06カラーペトリネットベースの空中衝突防止システムの分析のための遭遇モデル

1.タイトルやキーワード
タイトル:カラーペトリネットベースのトラフィックの潜在的誘発衝突の解析のための衝突回避システムの出会いモデル
出会いモデルTCASカラーペトリネットについては、潜在的な衝突誘発
TCAS(交通警告をし、衝突回避システム)トラフィック警告および衝突回避システム;
遭遇モデル;
状態空間;
潜在的な衝突シナリオ;
ペトリネットペトリネット。

2.まとめ
空中衝突防止システム(TCAS)は、航空機間の空中衝突の可能性と頻度を減らすための、世界的に認められた最後の手段です。残念ながら、混雑した空域では、TCASを使用すると実際に衝突が誘発される可能性があることが広く知られています。したがって、TCASロジックに関するさらなる調査が必要です。このホワイトペーパーでは、遭遇モデルを形式化して、周囲のトラフィックの下流への影響を考慮せずに、TCASによって以前に生成された解決アドバイザリによって引き起こされる可能性のあるすべての潜在的な衝突シナリオを特定します。既存の遭遇モデルは、特定のシナリオの軌道間の潜在的な衝突のチェックと検証に焦点を合わせています。対照的に、このホワイトペーパーで説明する革新的なアプローチは、特定の初期軌道と周囲の交通の大まかな仕様で到達できるさまざまな誘発衝突シナリオの定量分析に重点を置いています。このアプローチは、運用レベルで貴重な情報を提供します。さらに、提案された遭遇モデルをテストベッドとして使用して、将来のTCASロジックの変更を評価し、ホットスポットボリュームで発生する可能性のある衝突を軽減できます。さらに、遭遇モデルは、カラーペトリネット(CPN)形式によって記述されます。結果として得られる状態空間は、周囲のトラフィックでの潜在的な新しい衝突との実際の衝突を回避するために各TCASアクションが提案した因果関係の深い理解を提供します。

交通警報および衝突回避システム(TCAS)は、航空機間の空中衝突の可能性と頻度を低減するための世界的に認められた究極の手段です。残念ながら、混雑した空域では、TCASを使用すると実際に衝突が発生する可能性があることはよく知られています。したがって、TCASロジックに関するさらなる研究が必要です。このペーパーでは、遭遇モデルを形式化して、周囲のトラフィックのダウンストリームの結果を考慮しないTCASによって生成されたソリューションによって引き起こされる可能性のあるすべての衝突シナリオを特定します。既存の遭遇モデルは、特定のシナリオにおける軌道間の潜在的な衝突のチェックと検証に焦点を合わせています。対照的に、この記事で説明する革新的な方法は、特定の初期軌道と周囲のトラフィックの大まかなルールによって生成される可能性のあるさまざまな衝突誘発シナリオの定量分析に焦点を当てています。この方法は、運用レベルで貴重な情報を提供します。さらに、提案された遭遇モデルは、将来のTCASロジックの変更を評価して、ホットスポットで発生する可能性のある衝突を軽減するためのテストプラットフォームとして使用できます。さらに、色付きのペトリネット(CPN)を使用して、遭遇モデルを記述します。結果として得られる状態空間は、因果関係の深い理解を提供します。これは、周囲のトラフィックでの潜在的な新しい衝突との実際の衝突を回避するために、すべてのTCASアクションに推奨されます。定量的シミュレーション結果は、提案された遭遇モデルを検証し、衝突シナリオを将来の航空交通管理(ATM)システムの貴重な情報として要約します。

3.イノベーションと学術的価値
TCASIIアルゴリズムの数学モデルは、TCAS-TCASの遭遇で使用される可能性があるように開発されました。TCASIIは、隣接するトラフィックおよびRAとの遭遇をパイロットに警告するためのTAを提供し、パイロットに垂直方向の回避操作を実行するための解決操作を提案しました。一連の数式を使用して、このCAプロセスを概念的に説明しました。このプロセスは、遭遇モデルを構築するための理論的基礎としても使用されています。
(1) TCAS-TCASエンカウンターで使用できるTCASIIアルゴリズムの数学モデルを開発しました。TCAS IIは、パイロットに隣接するトラフィックとの遭遇を警告するトラフィックアドバイザリ(TA)を提供し、衝突を回避するための垂直回避戦略を実装するための解決アドバイザリ(RA)をパイロットに提供します。一連の数式を使用して、CA(衝突回避)プロセスを概念的に説明します。このプロセスは、遭遇モデルを構築するための理論的基礎としても使用されます。
潜在的な衝突の新しいシナリオ生成プロセスが提案されました。このモデルの唯一の入力は、航空機の軌道と侵入者の航空機の数ですが、他のほとんどの遭遇モデルの入力(Netjasov et al。、2013; Kochenderfer et al。、2010; Billingsley et al。、2009; Tang et al。 。、2014)は、特定の交通形状の分析に関係するすべての航空機の初期状態(軌道など)です。対照的に、この論文で提示された提案モデルは、複数の航空機のシナリオに潜在的な衝突が含まれるかどうかをテストするのではなく、1つのインスタンスの代表的な航空機の軌道に基づいて、特定の数の航空機の潜在的な衝突シナリオを生成することを目的としています。そうではありません。生成された遭遇シナリオは、ATCシステムの通常の操作では信頼できない可能性があります。
(2)潜在的な衝突シナリオの新世代プロセスが提案されます。このモデルへの唯一の入力は、航空機の軌道と侵入する航空機の数ですが、他のほとんどの遭遇モデルへの入力は、特定の交通ジオメトリの分析に使用される、関連するすべての航空機の初期状態(たとえば、軌道)です。対照的に、この論文で提案されたモデルは、複数の航空機のシナリオに潜在的な衝突が含まれるかどうかをテストするのではなく、典型的な航空機の飛行軌道に基づいて特定の数の潜在的な衝突シナリオを生成することを目的としています。ATCシステムの通常の操作では、生成された遭遇シナリオは信頼できない場合があります。これらのシナリオの一部は、異なる巡航高度を使用して設計されているためです。
エンカウンターモデルは、CPN形式で表されます。この因果モデルは、初期状態がわかっている航空機を、複数のTCASを装備した航空機を含むさまざまな誘導衝突シナリオに移行させる手順を示しています。状態空間を使用すると、モデルは、各アクションの因果関係を理解することにより、リスク評価のための潜在的な衝突発生のより良い理解を提供します。シナリオに関係する複数の航空機の初期状態は、1つずつ生成できます。最後に、考えられるすべての状況(状態空間)を表現して、その後の分析で典型的な誘発衝突シナリオを要約することができます。
(3)遭遇モデルはCPN形式で表現されます。この因果モデルは、既知の初期状態の航空機を、TCASを装備した複数の航空機を含むさまざまな誘発衝突シナリオに移行するプロセスを説明します。状態空間では、モデルは、リスク評価のための各アクションの因果関係を理解することにより、潜在的な衝突イベントをよりよく理解できます。シーンに参加している複数の航空機の初期状態を1つずつ生成できます。最後に、考えられるすべての状況(状態空間)を表現して、その後の分析で典型的な誘発衝突シナリオを要約することができます。
原因モデルのシミュレーション結果に基づいて、典型的な誘発衝突シナリオの概要を示します。遭遇モデルの実現可能性と有効性を検証するために、定量的測定実験を実施しました。さらに、3台または4台の航空機が関与するシナリオ(すべての実際の状況)、衝突の詳細なプロセス、および典型的なシナリオが図解され、詳細に説明されました。
(4)因果モデルのシミュレーション結果に基づいて、典型的な誘発衝突シナリオが要約されました。定量的測定実験を実行して、遭遇モデルの実現可能性と有効性を検証します。さらに、3機または4機の航空機が関与する状況(ほぼすべての実際の状況を表す)について、衝突の詳細なプロセスと典型的な状況が詳細に説明および説明されています。

4.調査作業の結論とインスピレーションの理解
TCASは、パイロットに究極の衝突回避ガイドを直接提供することを目的としています。長期の実務経験により、TCASの実用性と効率性が証明されています。ただし、関係するすべての航空機にTCASが装備されている場合でも、特別な状況では衝突が発生する可能性があります。複数の飛行機が関与している場合、TCASは実際には、特に周囲の密集したトラフィックでは発生しなかった衝突を引き起こす可能性があります。パブリックドメインには、衝突を引き起こす可能性のある周囲の交通シーンを説明するための因果モデルがありません。このようなシーンを使用して、実際の交通シーンを比較し、衝突の頻度を減らすことができます。この原因モデルを開発する動機は、TCASによって引き起こされた衝突を特定し、安全性分析のための現在および高度なATMコンセプト(TCASを含む)に関する追跡調査をサポートすることです。

将来の研究計画:
(1)衝突を引き起こす可能性のあるトラフィックシナリオを特定するためのパターン認識ツールを開発する;
(2)提案された原因モデルを使用して現在のTCASロジックの改善を促進し、目的はCAのパフォーマンスを強化することによって将来の忙しさを解決することですそして混雑したトラフィック。

おすすめ

転載: blog.csdn.net/weixin_37996254/article/details/108900875