施例中示出侧向操纵模型的控制变量的图解；
图3是侧向避免操纵解的具体实施例的流程图；
图4是示出不存在侧向操纵解的潜在情况的图解；
图5A是示出当平行支路被包括在最近碰撞点(CPA)计算中时，示出随分叉时间便哈的概念绘图；
图5B是示出当平行支路未被包括在最近碰撞点(CPA)计算中时，示出随分叉时间便哈的概念绘图；
图6是示出最小持续时间(即，没有平行支路)的平行支路没有导致LOS的潜在情况的图解；
图7是试位寻找方法的具体实施例的流程图；
图8是确定最近碰撞点的方法的具体实施例的流程图；
图9是示出在具体实施例中用来确定转弯的分量的绘图；
图10是示出在具体实施例中用来确定转弯的分量的绘图；
图11是在具体实施例中图示说明对应于速度的变化的惯性线中的变化的图解；
图12是确定轨迹的方法的具体实施例的流程图；
图13是速度避免操纵解的具体实施例的流程图；
图14是包括感测和避免***的飞行器的方块图；
图15是实施速度避免操纵的方法的具体实施例的流程图。
具体实施方式
为了避免偏离损失，考虑了很多变量，例如描述每个飞行器的轨迹的标量(例如，航向、速度、高度等等)。可期望的是以及时并且高效的方式避免偏离损失(即，以允许两个飞行器尽可能接近期望的到达时间到达它们的目的地并且飞行器没有耗费过量燃料或者实施不需要的操纵)。当考虑效率和及时性时，避免偏离损失是一个相当复杂、多变量问题。本文公开的实施例分解了该复杂、多变量的问题为一更高效系列的单个变量问题。例如，所述问题被模型化为一个或多个标准零求解问题并且“试位”方法(试位法(Regula Falsi method))可被用来解决子问题。如本文公开的分解问题可提供优质的处理时间并且可非常适合于飞行器上机载的实时处理。
本文公开的具体实施例可避免偏离损失情况，而不实施不必要的麻烦操纵。例如，为了确定偏离损失是否将发生在未来的某点处，可在未来的该点处做出预测。对在已知控制情况(即，飞行器机载上做出了偏离损失的决定，在此也被称为“主动方”)下的第一飞行器将在未来某点处的预测可遭受不确定性。例如，外部情况，例如天气(例如变化的侧风或湍流)对预测提供了一些不确定性。对未知或独立控制(在本文中也被称作“闯入方”)的飞行器在未来某点处的预测可遭受更大的不确定性。例如，闯入方的路径可在驾驶员的谨慎选择下遭受改变，他(她)的意图可以是未知的。此外，不可期望主动方执行不需要的操纵。例如，执行不需要的操纵可被认为对于远程驾驶员是讨厌的。可能浪费燃料，可能导致延迟并且可能由于操纵可导致主动方以错误或不可预期的方式表现而导致安全问题。为了降低执行不必要的操纵的可能性或频率，操纵可在尽可能靠近偏离损失被预期发生的时间被执行。以此方式推迟操纵的执行可允许预期中的一些不确定性被解决，从而操纵可被避免或修改。
具体的实施例包括速度降低操纵***。速度降低操纵***可通过改变主动方的速度而避免偏离损失。在具体的实施例中，速度降低操纵***可补充而不是替换其他避免操纵产生***，例如TCAS或侧向操纵***。例如，速度降低操纵***可被整合或者联接至其他避免操纵产生***。为了说明目的，速度降低操纵***可被联接至其他感测和避免***，这可完成向不同情况提供适当的避免操纵。TCAS可使用高度变化来提供偏离。侧向操纵***可使用方向变化提供偏离。速度降低操纵***使用速度变化提供偏离。在一些情况中，速度操纵可能不足以避免偏离损失，在此情况中，TCAS***可提供高度操纵的变化以避免偏离损失，或者侧向操纵***可通过方向的改变以避免偏离损失。
侧向操纵***可利用风矢量来产生参照惯性的转弯而不是参照地面的转弯。使用参照惯性的转弯能够改进飞行控制者的能力，以遵循命令的路线或轨迹。例如，参照地面的转弯可通过改变横倾角(bank angle)而被执行，从而遵循期望的地面轨迹。根据风力和转弯半径，横倾角可在飞行的表现能力之外。因此，飞行器可能不能遵循可导致偏离的损失的参照地面的转弯。
本文使用了以下术语。这些术语不打算限制，仅为简化所公开的避免偏离损失的***和方法的描述而使用。
主动方-指代执行操纵从而避免偏离损失的运载工具(例如，飞行器)。即，主动方是对第二运载工具给出可通行路线的运载工具。在具体的实施例中，主动方可控制机载***以避免偏离损失，从而能够使得主动方上机载的自动避免偏离损失。
闯入方-指代主动方正在避免的运载工具。
冲突-指代基于期望的错开距离(miss distance)S预测的主动方和闯入方之间的偏离损失(LOS)。
偏离区域-指代具有一半期望错开距离S的半径的圆形区域。
CPA(最近碰撞点)-指代主动方和闯入方之间的距离处于其最小值。CPA可被指定为地点、距离、时间或者关于它们的任何组合。CPA可发生在偏离损失之后。
决定(resolution)-指代如果被执行，将导致保持期望的错开距离的操纵。
操纵开始时间(或分叉时间)-指代一个时间点，在该时间点处操纵开始执行以实施决定。为了说明目的，运载工具不改变当前意图(即，不分叉)直到它开始执行决定。决定开始执行的时间是操纵开始时间。
不必要的操纵-指代对于避免偏离损失而主动方不需要(例如，当偏离损失本来可在没有偏离的情况下被避免)执行的操纵(即，自主动方指定的速度和路径的偏离)。
以下公开的等式使用了二维笛卡尔坐标***，这是对于主动方和闯入方常用的本地切平面。假设当没有足够的垂直偏离时，主动方和闯入方的轨迹被投影到常用坐标***上。FAA可通行路线规则包括当运载工具下降或上升时特定的指令，并且在感测和避免***中的高级功能可确定何时应使用遵循下降和上升规则的过程。因此，虽然可在一些实施例(即，在包括TCAS的实施例中)中使用高度的改变，但是确定高度的改变的操纵不再详细描述。
图1是包括避免操纵***128的飞行器100的方块图。在具体的实施例中，飞行器100可以是无人驾驶运载工具(UAV)。避免操纵***(128)可包括速度避免操纵***，侧向避免操纵***，二者。
飞行器100还可包括飞行管理***(FMS)102。FMS102可经由空-空通信***104、空-地通信***106，被动交通传感器108(例如，照相机或光学传感器)，主动交通传感器110(例如，雷达)或关于它们的组合而接收信息。空-空通信***104可包括广播式自动相关监视(ADS-B)***118。ADS-B118可定期或偶尔广播飞行器的位置并且可能广播其他信息至地面站或其他飞行器。空-孔通信***104还可包括交通预警和碰撞避免***(TCAS)122。TCAS122可预测不安全的偏离并且可产生预警或避免指令来改变飞行器100的高度。
FMS102可接收关于飞行器100的信息作为运载状态的数据114。运载状态数据114可包括例如飞行器100的位置、飞行器100的速度、飞行器100的航向或航线，飞行器100的高度的信息，飞行器100的记载信息相关***或者关于它们的组合。FMS102可使用自空-空通信***104、被动交通传感器108、主动交通传感器110、空-地通信***106、运载工具状态数据114或者关于它们的组合接收的信息，从而确定发送至飞行器100的飞行控制器112的命令。例如，当FMS102检测潜在的偏离损失时，FMS102可确定执行避免操纵的命令(例如，速度避免操纵或侧向避免操纵)并且可发送指令值飞行控制器112。
FMS102可包括数据融合管理器116。数据融合管理器116可接收运载工具状态数据114，自传感器108和110的数据，自空-空通信***104的数据。数据融合管理器116可处理所述数据以产生对应于飞行器100的一组数据和对应于闯入方的一组数据。即，数据融合管理器116可数据表示主动方状态的第一组状态数据和表示闯入方状态的第二组状态数据。第一和第二组状态数据可被提供至避免管理器124。
避免管理器124可处理状态数据从而识别潜在的偏离损失。当潜在的偏离损失被识别时，避免管理器124可使用AMS128来确定能够被执行以避免偏离损失的操纵。当执行操纵的时间到达时，避免管理器124可发出避免命令至代理飞行员126。在具体的实施例中，避免管理器124是执行软件以实施AMS128的计算机***。在另一具体实施例中，避免管理器124包括电路和其他硬件，例如专用集成电路，适于实施AMS128。
AMS128可包括侧向避免操纵***(LAMS)，速度避免操纵***(SAMS)或者二者。AMS128可以是在至少两种模式下可操作的。例如，在第一模式中，避免命令可从AMS128通过代理飞行员126被发送至飞行引导器/自动驾驶员130。飞行引导器/自动驾驶员130可发出指令至飞行计算机132，从而致使飞行器100实施避免偏离损失的操纵。因此，在第一模式中，飞行器100可自动(即，没有人工干预)执行操纵以避免预测的偏离损失。
在第二模式中，AMS128可发出信息以建议远程驾驶员(例如，在地面上通过远程控制飞行车载工具的驾驶员)实施操纵。远程驾驶员能够接收或拒绝操纵。在第二模式中，AMS128可发出操纵信息至代理驾驶员126。代理驾驶员126可经由空-地通信***106的远程驾驶员数据链接134发出操纵信息至远程驾驶员。然后，代理驾驶员126可从远程驾驶员经由远程驾驶员数据链接134接收指示接收或拒绝操纵的信息。如果远程驾驶员接受操纵，则操纵信息可被推进至飞行引导器/自动驾驶员130以执行。如果远程驾驶员拒绝操纵，则操纵信息可不被推进至飞行引导器/自动驾驶员130。如果没有接收到指示接收或拒绝的操纵的信息，则操纵信息被发送至飞行引导器/自动驾驶员130以执行或者可作出另一尝试从而将操纵信息发送至远程驾驶员。因此，在第二模式中，当操纵没有被远程驾驶员拒绝时，飞行器100可自动执行操纵以避免预测的偏离损失。即，当人工没有干预超过操纵时，操纵可被自动执行。在具体的实施例中，AMS128能够使得可能是UAV的飞行器100避免与一个或多个其他飞行器的偏离损失。
侧向操纵
参考图2，飞行器100的侧向操纵模型被示出。图2的侧向操纵模型图示说明了可通过图1的AMS128执行的计算，以确定侧向操纵进而避免偏离损失。图2的侧向操纵模型包括由八个点连接的七个部段。例如，这些部件包括四个弧线或转弯205-208和三条直的支路202-204。每个弧线可使用想呕头脑个的转弯半径。例如，转弯半径可基于期望的飞行器横倾角和空速被确定。转弯半径209，r可被计算为r＝V2/(g*tan(φ))，其中r＝以米计量的转弯半径；V＝以米/秒计量的空速；g＝以米/秒2计量的重力加速度；φ＝以弧度级联的期望横倾角；并且符号*表示乘法。
一组控制变量可用来产生或定义侧向操纵。例如，用于侧向操纵的控制变量可包括[θa，θc，m，p，q，d]，其中θa是第一转弯205和第二转弯206的持续时间或角度值(例如，以弧度或角度计量)；θc是第三转弯207和第四转弯208的持续时间或角度值(例如，以弧度或角度计量)；m是第一支路202(例如，以米计量)的惯性长度；p是第二支路203(例如以米计量)的惯性长度；q是自初始时间的分叉时间(例如，以秒计量)；并且d或者dbank是初始横倾方向(例如，向左或向右)。
在具体的实施例中，第一和第二转弯205和206属于相同的持续时间，所以第二支路203平行于初始路径或矢量201。此外，第三和第四转弯可属于相同的持续时间。最后支路204可以是被设定的变化值，以使得操纵横穿初始矢量201。即，最后支路204的长度可被选择从而在执行了第二转弯208之后，飞行器100在此沿初始路径201飞行。
控制变量的范围可被建立从而仅发生向前的移动。开始时间可被限定为偏离损失的预定侧时间。其他对于控制变量或其他参数的显示可以是可配置的。在具体的实施例中，以下限制可施加在控制变量上：θa可具有[0，90]的角度地面航线的范围；θc可具有[0，90]的角度地面航线的范围；m可具有[0，M]米的范围，其中M是可配置的最大偏离路径的距离(即，初始路径201和第二支路203之间的最大侧向距离)；p可具有[0，P]米的范围，其中P是可配置的最大通过距离；q可具有[0，L]秒的范围，其中L是偏离损失的时间；并且dbank可具有-1或+1的值(其中-1对应于左横倾并且+1对应于右横倾)。横倾方向dbank可随着控制变量被预定并且移除，这可方向遵循一些FAA可通行路线的规则。例如，横倾方向dbank可被预定为仅允许右转弯。
控制变量[θa，θc，m，p，q，d]可用来产生限定图2中示出的侧向操纵的轨迹。例如，可使用移动的标准等式。为了简化本公开，确定轨迹的细节计算被提供在以下轨迹计算部段中。可用来计算轨迹的概要(给出飞行器的控制变量和初始位置P；风的矢量W；惯性速度s；惯性航线i；和转弯半径r)被提供在表1中。弧度可用来执行表1中的计算，然而，角度被示出仅为读者的方便。表1的转弯中心计算中的符号的不同对应于首先右转弯、左转弯两次并且再次右转弯(即，图2的转弯205-208)。这些计算在当第一转弯为右转是具有不同的符号。
Figure BSA00000640921200091
Figure BSA00000640921200101
第三支路204的持续时间可依赖于第三转弯207的退出位置。第三支路204的持续时间可被确定，这样在操纵的结束，飞行器100拦截并且反馈至原始矢量201。拦截可如在标题为“风中拦截目标矢量”的部分中轨迹计算部分被计算。当使用给定的θc值时，可能没有足够空间来做出第三转弯和第四转弯207、208。例如，第四转弯206的结束可以“超过”原始矢量201。在这种情况下，方法“使用平行矢量求出拦截”(也在轨迹计算部段中)可用来求出拦截。
在具体的实施例中，图1的AMS128还计算两个矢量的最小碰撞点的时间t。例如，AMS128可使用一下等式：
t = ( x 1 - x 2 ) ( vx 2 - vx 1 ) + ( y 1 - y 2 ) ( vy 2 - vy 1 ) ( vx 2 - vx 1 ) ( vx 2 - vx 1 ) + ( vy 2 - vy 1 ) ( vy 2 - vy 1 )
其中x1是主动方(例如，图2中的飞行器)的初始x位置(例如，在x-y平面中的x坐标)；y1是主动方的初始y位置(例如，在x-y平面中的y坐标)；vx1是主动方的初始x速度；vy1是主动方的初始y速度；x2是闯入方(在图2中未示出)的初始x位置；y2是闯入方的初始y位置；vx2是闯入方的初始x速度；并且vy2是闯入方的初始y速度。
当CPA已经发生时，CPA的时间将是负的(例如处于过去并且主动方和闯入方正在偏离)。在这种情况中，初始位置的距离被获取为CPA。对于有限时间矢量(例如，用来通过转弯接近主动方路径的矢量)，时间t可在矢量的结束点之后(例如，在矢量停止被用来通过转弯靠近主动方的路径之后)发生。在这种情况中，最短持续时间用来求出CPA的时间。否则，在以上等式中确定的时间t可用来定义CPA的时间。
主动方和闯入方得位置可被外插至CPA，并且主动方和闯入方之间的距离可在CPA处被计算。被计算的距离是在主动方和闯入方之间期望发生的最近距离。如果被计算的距离小于期望的偏离距离S，则偏离损失被预测发生。
当对于一系列转弯和支路计算CPA时，以上程序可被重复并且可计算出最小距离。寻找时间框架可用来实施计算。例如寻找可使用不同的时间框架来执行，每个寻找可从寻找框架的开始时间到寻找框架的结束时间执行。
为了相对闯入方计算操纵的CPA，侧向操纵可用来通过转弯(例如，图2的转弯205-208)产生一系列的线性靠近。例如，在轨迹计算部段中的等式(3)-(10)可被用来单步调整转弯。连续的点和单步时间(即，每一步的持续时间)可用来产生地面矢量。该方法的近似误差可直接与步骤的尺寸成比例。例如，误差可以是r*[1-cos(θ/2)]，其中r是半径，并且θ是步骤角度值。对应的地面框架误差能够随着风而升高。地面矢量的结构可被用来使用以上描述的CPA计算技术求得侧向操纵和闯入方的地面矢量之间的最小距离。
因此，图1的AMS128可使用将多个变量限制的优化问题分解为一种更高效系列的单个变量问题的分解。例如，当为具体控制变量执行寻找时，一组控制变量保持不变。每个寻找可被引导为为标准零/求根问题。试位方法可被用来解决标准零/求根问题。如果问题被限定，试位方法收敛，所以问题的分解被设计为带有限定的寻找。在此背景下，“限定”意味着对于单个变量函数f(x)和两个x的初始值，x0和x1，解f(x0)和解f(x1)是相对的极。即，f(x)在f(x0)和f(x1)之间具有零值。在以上描述的过程中函数f(x)是最小值CPA距离减去期望的错开距离S。当最小值CPA距离和期望的错开距离相等时，该函数为零，当存在额外的偏离(即，当最小值CPA距离大于期望的错开距离时)该函数为正，当存在LOS(即，当最小CPA距离小于期望的错开距离时)时该函数为负。
以上计算可通过设定θc等于θa而被简化。其他简化可通过仅使用具体方向的转弯作为侧向操纵的初始转弯而实现。例如，初始转弯可被限制为右转弯。设定θc等于θa并且请求初始转弯为具体的方向将控制变量的数目降低为四(θa，m，p，q)。为了执行计算，需要θa或者m，而不是二者。因此，仅可寻找三个试位可被执行来求得完整的操纵。初始测试可被用于确定侧向操纵的限制。例如，在初始测试中，图2的第一和第二转弯205、206的角度距离可被设定为最大值(例如，90°)，并且第一支路202的长度或持续时间可被设定为最小值(0米)。初始测试将求得或者仍存在LOS或者不存在。当在初始测试中不存在LOS时，然后，由于延伸第一支路202将近提供对于避免LOS不需要的额外的偏离，所以没有任何理由延长第一支路202的长度。因此，第一支路202可被限制为用于初始测试的最小值。在此情况中，第一和第二转弯205、206的角度距离可被降低为小于最大值，从而减小行驶的距离。当在初始测试中存在LOS时，第一和第二转弯205、206的角度距离可保持最大值(例如，90°)并且不需寻找θa。在此情况中，第一支路202的长度可被增大为实现偏离(即，避免LOS)。因此，寻找m可被执行。
图3是侧向避免操纵解的具体实施例的流程图。在图3中，试位寻找在314、316、318和324被引导。当小于偏离距离S的最小碰撞点(CPA)被识别时，在302，LOS被预测，在304，寻找被预测。寻找的准备可包括设定一下变量：
  θa   θc   m   p   q
  最大   最大   最小   最大   最小
每个变量的最大值和最小值可被预定，例如，基于任务说明、基于主动方的特征或者基于其他标准。在具体的实施例中，q的最小值可以是零(即，qmin＝0秒)并且θa的最大值可以是90度(即，θa，max＝90度)。这些值指明操纵立即开始并且做出最大第一转弯205。这些值还延长了平行于原始路径201的操纵的第二支路203的持续时间p。
在特定情况下，可能的是没有侧向操纵解来避免LOS(例如，当LOS非常邻近时)。为了确定侧向操纵解是否存在，错开距离从第一转弯205开始通过第二转弯206在306被测试。当在306存在LOS时，不存在侧向操纵解，并且方法在308退出。当没有侧向操纵解退出时，对于LOS的另一解可被确定，例如改变速度或者改变高度。
当在306存在LOS时，一个或多个寻找可被执行以确定侧向操纵以避免LOS。在310，可作出选择将要被寻找的变量的决定。例如，以上描述的初始测试通过确定LOS是否与第一转弯205(即，最大值第一转弯持续时间)和第一支路202的最小值(即，最小值第一支路持续时间)发生而被执行。当在310不存在LOS时，最大值第一和第二转弯是足够的，并且在316寻找被执行，以通过最小值第一支路持续时间避免LOS求得降低的转弯持续时间。当最大值第一支路持续时间和最大值第一转弯持续时间导致LOS时，不存在侧向操纵解，并且方法在308处结束。当最大值第一支路持续时间和最大值第一转弯持续时间没有导致LOS时，在314执行寻找，以求得小于最大值第一支路持续时间的第一i支路持续时间，所述最大值第一支路持续时间使用最大值第一转弯持续时间不导致LOS。
不管用于第一支路持续时间的寻找314被执行或者用于第一转弯持续时间的寻找316被执行，寻找框架在平行支路(即，图2的第二支路203)处结束。试位方法被用来求得第一支路持续时间或者第一转弯持续时间，这导致CPA等于期望的错开距离。试位方法限制值是用于寻找变量(例如，第一支路持续时间或第一转弯持续时间)的最小值和最大值。为了说明目的，用于第一转弯持续时间的寻找316，限制值是最小持续时间转弯和最大持续时间转弯。通过将第一转弯持续时间设定为最小值(例如，零)，在图2中图示说明的操纵失效并且路径仅是原始路径201。因为原始路径201具有LOS(如在302识别的)，所以零转弯持续时间将导致LOS并且f(0)具有幅值(即，最小CPA距离小于期望的错开距离)。最大转弯持续时间不会导致LOS(如在310确定的)，并且f(max)具有正值(即，最小值CPA距离大于期望的错开距离)。因此，函数f(x)被限制。
对于第一支路持续时间寻找的寻找314，限制值是最小支路持续时间和最大支路持续时间。使用最小支路持续时间，仍存在LOS(如在310确定的)并且f(min)是负的。使用最大支路持续时间，不存在LOS(如在312确定的)并且f(max)具有正值。因此，函数f(x)被限制。
图4是示出不存在侧向操纵解的潜在情况的图解。在图4中，偏离损失已经被预测在遇见点1处(即，“原始LOS”)。此外，使用第一支路的最大持续时间执行侧向操纵也可导致在遇见点2处的LOS(即，“在第一支路上的LOS”)。在图4中图示说明的情况通过在图3中312处执行的决定被识别。即，当在312的决定是当第一支路持续恰进具有最大值并且第一转弯持续时间具有最大值时，LOS发生，则函数f(x)不被限制并且过程在308结束，因为不存在侧向解。
另一寻找在318处执行，以求得操纵开始或分叉时间q。试位方法可用于执行该寻找。用于试位寻找的寻找框架可在当前时间开始。寻找框架可在第二转弯206的结束时间结束。第一支路只需期间和第一转弯持续时间已经被确定，从而平行支路(即，图2的第二支路203)的CPA等于期望的错开距离。因此，如果在318处平行支路被包括在寻找的CPA计算中，函数f(x)将具有较大的零区域(即，其中CPA等于期望错开距离的区域)，这将模糊在图5A中的概念图中示出的寻找。零区域可导致试位寻找求得对于分叉时间的任意值(arbitrary value)。相应地，平行支路从寻找中排出，从而导致图5B的概念图中示出的函数。
当执行分叉时间的寻找318时，转弯值和避免LOS的操纵的支路已经被识别。分叉时间的寻找318是为了最大化操纵的开始时间(即，为了尽可能长地延迟操纵以允许解决不确定性)。更早的寻找(即对于第一支路持续时间的寻找314或者第一转弯持续时间的需找316)使用了最小开始时间值。因为不存在使用最小时间值的LOS，所以函数f(min)具有正值。最大开始时间是当原始LOS(在302处识别的)开始的时间。因此，函数f(max)具有负值并且问题被限定。
在320，可作出最小平行支路持续时间是否导致LOS的决定。如果最小平行支路持续时间没有导致LOS，则使用最小平行支路持续时间并且方法在326结束，因为已经找到解。图6是示出最小持续时间(即，无平行支路)的平行支路不导致LOS的潜在情况的图解。即，通过它们自身的转弯提供了解，由此飞行器100(即，主动方)避免了第二飞行器600(例如，闯入方)。在此情况中，对于平行支路(例如在324执行的寻找)的长度的寻找将没有限定。然而，决定没有冲突，所以该过程在326顺利结束。平行支路主要被用于“传递”，并且因此不经常使用。
当平行支路被用来传递时，最大平行支路持续时间应该为确定用于被限定的函数的LOS。在图3的322处，可作出当平行支路的持续时间具有最大值时是否存在LOS的决定。当使用平行支路持续时间存在LOS时，函数f(max)具有负值。因此，函数未被限定并且程序在308结束。
当使用平行支路持续时间不存在LOS时，函数f(max)具有正值，并且函数被限定。在此情况中，方法继续至324，其中执行寻找以求得平行支路的持续时间。试位方法可用来执行用于平行支路的执行期间的寻找324。寻找框架可在第三转弯的开始处开始。如以上描述的，平行支路的CPA等于期望错开距离。如果平行支路被包括在CPA计算中，则函数可具有较大的零区域，该较大的零区域可能覆盖该寻找，如在图5A中的概念绘图中示出的。寻找框架结束应该是未来的合理的胶原时间。当平行支路持续时间被识别时，然后过程在326顺利结束。
图是试位寻找方法的具体实施例的流程图。图7的试位寻找方法可使用图3的一个或多个寻找314、316、318和324.在702，寻找函数引入给定的决定变量、寻找开始时间和寻找结束时间。在704，由决定变量的最小值产生的输入的决定值被评估。得到的最小决定值被存储在f_min中。为了说明目的，当决定变量是第一转弯持续时间时，函数至可使用最小第一转弯持续时间确定。在706，由决定变量的最大值的输入产生的决定值被评估，并且得到最大决定至被存储在f_max中。例如，至f_min和f_max可以分别是函数(CPAmin-S)的最小和最大值，其中CPAmin是最小CPA距离并且S是期望错开距离。
在708，做出f_min和f_max是否具有相反极性的决定。当f_min和f_max不具有相反的极性，然后寻找在710退出，并且可返回指示不存在解的消息。当f_min和f_max具有相反的极性时，包括f_value试位变量可在712被初始化，注意在具体的实施例中，可提前了解f_min和f_max具有相反的极性。例如，当寻找314在图3的方法中被执行时，决定已经在310被做出，当第一支路持续时间为最小(即，第一支路持续时间的f(min))是，存在LOS；因此，函数f(min)具有负值，(即存在LOS)。在312还做出了决定，即当第一支路持续时间为最大(即，第一支路持续时间的f(max))时，不存在LOS；因此，函数f(max)具有正值。在f_min和f_max的极性被提前已知为相反的实施例中，图7的方法可在712开始，其中试位寻找变量被初始化。
在714，做出f_value是否足够接近零的确定。可配置的缓冲值ε可用来指明确定f_value何时足够接近零的阈值。例如，当f_value≤ε是，f_value可被认为是足够接近零，当f_value足够接近零是，求根问题的解在716被返回。当f_value不足够接近零时，试位变量被升级并且在718设置新的决定至。新的决定至可在720被评估，并且寻找过程可返回至714处的f_value是否足够接近零的决定。过程可以此方式迭代地继续，直到解在716被识别并且返回。
术语“试位变量”指代由试位寻找使用的变量，这些变量对于本领域的技术人员是已知的。例如，试位变量可包括决定变量和在以下列出的变量：
输入变量：
Val_max-将被传递至函数的最大值，所述函数例如参考图8描述的函数。例如，当寻找第一转弯持续时间时，Val_max可以是90°.
Val_min-将被传递至函数的最小值。例如，当寻找第一转弯持续时间时，Val_min可以是0°。
Max_iterations-试位方法通常具有两种终止方式(即，终止过程方式)。第一终止方式当函数的输出被确定为足够接近零(例如，如在图7的714中确定的)时。第二终止方式是当已经达到最大尝试次数时。Max_iterations变量可用来指明最大尝试次数。
本地变量：
Iteration-寻找每次迭代，迭代变量可被增加以保持一个量与max_iterations的比较。该迭代变量被初始化为0。
Val_right-存储用于限定右侧的值。Val_right变量可被初始化为Val_max变量的值。
Val_left-存储用于限定左侧的值。Val_left变量可被初始化为Val_min变量的值。
Val-decision-存储决定变量的值。当Val-decision中的值倒数输出大约为零时，Val-decision标量由试位方法输出。Val-decision变量可被初始化为零。Func_val_right-存储由将val_right变量的至输入函数中导致的函数输出的值。Func_val_right变量可被初始化为由Val_max变量的值导致的函数输出的值。
Func_val_right-存储由将val_right变量的值输入到函数中的函数输出的值。Func_val_right变量可被初始化为由Val_min变量的值导致的函数输出的值。
Func_val_decision-存储由将val_decision变量的至输入函数中导致的函数输出的至。Func_val_decision可被初始化为0。
Side-函数具有0被输出的输入值。零右边的x轴的至被称作右侧，并且其他至被称作左侧。试位方法跟踪那一侧的val_decision变量的当前值被输出。一侧的变量值可被初始化为0。在第一迭代中，侧变量可以是+1(即，当函数的输出在右侧)或者-1(即，当函数的输出在左侧)。
图8是确定最小碰撞点(CPA)的方法的具体实施例的流程图。图8的方法可在灭一函数在图7中，即在图7的704、706和702处被评估而被使用。图8的方法可用来计算单值，最小值CPA。
在802，图8的评估函数被引入一组决定值，寻找开始时间和寻找结束时间。在804，地面轨迹可从寻找开始件到寻找结束时间(例如，通过图2的第三转弯207)而产生。在806，做出存在的最后支路(例如，图2的第三支路204)的长度是否导致最终转弯以拦截原始矢量。例如，在轨迹计算部段中描述的计算可被用来做出决定。
当存在最终支路的长度将导致最终转弯以拦截原始矢量时，在808，最终支路距离被设定为导致拦截的值。然后在814，评估过程产生剩余的地面轨迹。当无最终支路长度导致最终转弯以拦截原始矢量时，在810，最终支路距离被设定为最小值。在812，牛顿-拉夫森方法可用来(如在轨迹计算部段中描述的)减小θc，直到对于原始矢量的拦截实现。在814，可产生剩余地面轨迹。
在816，寻找时间被设定为给定的寻找开始时间并且最小CPA至被设定为最大值。在818，做出寻找时间是否大于寻找结束时间的决定。当寻找时间不太与寻找结束时间时，在820，评估函数将主动方和闯入方的位置前进(即，推导出)至寻找时间。在822，在地面轨迹的近似中闯入方矢量和当前主动方矢量之间的CPA被计算。在824，最小CPA被设定为寻找时间和当前主动方矢量的持续时间的和。然后，在818，评估函数循环以确定寻找时间是否大于寻找结束时间。方法迭代地重复820、822、824、826和818，直到寻找时间大于寻找结束时间。在每个迭代期间，CPA基于当前矢量的航线被针对每个矢量计算。当寻找时间开始大于寻找结束时间时，然后在828，最小CPA的当前值返回。
所公开的侧向操纵解决***和方法可确定操纵只最大之间直到执行，最小化自原始路径的偏差并且提供期望的错开距离。例如，以上描述的***和方法可用来输出路线的变化，所述路线变化将实现期望的错开距离并且将飞行器(例如无人驾驶运载工具)反馈至其原始的路径或轨迹，路线变化可被确定为期望错开距离、期望横倾角和飞行器的状态矢量、风的状态矢量和闯入方的状态矢量中的一个或多个的函数。
轨迹计算部段
在该部段中使用的计算可使用指明角度的半径而被执行。然而，这些角度仅为读者的方便而被示出。
不带有垂直(高度)速度的运动常用等式可包括如下：
x＝x0+t*vx+t*Wx            (1)
y＝y0+t*vy+t*Wy            (2)
h＝r*cos(w0+180°)+t*Wy    (3)
k＝r*sin(w0+180°)+t*Wy    (4)
x＝h+r*cos(w*t+w0)+t*Wy    (5)
y＝k+r*sin(w*t+w0)+t*Wx    (6)
x＝h+d*cos(c)+t*Wy         (7)
y＝k+d*sin(c)+t*Wx         (8)
w0＝i-90°(left turn)      (9)
w0＝i+90°(right turn)     (10)
其中等式(1)和等式(2)涉及线性运动/外插；并且等式(3)-(10)涉及圆形运动。
风速三角形的等式可包括如下：
vxi＝vyg+Wy                             (11)
vyi＝vxg+Wx                             (12)
i＝atan2(vxi，vyi)                      (13)
inertial speed＝sqrt(vxi*vxi+vyi*vyi)   (14)
c＝atan2(vxg，vyg)                      (15)
在等式(1)-(15)中，x0是初始x位置；y0是初始y位置；vx是主动方的x速度分量；vy是主动方的y速度分量；vxi是主动方的x惯性速度分量；vyi是主动方的y惯性速度分量；vxg是主动方的x地面速度分量；vyg是主动方的y地面速度分量；w0是自中心至圆开始处的初始角度、方向；w是角度速度；Wx是风的x速度分量；Wy是风的y速度分量；i是惯性航线；h是圆中心x值；k是圆中心的y值；c是外插(外插)的地面方向；d是外插的距离；并且t是从w0或x0的时间。
图9是示出用于在具体实施例中确定转弯的分量的附图。在图9中，点P是初始位置，并且点R是从初始位置P沿地面速度矢量
Figure BSA00000640921200191
的距离d。点Q是从R沿固定矢量
Figure BSA00000640921200192
的固定距离。图9还示出地面目标矢量
Figure BSA00000640921200193
和风矢量
Figure BSA00000640921200194
距离d是两个转弯之间的地面距离，例如图2的第三和第四转弯207、208。
在具体实施例中，最后两个转弯(例如，图2的第三和第四转弯207、208)被预先设定并且不需被计算。当使用侧向操纵时，当方向等于目标是两的方向时，在上一转弯之后的方向是正确的。然而，在点Q的最终的位置可超过或低于目标矢量。因此，距离d可被确定这样点Q在目标矢量上。以下描述的过程是一般的，并且只要最终方向等于目标矢量的方向即可被使用。因此，例如，在p之前的矢量不需平行于目标矢量。
解通过沿
Figure BSA00000640921200195
“滑动”R直到点Q落在
Figure BSA00000640921200196
上而被找到。点Q自点R的固定距离和方向，所以R和Q具有“严格”的关系。一般来讲，R和Q之间的真是路径是非相关的并且由可转弯和支路构成。
该问题可通过旋转和/或转化分量而被解决，这样目标矢量是x轴线，然后用于dPR，其中yQ(即，点Q的y轴线坐标)等于零。然而，风可用来将地面矢量
Figure BSA00000640921200197
转换为惯性矢量。问题的描述如下：给出输入：P，
Figure BSA00000640921200198
Figure BSA00000640921200201
和
Figure BSA00000640921200202
或者Q，求d。解可如以下被确定：
·旋转和/或转换在图9中示出的***，这样咪表矢量是x轴线。旋转点可以是目标矢量上的任意点。
·使得常数f表示R和Q之间的距离
·1)
Figure BSA00000640921200203
外插P至R
·2)外插R至Q
·3)
Figure BSA00000640921200205
将1***2
·4)
Figure BSA00000640921200206
设置yQ＝0
·5)用于求得dPR
dPR的值在矢量
Figure BSA00000640921200208
相对目标矢量为0°或180°未被限定。这意味着当平行或者反向平行于矢量
Figure BSA000006409212002010
行驶时，调整dPR对于从Q到矢量的距离无影响。通过在本文中公开的操纵，第三转弯将具有一些持续时间，所以矢量
Figure BSA000006409212002012
将不平行或者反向平行于矢量
Figure BSA000006409212002013
dPR的值可能是负值，这指示R需要从后方朝向P被外插。这种情况被考虑为“超过”并且一位置两个转弯的持续时间过大并且当dPR为零时，Q低于
Figure BSA000006409212002014
(负值y区域)。一种解决超过的情况的方法在如下被描述。
拦截风中的平行矢量可通过求两个相反转弯的恰当的转弯持续时间而被解出。因为目标矢量平行于行驶的矢量，所以这些转弯在持续时间相等并且在方向上是相反的。所述问题在图10中被图示说明。在图10中示出的分量包括：初始位置P；从P点开始的地面速度矢量
Figure BSA000006409212002015
地面目标矢量风矢量转弯半径r；右侧转弯中心点A；左侧转弯中心点C；中心A和C之间的中点B；开始惯性航线i；从
Figure BSA00000640921200211
和
Figure BSA00000640921200212
开始计算；单个转弯的持续时间；和角速度w。
所述问题通过旋转和/或转换***而被解决，因此目标矢量
Figure BSA00000640921200213
是x轴线并且第一转弯时向左。t值可被计算，其导致Q的y值，即yQ等于零，其中t是用于每个转弯(不是持续时间的和)的持续时间。因此，从P到Q的持续时间是2t。
假设不期望返回移动，t的最大值可以是从第一转弯改变90°地面航线所需要的时间。所述值可在旋转之后通过求得270°地面矢量的惯性航线而被求出，270°地面矢量是180°正交化的地面航线加上90°。惯性航线c中的变化可被转换为时间限制s＝c/w，其中角速度w是(惯性速度)/半径。由于它们采纳考它们对应的惯性矢量，所以转弯中心随角度改变，这样风矢量可被用于解决所述问题。再有第二转弯的初始角度w0依赖于第一中心点。
为了解决所述问题，可使用牛顿-拉夫森方法。牛顿-拉夫森方法在Bronshtein等人的机械手册中被详细描述。函数f(t)是Q的y值。函数如下：给出输入P，
Figure BSA00000640921200214
r；求s。
解可通过如下被求出：
·如在图10中示出的旋转和/或转换***，这样目标矢量
Figure BSA00000640921200215
是x轴线。旋转点可以是目标矢量上的任意点。
·w0A＝iA+90°
·kA＝r*sin(w0A+180°)+t*Wy
·yB＝r*sin(w0A-w*t)+t*Wy    中间点
·w0C＝w0A-w*t+180°    与第一最终角度相反
·kC＝r*sin(w0C+180°)+t*Wy
·yQ＝kC+r*sin(w*t+w0C)+t*Wy
使用以上最后一个等式，然后可通过牛顿-拉夫森方法计算并且使用标准基于微积分的导出数据。t的初始值被设定为t范围的1/2。
速度操纵
在具体的实施例中，如在图11中图示说明的，避免偏离损失的速度操纵可以四个阶段实施。图11的绘图图示说明了对应于速度1102的变化，在惯性航线1104中的变化。绘图的左y轴线指示惯性速度并且绘图的右y轴线指示惯性航线。在第一阶段(在图11中的0秒和大约10秒之间)，运载工具(例如，主动方)保持速度。例如，主动方可基于任务参数、自远程驾驶员的输入或其他因素被分配速度。被分类的速度可被保持知道速度变化操纵被执行以避免偏离损失。在第一阶段(在图11中大约10秒和大约20之间)中，运载工具可减速至降低的速度。在第三阶段(在图11中大约20秒至大约32秒之间)中，运载工具保持减低的速度。在第四阶段中(在图11中的大约32秒和大约42秒之间)，运载工具从降低的速度加速至被分配的速度并且保持被分配的速度。
当存在风矢量并且运载工具降低其惯性速度时，运载工具的地面汗腺也被改变。地面航线的改变可根据风速三角形通过改变惯性航线而被降低，从而补偿降低的惯性速度和风矢量。
在具体的实施例中，速度操纵能够使用三个控制变量被描述：距离XS，从当前位置制减速开始的位置；自目标或被分配的速度的百分比速度降低XP；以及保持降低的速度的保持距离XH。可配置的减速和加速参数可与控制变量使用，从而投影主动方的轨迹。可配置的减速和加速参数可分别定义主动方减速和加速的速率，从而实施速度操纵。
开始距离XS可具有从0(即，立即开始)到距离dL的范围，这对应于LOS被预测发生的距离。因此，运载工具可在任何时刻开始从立即至LOS发生的时刻。百分比速度减低XP可具有从零值比率pM的范围，比率pM对应于目标速度减去最小允许惯性速度，然后再被目标速度除。最小惯性速度可基于运载工具、运载工具的任务或其他因粗被指明。例如，最小惯性速度可基于带有适当安全因子的运载工具的失速速录而被设定。
保持距离XH可具有从0(即，没有保持)到dL(即，至LOS被越策开始的距离)的范围。例如，保持距离XH在当运载工具减速至降低的速度并且然后立即开始加速值目标速度时可以是零。为了说明目的，在特定氢中，减速和加速可被缓慢滴实施，并且不需保持以避免LOS，然而，在相似地情况中，加速可被立即而迅速地实施，在这种情况运载工具可保持降低的速度一段更长的距离。
控制变量可用来沿当前地面矢量产生速度计划。例如，可使用在轨迹计算部段中列出的运动和外插的等式。在说明性的实施例中，可使用控制变量来产生横运载工具的轨迹的线性近似。轨迹的近似可包括一系列矢量，其中每个矢量具有位置、速度和持续时间。所述过程参考图12将被进一步说明。
图12是确定运载工具轨迹的方法的具体实施例的流程图。在图12中，每个星号代表乘法操纵，或者标量之间或者是标量和矢量之间。使用的其他符号包括：
X-控制变量矢量
P0-初始主动方位置
PC-用于计算的当前主动方位置
W-风矢量
dS-步长
sC-当前迭代的速度
tS-矢量持续时间
sT-目标速度
aC-指明被用于执行速度操纵的速度变化率的速度变化常数
V-正在被计算的矢量.矢量V的分量包括：：
VP-矢量的位置
VD-矢量的惯性航线(方向)
VT-矢量的持续时间
VS-矢量的速度
图12的方法在1202引入控制变量矢量X、初始位置P0，惯性速度、减速常数、加速常数、风矢量W和步长ds。在1204，准备产生减速阶段(即，参考图11描述的第二阶段)的方法。在1204，矢量被从当前位置穿过开始距离XS而产生。在1206，做出当前惯性速度sC是否已经被百分比速度降低XP降低的决定。例如，决定可以比较当前惯性速度sC的值与百分比速度降低XP乘以目标速度ST的值。
在1208，速度计划的矢量被确定。在1208，等式VD＝方向(W，sC)可被用来在给定风矢量和惯性速度的惯性航线。在给定风的方向、风的幅值(速度)、地面航线和惯性幅值(速度)后，该计算可通过应用正弦定理(使用风矢量和惯性速度和方向的矢量幅值的交叉角度)。补偿是可配置的，并且可影响线性近似误差。在1208，新sC的值可迭代计算，直到在1206，当前惯性速度sC通过百分比速度降低XP而被确定降低。
在当前惯性速度sC通过百分比速度降低XP而被确定降低之后，由XH指示的保持距离可在1210被确定。此外，可准备用于加速阶段(例如参考图11描述的第四阶段)的计算。
在1212，可作出当前惯性速度sC是否等于目标速度sT(即，原始速度)的决定。当当前惯性速度sC不等于目标速度sT时，在1212，产生了速度计划中的矢量。在1214额外的矢量被迭代地产生，直到当前惯性速度sC被确定为等于目标速度sT时，在1216处，速度计划中最后一个矢量的持续时间被假设为无限，这指示了主动方已经反馈命令的轨迹和速度并且在命令的轨迹和速度上无限地保持。当已经产生了全部速度计划是，方法在1220退出。
在具体的实施例中，避免操纵***，例如图1的AMS128可使用一下等式计算两个矢量最小碰撞点(CPA)的时间：
t = - ( V P - U P ) · ( V G - U G ) ( V G - U G ) · ( V G - U G )
其中U是闯入方矢量，V是逼近闯入方轨迹的多个矢量中的一个，VP和UP是位置，VG和UG是地面速度，并且·是矢量数学的点积操作。地面速度可被确定为VS*VD·W，其中VS和VD可被确定为参考图12描述的。
当CPA处于过去并且主动方和闯入方正在获得分离时，CPA的时间t将是负的。在此情况中，在初始位置的距离可被获取为CPA。对于有限时间的矢量，CPA的时间t可发生在多个矢量持续时间中的一个之后。在此情况中，最短持续时间可用来求得CPA的时间。否则，时间t可被用来限制CPA的时间。
主动方和闯入方的位置被外插至CPA，并且主动方和闯入方之间的距离在CPA处被计算。所述被计算的距离是期望在主动方和闯入方直接爱你发生的最小距离。如果所计算的距离小于期望的偏离距离S，则LOS被预测发生。
当对于一系列矢量(例如对应于参考图11描述的速度操纵的阶段的矢量)计算CPA时，CPA可针对每个矢量被识别并且在所有矢量之间的最小距离可被获取为所述系列矢量的CPA。寻找时间框架被用来实施所述计算。例如，寻找可使用不同时间框架来执行，每个寻找可从寻找框架的开始时间执行至寻找框架的结束时间。
避免操纵***，例如图1的AMS128，可使用分解，所述分解将多变量限制的优化文帝分解为一些列单变量问题。所述为题被模型化为标准零/求根问题并且试位法可被用来解决子问题。如以上说明的，如果所述问题被限制，则试位法收敛。本文描述的问题分解产生了寻找的边界。在此背景下，“限定”对于单个变量函数f(x)和x的两个初始值，x0和x1意味着f(x0)和f(x1)是属于相反的极性(即，f(x)在f(x0)和f(x1)之间具有零值)。在以上描述的过程中函数f(x)是最小CPA距离减去期望的错开距离S。当最小CPA距离和期望的错开距离相等时，函数为零，当存在额外的偏离(即，当最小CPA距离大于期望的错开距离)时，函数为正，并且当存在LOS(即，当最小CPA距离小于期望的错开距离时)，函数为负。
图13是速度避免操纵解的具体实施例的流程图。在图13中，试位寻找在1310、1314和1316被引导。当小于偏离距离S的最近碰撞点(CPA)被识别时，在1302，LOS被预测。在1304，寻找了寻找。寻找的准备可包括设定如下变量：
  XS   XP   XH
  最小   最大   最大
即，初始寻找可基于立即开始(即，最小开始距离XS)、使用最大减速(即，最大百分比速度降低XP)，并且使用最大保持(即，最大保持距离XH)的操纵而被准备。每个变量的最大值和最小值可基于任务说明、主动方的特征或者其他标准被预先确定。
可能的是不存在速度解。例如，当冲突逼近时，当减速或最小速度参数不足以允许避免LOS是，或者闯入方静止或即将到来时。在1306，可作出速度解是否存在的决定。例如，决定可评估立即的最大减速和最大保持是否避免LOS。如果立即的最大减速和最大保持没有避免LOS，则方法在1308退出，因为没有速度解。当不存在速度解时，可确定另一操纵来避免LOS。例如，可使用参考图2-图10的侧向避免操纵来确定侧向操纵进而避免LOS。可替代地，或者此外，可使用TCAS来确定高度的变化从而避免LOS。
在1310，可执行第一寻找来求得操纵开始距离XS。最大减速(即，最大百分比速度减小XP)和最大保持(即，最大保持距离XH)可被用来求得操纵开始距离XS。使用最大减速和最大保持可最大化时间，直到操纵被执行。通过最大化减速和最大化保持，不存在LOS(如在1306确定的)，所以开始距离XS能被提前直到LOS被识别。试位寻找求出不导致LOS的最后期(即，在未来中最远的)的开始距离XS的值。寻找框架可在当前时间开始摒弃可在可配置的寻找框架的末期结束。
在1312，可使用最大减速和最小保持(即，无保持)作出是否存在LOS的决定。当最大减速好最小保持导致LOS时，然后保持可被延长。因此，所述方法可进行至1314以执行求得避免LOS的保持距离的寻找(使用最大减速)。当最大减速和最小保持没有导致LOS时，减速可被见地至避免不必要的延迟。因此，所述方法可进行至1316以执行求得避免LOS的加速的寻找(使用最小保持)。然后所述过程在1318顺利结束。
在具体的实施例中，在1310、1314和1316的寻找可使用图7的试位方法而被执行，所述方法使用了速度操纵的最小值和最大值，如以上说明的。例如，输入变量val_max和val_min被选择对应于相关速度操纵的值。Wil说明目的，执行加速的寻找可包括设定val_max输入变量为最大减速并且设定val_min变量为最小减速(例如，零)。
图14是飞行器1400的具体实施例的方块图。飞行器1400可以是图1、2、4、6和10的飞行器100。飞行器1400可包括飞行管理***1402，例如图1的FMS 102。飞行管理***1402可包括感测和避免***1406。例如，感测和避免***1406可以是或可包括避免操纵***(AMS)，例如图1的AMS 128。感测和避免***1406可是适于识别潜在的偏离损失(LOS)并且确定避免LOS的操纵。操纵可以是温度变化操纵、侧向操纵或速度操纵。在具体的实施例中，感测和避免***1406适于确定多于一个操纵来避免LOS并且然后基于选择的标准选择具体的操纵来实施。例如，感测和避免***1406可确定侧向操纵和速度操纵来避免LOS。然后，感测和避免***1406可基于预定的偏好(例如，当识别侧向操纵时预定的偏好为实施侧向操纵或者当速度操纵被识别预定偏好为执行速度操纵)、基于最高效的操纵(例如，使用最少燃料、在任务中具有最小影响等等)、基于其他选择的标准或者关于它们的任意组合来实施侧向操纵或速度操纵。
在具体的实施例中，感测和避免***1406适于尝试以预定顺序确定操纵的具体类型。例如，当潜在LOS被识别时，感测和避免***1406可尝试确定操纵的第一类型(例如，侧向操纵、速度操纵或高度操纵)以避免LOS。如果避免LOS的第一类型的操纵被识别，可执行操纵。然而，如果没有避免LOS的第一类型的操纵被识别，感测和避免***1406可尝试确定操纵的第二类型以避免LOS。相似地，如果没有避免LOS的第二类型的操纵被识别，感测和避免***1406可尝试求得第三类型的操纵来避免LOS。
感测和避免***1406可包括处理器1408和可与处理器1408通信的存储器1410。存储器1410可包括通过处理器1408执行的指令1412，从而识别飞行器1400和第二飞行器之间的潜在偏离损失(LOS)。潜在LOS可通过投影或外侧飞行器1400和第二飞行器的飞行矢量而被识别。例如，处理器1408可分析自传感器1418的数据以确定飞行器1400的位置、航线和速度以及第二飞行器的位置、航线和速度。通过外插两个飞行器的位置、航线和速度，处理器1408可确定两个飞行器在未来的时间是否更靠近期望的偏离距离。
指令1412还可通过处理器1408来执行以确定操纵(例如，速度操纵、侧向操纵或高度变化)从而避免LOS。例如，指令1412可通过处理器1408而被执行以确定使用预定参数1416执行第一速度操纵是否避免潜在LOS。例如，预定参数1416可包括无延迟(即，操纵的立即执行)、最大减速和最小保持持续时间。当第一速度操纵不能避免LOS时，指令1412可通过处理器1408执行以确定在当前高度的一个或多个转弯从而避免LOS。可替代地，或此外，指令1412可通过处理器1408执行从而确定高度的变化，进而避免潜在的LOS。
当第一速度操纵将避免潜在LOS时，指令1412可通过处理器1408执行以去顶第二速度操纵的参数1414。确定第二速度操纵的参数1414可包括确定操纵的开始位置。操纵开始位置可被确定为自飞行器1400的单签位置最远的点，在所述点处LOS可使用包括最大减速和最大保持时间的速度操纵被避免。
确定第二速度操纵的参数1414可包括在操纵开始位置开始执行无保持减速操纵是否避免潜在的LOS。无保持减速操纵可包括由预定加速(例如，最大加速)跟随的预定减速(例如，最大减速)。确定第二速度操纵的参数1414可包括确定第二速度的保持时间。例如，第二速度操纵可包括大于最小保持时间的保持时间。确定第二速度操纵的参数1414可包括确定第二速度操纵的减速。例如，第二速度操纵可包括小于最大减速的减速。为了说明目的，确定第二速度操纵的参数可包括当无保持减速操纵避免潜在LOS时确定避免潜在LOS的最小减速。
在具体的实施例中，飞行控制***1402可发出控制信号至飞行器1400的其他部件，从而执行第二速度操纵。
图15是执行速度避免操纵的方法的具体实施例的流程图。方法包括在1502，在第一飞行器机载自动识别(例如，没有人工干预)第一飞行器和第二飞行器之间的潜在偏离损失(LOS)。例如，第一飞行器可包括图1、2、4、6和10的第一飞行器或者图14的飞行器1400。
所述方法可包括在1504，自动确定执行预定的速度操纵是否避免LOS。在1506，当预定速度操纵没有避免潜在的LOS时，在1508，可确定避免潜在LOS的非速度操纵。
在1506，当预定速度操纵避免潜在的LOS时，避免潜在LOS的另一速度操纵参数(例如速度操纵而不是预定的速度操纵)可在1510被自动确定。速度操纵的参数可包括指示一个减速量、减速速率和保持时间。例如，确定速度操纵的参数可包括在1512确定保持时间。在另一示例中，确定速度操纵的参数可包括在1514确定减速量。
所述方法还包括在1516根据参数执行速度操纵。在1518，飞行器的惯性航线可被保持而速度操纵被执行。执行速度操纵可包括在1520基于参数从第一速度减速至第二速度，在1522，基于参数保持第二速度一段时间，和在1524，在一段时间之后加速至第一速度。
因此，本文公开的***和方法可在飞行器提供机载的避免偏离损失的能力。例如，控制***，例如感测和避免***可被整合到飞行器中。控制***可识别潜在的偏离损失情况并且可执行操纵从而避免偏离损失。控制***可使用预定的参数执行初始的测试，以确定具体类型的操纵是否可被执行避免潜在的偏离损失。在确定具体类型的操纵能够避免偏离损失之后，控制***可尝试求得同样避免偏离损失的稍不剧烈的操纵。这种控制***可使得无人驾驶运载工具在国家领空中飞行，而不违背关于偏离损失的飞行安全规定。
本文描述的实施例的说明是打算提供对多种实施例的结构的一般理解。说明不打算作为利用在此描述的结构和方法的装置和***的所有元件和特征的完整描述。在查看了本公开之后，很多其他的实施例对于本领域的技术人员可以是明显的。可利用其他实施例并且从本公开中退到处其他实施例，这样结构的和逻辑的替代和变化可在不偏离本公开的精神下做出。例如，方法步骤可以不同于在附图中示出的顺序而被实施或者可省略一个或多个方法步骤。因此，本公开和附图被认为是说明性的而不是限制性的。
此外，虽然已经在本文中说明并且描述了具体的实施例，但是应理解被设计以实现相同或相似结果的任何随后的装置可替代所示出的具体实施例。本公开打算符号任何核所有随后的实施例或者多个实施例的变体。以上实施例的组合以及没有在本文中具体描述的其他实施例对于查看本说明书之后的本领域的技术人员是明显的。
本公开的摘要是为理解而提交，其不会被用于理解或限制权利要求的精神和意义。此外，在以上细节描述中，多种特征可被组合一起或者在单个实施例中被描述以简化本公开。本公开不被理解为反映要求保护的实施例需要臂在每个权利要求中明确引用的更多特征的意图。而是这样，如在随附的权利要求中反映的，所要求保护的主题可针对比任何公开的实施例的所有特征更少特征。

Claims (15)

1.一种用于飞行器的飞行管理***，所述飞行管理***包括：
处理器；
可访问所述处理器的存储器，所述存储器存储可通过所述处理器执行的指令从而实现：
识别在所述飞行器和第二飞行器之间的潜在偏离损失LOS；
确定使用预定参数执行第一速度操纵是否被预测以避免所述潜在LOS；以及
当所述第一速度操纵被预测以避免所述潜在LOS时，确定第二速度操纵的参数。
2.如权利要求1所述的飞行管理***，其中所述预定的参数指明所述飞行器允许的最大速度操纵并且其中所述第二速度操纵比所述最大速度操纵稍不剧烈。
3.如权利要求1所述的飞行管理***，还包括可由所述处理器执行的指令，从而发送控制信号至飞行控制***以执行所述第二速度操纵。
4.如权利要求1所述的飞行管理***，其中当所述第一速度操纵被预测不能避免所述潜在LOS时，所述指令可被进一步执行以确定转弯进而避免所述潜在LOS。
5.如权利要求1所述的飞行管理***，其中当所述第一速度操纵被预测不能避免所述潜在LOS时，所述指令可被进一步执行以确定高度的变化以避免所述潜在LOS。
6.如权利要求1所述的飞行管理***，其中确定所述第二速度操纵的参数包括确定在开始位置处开始执行无保持减速操纵是否避免所述潜在LOS，其中无保持减速操纵包括紧随预定加速后的预定减速。
7.如权利要求6所述的飞行管理***，其中确定所述第二速度操纵的参数还包括当所述无保持减速操纵避免所述潜在LOS时确定避免所述潜在LOS的最小减速。
8.如权利要求6所述的飞行管理***，其中确定所述第二速度操纵的参数还包括当所述无保持减速操纵不能避免所述潜在LOS时确定避免所述潜在LOS的最小保持时间。
9.一种方法，包括：
在第一飞行器上自动识别第一飞行器和第二飞行器之间的潜在偏离损失LOS；
自动确定速度操纵的参数以避免所述潜在LOS；以及
根据所述参数执行所述速度操纵。
10.根据权利要求9所述的方法，还包括确定执行预定速度操纵是否避免所述LOS。
11.如权利要求10所述的方法，还包括当所述预定速度操纵没有避免所述潜在LOS时，确定避免所述潜在LOS的非速度操纵。
12.如权利要求10所述的方法，其中，当所述预定的速度操纵避免所述LOS时，确定所述速度操纵的参数包括确定保持时间。
13.如权利要求12所述的方法，其中，当所述预定速度操纵避免所述LOS时，确定所述速度操纵的参数包括确定减速量。
14.如权利要求9所述的方法，其中执行所述速度操纵包括基于所述参数的至少一个从所述第一速度减速至所述第二速度，基于所述参数的至少一个保持所述第二速度一段时间，并且在所述一段时间之后加速至所述第一速度。
15.如权利要求9所述的方法，其中执行所述速度操纵包括保持惯性航线同时执行所述速度操纵。
CN201110430318.XA 2010-12-14 2011-12-14 偏离损失的避免操纵 Expired - Fee Related CN102541069B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US12/968,152 2010-12-14
US12/968,152 US8725402B2 (en) 2009-11-13 2010-12-14 Loss of separation avoidance maneuvering

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102541069A true CN102541069A (zh) 2012-07-04
CN102541069B CN102541069B (zh) 2017-01-18

Family

ID=45442843

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201110430318.XA Expired - Fee Related CN102541069B (zh) 2010-12-14 2011-12-14 偏离损失的避免操纵

Country Status (4)

Country Link
US (1) US8725402B2 (zh)
EP (1) EP2466569B1 (zh)
JP (1) JP5933244B2 (zh)
CN (1) CN102541069B (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105404307A (zh) * 2014-09-08 2016-03-16 空中客车运营简化股份公司 自动地保护飞行器以防与地面碰撞的风险的方法和设备
US10228692B2 (en) 2017-03-27 2019-03-12 Gulfstream Aerospace Corporation Aircraft flight envelope protection and recovery autopilot
CN109725636A (zh) * 2017-10-31 2019-05-07 沛升动能有限公司 自动驾驶车辆自动跟随前方物体的***和方法、跟踪***
CN110989634A (zh) * 2019-12-31 2020-04-10 苏州极智嘉机器人有限公司 机器人的转弯控制方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111532427A (zh) * 2015-07-17 2020-08-14 松下电器（美国）知识产权公司 无人飞行器、方法和存储介质
CN112394722A (zh) * 2019-07-30 2021-02-23 丰田自动车株式会社 车辆行驶控制装置以及车辆行驶控制方法
CN113345271A (zh) * 2015-03-31 2021-09-03 深圳市大疆创新科技有限公司 用于检测未经授权的无人飞行器活动的认证***和方法
US11961093B2 (en) 2015-03-31 2024-04-16 SZ DJI Technology Co., Ltd. Authentication systems and methods for generating flight regulations

Families Citing this family (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9405005B1 (en) 2012-04-24 2016-08-02 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Automatic dependent surveillance broadcast (ADS-B) system for ownership and traffic situational awareness
FR2990290B1 (fr) * 2012-05-02 2015-04-03 Sagem Defense Securite Procede d'evitement d'un aeronef et drone equipe d'un systeme mettant en oeuvre ce procede
US8965679B2 (en) * 2012-06-11 2015-02-24 Honeywell International Inc. Systems and methods for unmanned aircraft system collision avoidance
CN103995539B (zh) * 2014-05-15 2016-04-20 北京航空航天大学 一种无人机自主编队评价指标与mpc编队控制方法
US9812021B2 (en) * 2014-06-25 2017-11-07 Amazon Technologies, Inc. Object avoidance for automated aerial vehicles
US9384667B2 (en) * 2014-07-17 2016-07-05 Honeywell International Inc. Scalar product based spacing calculation
US20160049080A1 (en) * 2014-08-13 2016-02-18 Honeywell International Inc. System and method for reducing in-trail procedure (itp) rejection ratio
MX2017002576A (es) 2014-08-29 2017-07-27 Spookfish Innovations Pty Ltd Sistema de captura de imagenes de reconocimiento aereo.
EP3091525A1 (en) * 2015-05-06 2016-11-09 Airbus Defence and Space GmbH Method for an aircraft for handling potential collisions in air traffic
CN105676857B (zh) * 2016-02-24 2018-05-29 陈昊 无人飞行器的交互方法、交互装置及交互***
CN105676856B (zh) * 2016-02-24 2018-05-29 陈昊 无人飞行器的交互方法、交互装置及交互***
US10001776B2 (en) 2016-03-21 2018-06-19 The Boeing Company Unmanned aerial vehicle flight control system
US10359779B2 (en) 2016-03-22 2019-07-23 Aurora Flight Sciences Corporation Aircrew automation system and method
US10885798B2 (en) * 2016-07-13 2021-01-05 Honeywell International Inc. Aircraft traffic alert and collision avoidance system with autoflight system mode protection
US10816970B2 (en) 2017-06-15 2020-10-27 Aurora Flight Sciences Corporation System and method for performing an emergency descent and landing
US10453351B2 (en) * 2017-07-17 2019-10-22 Aurora Flight Sciences Corporation System and method for detecting obstacles in aerial systems
US10509415B2 (en) 2017-07-27 2019-12-17 Aurora Flight Sciences Corporation Aircrew automation system and method with integrated imaging and force sensing modalities
FR3070527B1 (fr) * 2017-08-31 2020-11-06 Airbus Helicopters Procede et dispositif d'evitement d'un objet par detection de son rapprochement d'un aeronef
US11138892B2 (en) 2017-12-19 2021-10-05 Honeywell International Inc. TCAS coupled FMS
US10850397B2 (en) 2018-04-19 2020-12-01 Aurora Flight Sciences Corporation System and method for providing in-cockpit actuation of aircraft controls
US10875662B2 (en) 2018-04-19 2020-12-29 Aurora Flight Sciences Corporation Method of robot manipulation in a vibration environment
US10565886B2 (en) * 2018-05-23 2020-02-18 Honeywell International Inc. Systems and methods for predicting loss of separation events
SE544549C2 (en) * 2020-03-13 2022-07-12 Saab Ab A method, computer program product, system and craft for collision avoidance

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6480789B2 (en) * 2000-12-04 2002-11-12 American Gnc Corporation Positioning and proximity warning method and system thereof for vehicle
US6718236B1 (en) * 2003-04-29 2004-04-06 The Mitre Corporation Method for conducting a moving vehicle along a trajectory of a coordinated maneuver based on state information broadcast by other vehicles participating in the coordinated maneuver
US20070078600A1 (en) * 2005-09-20 2007-04-05 Honeywell International Inc. System and method of collision avoidance using an invarient set based on vehicle states and dynamic characteristics
US20090088972A1 (en) * 2007-09-28 2009-04-02 The Boeing Company Vehicle-based automatic traffic conflict and collision avoidance
US20100292912A1 (en) * 2009-05-14 2010-11-18 Honeywell International Inc. Aircraft clearance enforcement

Family Cites Families (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5058024A (en) 1989-01-23 1991-10-15 International Business Machines Corporation Conflict detection and resolution between moving objects
US5173861A (en) 1990-12-18 1992-12-22 International Business Machines Corporation Motion constraints using particles
FR2712251B1 (fr) 1993-11-10 1996-01-26 Eurocopter France Procédé et dispositif d'aide au pilotage d'un aéronef.
FR2749677B1 (fr) 1996-06-07 1998-09-11 Sextant Avionique Procede de pilotage automatique d'un vehicule pour l'evitement lateral d'une zone fixe
JP2985952B2 (ja) * 1997-10-20 1999-12-06 日本電気株式会社 航空機接近警報装置
JP2000357299A (ja) 1999-06-16 2000-12-26 Honda Motor Co Ltd 車両の走行安全装置
ATE269983T1 (de) 1999-12-21 2004-07-15 Lockheed Corp Verfahren und vorrichtung zur räumlichen kollisionsvermeidung
US6405124B1 (en) 2000-05-31 2002-06-11 Lockheed Martin Corporation System and method for offset course guidance
FR2810146A1 (fr) 2000-06-09 2001-12-14 Thomson Csf Procede d'elaboration d'une trajectoire d'evitement dans le plan horizontal pour aeronef en vue de la resolution d'un conflit de trafic
US6804607B1 (en) 2001-04-17 2004-10-12 Derek Wood Collision avoidance system and method utilizing variable surveillance envelope
US6604044B1 (en) * 2002-02-14 2003-08-05 The Mitre Corporation Method for generating conflict resolutions for air traffic control of free flight operations
US20030160708A1 (en) 2002-02-27 2003-08-28 Knoop Alan Richard Airport ground control system
US6819982B2 (en) 2002-11-26 2004-11-16 The Boeing Company Uninhabited airborne vehicle in-flight refueling system
US6960750B2 (en) 2003-01-08 2005-11-01 The Boeing Company Optical positioning system and method, transceiver, and reflector
US7024309B2 (en) * 2003-08-28 2006-04-04 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Air Force Autonomous station keeping system for formation flight
US20060253844A1 (en) 2005-04-21 2006-11-09 Holt John M Computer architecture and method of operation for multi-computer distributed processing with initialization of objects
US20080027647A1 (en) 2004-07-09 2008-01-31 Bae Systems Plc Collision Avoidance System
FR2876483B1 (fr) * 2004-10-08 2007-07-20 Airbus France Sas Procede et systeme d'evitement pour un aeronef
US7277043B2 (en) 2004-11-24 2007-10-02 The Mitre Corporation Tactical aircraft check algorithm, system and method
US7389163B1 (en) 2005-02-17 2008-06-17 The Boeing Company Procedure to minimize the risk of air collision for personal mid-air vehicles
US7885732B2 (en) 2006-10-25 2011-02-08 The Boeing Company Systems and methods for haptics-enabled teleoperation of vehicles and other devices
DE602006012860D1 (de) 2006-12-22 2010-04-22 Saab Ab Vorrichtung an einem Flugkörper und Verfahren zur Kollisionsvermeidung
US7961135B2 (en) 2007-05-02 2011-06-14 Aviation Communication & Surveillance Systems Llc Systems and methods for air traffic surveillance
JP2009120116A (ja) 2007-11-16 2009-06-04 Hitachi Ltd 車両衝突回避支援装置
FR2945360B1 (fr) 2009-05-07 2011-07-15 Airbus France Procede et dispositif pour faciliter la realisation d'une maneuvre de changement d'altitude avec espacements reduits d'un avion
US9262933B2 (en) 2009-11-13 2016-02-16 The Boeing Company Lateral avoidance maneuver solver

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6480789B2 (en) * 2000-12-04 2002-11-12 American Gnc Corporation Positioning and proximity warning method and system thereof for vehicle
US6718236B1 (en) * 2003-04-29 2004-04-06 The Mitre Corporation Method for conducting a moving vehicle along a trajectory of a coordinated maneuver based on state information broadcast by other vehicles participating in the coordinated maneuver
US20070078600A1 (en) * 2005-09-20 2007-04-05 Honeywell International Inc. System and method of collision avoidance using an invarient set based on vehicle states and dynamic characteristics
US20090088972A1 (en) * 2007-09-28 2009-04-02 The Boeing Company Vehicle-based automatic traffic conflict and collision avoidance
US20100292912A1 (en) * 2009-05-14 2010-11-18 Honeywell International Inc. Aircraft clearance enforcement

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105404307A (zh) * 2014-09-08 2016-03-16 空中客车运营简化股份公司 自动地保护飞行器以防与地面碰撞的风险的方法和设备
CN105404307B (zh) * 2014-09-08 2020-04-14 空中客车运营简化股份公司 自动地保护飞行器以防与地面碰撞的风险的方法和设备
CN113345271A (zh) * 2015-03-31 2021-09-03 深圳市大疆创新科技有限公司 用于检测未经授权的无人飞行器活动的认证***和方法
US11961093B2 (en) 2015-03-31 2024-04-16 SZ DJI Technology Co., Ltd. Authentication systems and methods for generating flight regulations
CN111532427A (zh) * 2015-07-17 2020-08-14 松下电器（美国）知识产权公司 无人飞行器、方法和存储介质
US10228692B2 (en) 2017-03-27 2019-03-12 Gulfstream Aerospace Corporation Aircraft flight envelope protection and recovery autopilot
US10930164B2 (en) 2017-03-27 2021-02-23 Gulfstream Aerospace Corporation Aircraft flight envelope protection and recovery autopilot
US11580865B2 (en) 2017-03-27 2023-02-14 Gulfstream Aerospace Corporation Aircraft flight envelope protection and recovery autopilot
CN109725636A (zh) * 2017-10-31 2019-05-07 沛升动能有限公司 自动驾驶车辆自动跟随前方物体的***和方法、跟踪***
CN109725636B (zh) * 2017-10-31 2022-02-18 沛升动能有限公司 自动驾驶车辆自动跟随前方物体的***和方法、跟踪***
CN112394722A (zh) * 2019-07-30 2021-02-23 丰田自动车株式会社 车辆行驶控制装置以及车辆行驶控制方法
CN110989634A (zh) * 2019-12-31 2020-04-10 苏州极智嘉机器人有限公司 机器人的转弯控制方法、装置、计算机设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN102541069B (zh) 2017-01-18
US8725402B2 (en) 2014-05-13
EP2466569B1 (en) 2013-12-11
JP5933244B2 (ja) 2016-06-08
EP2466569A1 (en) 2012-06-20
US20110288773A1 (en) 2011-11-24
JP2012126391A (ja) 2012-07-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102541069A (zh) 偏离损失的避免操纵
Woerner Multi-contact protocol-constrained collision avoidance for autonomous marine vehicles
CN202221566U (zh) 一种基于性能导航的飞行程序设计***及验证平台
CN110703804A (zh) 一种固定翼无人机集群的分层防撞控制方法
EP0960413B1 (en) Cooperative resolution of air traffic conflicts
Bertram et al. Distributed computational guidance for high-density urban air mobility with cooperative and non-cooperative collision avoidance
CN112130587A (zh) 一种针对机动目标的多无人机协同跟踪方法
Wang et al. ECASS: Edge computing based auxiliary sensing system for self-driving vehicles
Malaek et al. Dynamic based cost functions for TF/TA flights
CN114088094A (zh) 一种无人艇的智能航路规划方法及***
Li et al. Sharing traffic priorities via cyber–physical–social intelligence: A lane-free autonomous intersection management method in metaverse
Yang et al. A space mapping based 0–1 linear model for onboard conflict resolution of heterogeneous unmanned aerial vehicles
Christodoulou et al. Nonlinear mixed integer programming for aircraft collision avoidance in free flight
Li et al. Dynamic trajectory planning for unmanned ship under multi-object environment
Xiang et al. Autonomous eVTOL: A summary of researches and challenges
Yang et al. Smart autonomous moving platforms
Palmer et al. Co-operative collision avoidance for unmanned aerial vehicles using both centralised and decoupled approaches
Wu et al. Multi-objective reinforcement learning for autonomous drone navigation in urban areas with wind zones
CN112214037B (zh) 一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法
DeVore et al. Run Time Assurance for Electric Vertical Takeoff and Landing Aircraft
Granger et al. The influence of uncertainties on traffic control using speed adjustments
YU et al. Vehicle Intelligent Driving Technology
Smith et al. UAS collision encounter modeling and avoidance algorithm development for simulating collision avoidance
Capitán et al. Threat management methodology for unmanned aerial systems operating in the u-space
Kharchenko et al. Synthesis of conflict-free aircraft flight trajectories using multi-criteria dynamic programming

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20170118

Termination date: 20211214

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee