張 佳，徐肖豪，高 偉

（1.中國南方航空股份有限公司運行指揮中心，廣州 510000；2.中國民航大學(xué)空中交通管理研究基地，天津 300300）

基于Agent航空器滑行避讓過程的建模與仿真

張 佳1，徐肖豪2，高 偉2

（1.中國南方航空股份有限公司運行指揮中心，廣州 510000；2.中國民航大學(xué)空中交通管理研究基地，天津 300300）

針對航空器地面滑行過程中出現(xiàn)的沖突避讓問題，采用多Agent方法，在滿足航空器規(guī)則與流程的基礎(chǔ)上，設(shè)計了符合管制員思維的分布式多Agent模型。對每個Agent的功能以及Agent之間的交互進行了詳細的描述，同時利用事件驅(qū)動（event-condition-action）語言描述了Agent推理過程。最后利用Anylogic仿真平臺對多Agent模型進行驗證，驗證結(jié)果證明采用規(guī)則的算法可智能有效地避免航空器沖突，且符合航空器的運行流程。

滑行道；Agent；航空器運行；規(guī)則；沖突與避讓

隨著機場逐步向大型化與繁忙化發(fā)展，機場的滑行道結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜。在航空器滑行的過程中，管制員依靠十分有限的自動化輔助設(shè)備做出各種復(fù)雜的決策，當機場擁堵時，管制員的負荷急劇上升，出現(xiàn)航空器相互碰撞的事件也時有發(fā)生。國際民航組織早在2004年就提出A-SMGCS[1]（先進機場場面引導(dǎo)與控制系統(tǒng)，advanced surface movement guidance and control systems）。該系統(tǒng)利用傳感技術(shù)取得航空器在機場的位置信息，對航空器滑行過程實施引導(dǎo)，以此來避免航空器產(chǎn)生滑行沖突，提高機場場面運行效率。近些年，美國聯(lián)邦航空局（FAA）提出了下一代空中交通系統(tǒng)（NextGen），其運行特征要求表明：航空器的智能運行可能被用于高密度的機場場面運行來加速地面滑行的效率[2]。有關(guān)機場場面智能運行的研究正在成為重要研究內(nèi)容。在此背景下，本文對航空器滑行避讓行為進行了研究。

研究地面滑行過程的方法比較常見的有兩種：一種是構(gòu)建混合整數(shù)規(guī)劃模型，通過數(shù)學(xué)模型來得到航空器的最優(yōu)路徑，在航空器計劃階段就完成航空器運行流程方案。此種方法靈活性較差，同時機場地面滑行過程包含很多運行規(guī)則，而這些規(guī)則很難用數(shù)學(xué)模型描述清楚。另一種方法是采用現(xiàn)成的仿真工具，如SIMMOD[3]、TAAM[4]等快速仿真工具。這類仿真工具能夠快速地仿真整個機場的運行狀態(tài)，提供機場的容量等宏觀指標。但從微觀上看，對航空器的運行過程考慮不夠精細。

因此，本文先研究了航空器地面滑行的流程與規(guī)則，結(jié)合機場地面管制員的思維模式，利用Agent自組織性和并行計算特征，設(shè)計了多Agent架構(gòu)用于解決全局性和局部沖突的探測與避讓。在構(gòu)建Agent推理機的過程中，把沖突探測與避讓過程用事件驅(qū)動規(guī)則（event-condition-action）[5]語言表達。為驗證該構(gòu)架的合理性，設(shè)計了體現(xiàn)多種沖突的測試場景和滑行計劃，并在Anylogic平臺[6]上驗證仿真結(jié)果。

1 航空器的地面滑行分析

1.1 機場地面網(wǎng)絡(luò)圖

機場的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[7]是指航空器活動的軌跡集合。機場的滑行網(wǎng)絡(luò)可以用有向圖G=（N，E）表示，其中N={ni|i=1，…，k}是G的節(jié)點集，E={ei=（np，nq）|i=1，2，…，m；np，nq∈N}是G的線段集。每個節(jié)點代表滑行道的交叉點，一系列的有順序的點可以代表一條滑行路徑。在研究的過程中，可以為點或線段添加其他屬性，如某些點集代表機位，某些線為快速滑行道等。

1.2 航空器的運行流程與規(guī)則

航空器在機場的運行過程中主要處在3個位置：停機位、滑行道、跑道。其中航空器在滑行道的滑行過程比較復(fù)雜，它與航空器的滑行路徑、停機位、機型等因素有關(guān)。根據(jù)機場地面管制的運行流程，進港航空器運行流程為：航空器離開脫離道→航空器在主滑行道上滑行→航空器在交叉點（線）等待→航空器繼續(xù)滑行→航空器在機坪區(qū)等待→航空器請求許可進入機坪區(qū)域→航空器滑行到機位，離港航空器運行流程與之相反。

航空器在滑行的過程中必須遵守一定的規(guī)則。如滑行的航空器必須被分配路徑、滑行速度滿足一定限制、交叉口通過的優(yōu)先級等。

1.3 航空器的沖突與解脫分析

為了實現(xiàn)航空器的智能避讓，首先要分析航空器如何產(chǎn)生沖突，以及沖突避讓的辦法。按照上面流程的劃分，航空器在滑行過程中，出現(xiàn)沖突的區(qū)域可能在機坪區(qū)域也可能在主滑行區(qū)域。機坪區(qū)域主要的沖突有航空器間的推出沖突、航空器滑行與推出沖突、航空器的滑行與滑行沖突[8]。在主滑行道上主要有交叉口沖突（2架飛機同時經(jīng)過一個交叉口）、動態(tài)單向線的沖突（2架飛機同時經(jīng)過一條公共的線段）。在文獻[9]中詳細地分析了機坪區(qū)的沖突特點。本文又加入了主滑行道的沖突分析。由于分析的過程大體類似，下面給出機坪區(qū)的一種場景和主滑行道的沖突中的一種情況。

1.3.1 機坪區(qū)沖突分析

A、B航空器在鄰近時刻推出，通過相同的Spot點出機坪區(qū)域。A航空器阻礙B航空器的推出，如圖1所示。

圖1 兩離港航空器沖突演示Fig.1 Conflicts display of two departing aircrafts

假設(shè)航空器A滑行到航空器B的機位延長線與機坪滑行道的交點時，航空器B剛好推出到機位延長線，把此種情況叫做航空器發(fā)生沖突的臨界條件。到達此時刻，航空器A經(jīng)過了由自身機位推出、從自身機位滑行到B航空器所停機位兩個階段，而航空器B經(jīng)過了推出過程。

根據(jù)以上分析，航空器發(fā)生沖突的臨界條件的表達式為

其中：toutA、toutB表示A、B航空器的出發(fā)時刻；Δtpb為推出時間；d12為G1機位與G2機位航空器滑行的距離；Vt為航空器滑行的速度。在實際過程中，滑行的沖突不可能完全精確。為了使航空器的沖突探測更加合理，認為航空器到達該位置左右一段距離都算作產(chǎn)生沖突，因此，引出沖突檢測范圍的概念。沖突的監(jiān)測范圍表達式為

其中：ε為最小時間間隔要求。

1.3.2 “十字”型主滑行道沖突分析

沖突產(chǎn)生的臨界條件為，當A航空器與B航空器剛好滑行到此交叉點，表達式為

航空器在交叉點J產(chǎn)生交叉沖突，其中tgA、tgB為航空器剛離開機坪區(qū)域到主滑行區(qū)，或從主滑行道脫離口到進入機位區(qū)域的開始時刻。dJA、dJB為航空器到交叉點J的滑行距離。Vtm為滑行速度。

沖突監(jiān)測范圍為

對于一個“十字”型交叉口，如圖2所示，當給定一個航空器位置，有3個方向的運行可能，如航空器在A口，可以向B、C、D 3個方向移動。另外一個航空器有3種位置可能（B、C、D），同時在3種可能的位置有3個方向的運行可能，如圖中所示航空器在B口，有A、C、D 3種。因此，位置與方向的組合共有4×3× 3×3=108種。

表1表示在交叉口情況下航空器需要避讓不同情況。*表示不可能情況，“單向”表示如果沖突發(fā)生，在此交叉口不能解決，為主滑行道上另一種沖突形式，“交叉”表示航空器的解決策略為讓其中任意一架航空器等待，A、B、C、D分別表示由該位置滑出的航空器在對應(yīng)的場景中具有優(yōu)先級。

圖2 典型的交叉口示意圖Fig.2 Typical crossing

表1 “十字”交叉口航空器優(yōu)先級（A→B）Tab.1 Aircraft priority（A→B）at“cross shaped”crossing

下面對表1中描述的情況進行詳細說明，其中（A→B）表示其中一架航空器由A位置滑行到B位置，其他的類似。

1）航空器（A→B）則在交叉口不可能有另外一架飛機從A位置滑行到其他位置，因此（A→B）列在表中對應(yīng)的值為*。

2）航空器（A→B）與航空器（B→A），2架航空器在此交叉口是不可能避讓，因此（B→A）列在表格中對應(yīng)的為“單向”。

3）航空器（A→B）與航空器（B→C），如果讓A位置航空器由A滑向B，則會與在B位置的航空器產(chǎn)生沖突。此種情況下，只能讓B位置的航空器滑行，因此（B→C）列的數(shù)值為“B”，表示B位置的航空器有優(yōu)先權(quán)。

4）航空器（A→B）與航空器（C→B），根據(jù)地面路徑的滑行規(guī)則，“左邊航空器”有優(yōu)先權(quán)。因此在A與C位置出發(fā)的航空器中，C位置有優(yōu)先權(quán)，所以（C→B）列的值為“C”，表示在C位置的航空器有優(yōu)先權(quán)。

5）航空器（A→B）與航空器（D→B），2架航空器之間在交叉口位置相對。因此讓任意航空器等待都滿足要求，因此（D→B）列的數(shù)值為“交叉”。

2 基于Agent滑行避讓行為仿真建模

2.1 Agent功能介紹

基于Agent的滑行避讓模型主要由4大類Agent組成，分別為注冊Agent、航空器Agent、資源管理Agent、資源Agent。

航空器Agent接受滑行、等待、繼續(xù)滑行等指令。同時記錄航空器的重要狀態(tài)時間（離開機位、滑出機坪區(qū)、滑入機位等）。

注冊Agent 負責(zé)系統(tǒng)的初始化。如建立機場網(wǎng)絡(luò)拓撲圖、航班時刻、機型信息、航空器性能等、航空器常用滑行路徑、各種常用的間隔參數(shù)等。在此基礎(chǔ)上，初始化航空器Agent、資源管理Agent以及資源Agent。

資源管理Agent 按照機場資源類別進行管理，包括主滑行管理Agent、機坪管理Agent。

資源Agent根據(jù)各資源的不同特點分為交叉口Agent、動態(tài)單向Agent、機位Agent。

在以上設(shè)計的4個Agent中，重點描述資源管理Agent的結(jié)構(gòu)。

資源管理Agent內(nèi)部主要由傳感器、狀態(tài)器、知識庫、效應(yīng)器組成。圖3所示為機坪管理Agent的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。

圖3 單個Agent結(jié)構(gòu)Fig.3 Single Agent structure

傳感器 從環(huán)境中提取有用信息給Agent，根據(jù)環(huán)境信息改變Agent狀態(tài)。

狀態(tài)器 接收傳感器或其他Agent的通信信息來改變自身狀態(tài)。

知識庫 Agent通過學(xué)習(xí)得到的知識與規(guī)則的數(shù)據(jù)庫。

效應(yīng)器 結(jié)合Agent的狀態(tài)，與知識庫規(guī)則進行匹配，如果有相應(yīng)匹配結(jié)果則執(zhí)行相關(guān)動作，也可以改變環(huán)境或與其他Agent通信。

在單個Agent的設(shè)計過程中，用事件驅(qū)動規(guī)則描述知識庫，即當Agent滿足特定條件時，執(zhí)行相關(guān)動作。下述表達式是對2個推出航空器之間推出避讓進行推理，同時其他推理過程見文獻[9]。

State（X1，X2，s1，s2）∧IsNear（X1，X2）∧Dist-ToSpot（X1，Spot（C1），D1）∧DistToSpot（X2，Spot（C2），D2）∧Time（X1，X2，T1，T2）→IsApronConflict（X1，X2）→（Maneuver（X1，X2，m1，m2））

State（X1，X2，s1，s2）表示航空器X1、X2的狀態(tài)分別為s1、s2；IsNear（X1，X2）表示兩航空器機位是否相鄰；DistToSpot（X1，Spot（C1），D1）、DistToSpot（X2，Spot（C2），D2）分別表示X1、X2到機坪口的距離；Time（X1，X2，T1，T2）表示兩航空器的準備推出時間；Is-ApronConflict（X1，X2）判斷2架航空器是否退出沖突；（Maneuver（X1，X2，m1，m2））表示產(chǎn)生沖突后的解脫策略。具體執(zhí)行過程為，首先判斷2架航空器的狀態(tài)。如果狀態(tài)都為“機位等待”，再判斷2架航空器所在機位是否相鄰，在機位不相鄰的情況下是不會產(chǎn)生推出沖突的。之后判斷2架航空器到機坪口的距離，通過到達機坪口的距離得到機位之間的距離。當所有條件符合的情況下，比較2架航空器的推出時間，如果推出時間相近則可以判斷2架航空器有推出沖突。如果產(chǎn)生沖突，則比較航空器的優(yōu)先級，讓優(yōu)先級低的航空器在機位處等待，優(yōu)先級高的航空器推出。當航空器推出后，改變航空器狀態(tài)變?yōu)椤罢谕瞥觥薄?/p>

2.2 Agent之間的通信

通過對整個機場運行流程的分析，建立起Agent的組織結(jié)構(gòu)。如圖4所示，主滑行管理與機坪管理分別為不同類別的資源系統(tǒng)，通過Agent之間的協(xié)調(diào)，把整個系統(tǒng)構(gòu)成一個整體。

Agent間的通信方式主要有兩種[10]，分別為黑板系統(tǒng)和消息傳遞方式。黑板系統(tǒng)用于航空器不需要與其他Agent之間交流，包括Agent查詢公共信息，如地面網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、間隔參數(shù)、滑行路徑。消息傳遞方式用于Agent通信有指定對象，包括航空器Agent與其他一個或幾個航空器Agent通信、航空器Agent與資源管理Agent通信、資源管理Agent與資源Agent通信等。圖5顯示的為航空器進港Agent之間的交互流程。

圖4 多Agent整體框架Fig.4 Multi-Agent integrated structure

圖5 進港航空器交互流程Fig.5 Interactive process of arrival aircrafts

1）當接近航空器到達時間時，注冊Agent動態(tài)創(chuàng)建航空器Agent，并且傳遞一些必要的屬性和Agent目標。

2）航空器Agent根據(jù)自身目標情況申請主滑行道資源。

3）主滑行管理Agent查詢自身資源管理的資源情況，如果有，返回信息給航空器Agent，同時標注其管理資源的信息。

4）資源Agent接受主滑行Agent信息進行判斷。如交叉口Agent，在提供交叉口資源的時候，根據(jù)自身的規(guī)則判斷，賦予不同航空器Agent優(yōu)先級。

5）當航空器Agent滑行到機坪區(qū)時，用同樣的方法向機坪管理Agent申請資源，直到航空器到達機位。

3 基于Agent滑行避讓行為仿真試驗

3.1 機場場面建模

仿真機場為一個中小型機場，跑道長度為3300m，圖6中B、C、C1、C2、D、E為滑行道名稱，G1～G9為機位名稱。通過注冊Agent生成地面網(wǎng)絡(luò)拓撲圖。圖中顯示進場與離場路徑各一條，由于機場地面節(jié)點比較多，所以可形成多條路徑。在Anylogic建模中，有定義線型的類，將這些類打包成容器可便于航空器Agent及其他Agent訪問。

圖6 仿真機場拓撲Fig.6 Airport simulation topology

仿真過程中航空器在主滑行道上平均速度為10 m/s，機坪附近滑行平均速度為3 m/s，航空器推出時間平均為1.5 min，航空器進機位時間為1 min。仿真時間1 s相當于實際時間15 s。

3.2 多Agent避讓系統(tǒng)的測試

在Anylogic軟件下建立Aircraft、Gate、GateManage、Maintaxi、MaintaxiManage 5個Agent，1個Main對象，Main對象仿真試驗界面（Simulation）。Anylogic軟件中每個Agent都有狀態(tài)流程圖。把航空器的重要狀態(tài)設(shè)計為Agent狀態(tài)圖中的狀態(tài)，同時為了實現(xiàn)功能的連續(xù)性設(shè)計相關(guān)的輔助狀態(tài)。當Agent之間有通信時，Agent可以接受消息實現(xiàn)狀態(tài)跳轉(zhuǎn)。通過綜合航班信息表、機位表、起飛報文信息，設(shè)計12架航空器進行測試，如表2所示。其中8架離港航空器，4架進港航空器。對于進港航班離港時刻為5，表示在系統(tǒng)時刻之外已經(jīng)起飛。

表2 航班綜合信息Tab.2 Flight synthetic information

當航空器沒有采取規(guī)則避讓時，運行過程中可能會產(chǎn)生很多沖突，沖突的類型與次數(shù)如表3所示。而當采取沖突避讓規(guī)則時，航空器的運行情況如表4所示。

表3 航空器沖突類型與次數(shù)Tab.3 Types and times of flight conflicts

由表4可以看出，當航空器計劃時刻與推出時刻不同時，說明航空器在機位處等待，其他等待時間可以查看表中滑行等待開始時刻、繼續(xù)滑行時刻。通過比較滑行等待開始時刻與航空器到達或離開機坪口的時刻，可知航空器是在機坪口、機坪滑行道、或主滑行道等待。表中航班F10從不同的機坪口進入，滑行的優(yōu)先級比較低，當機坪區(qū)沒有航空器運行時才能進入機坪區(qū)，所以等待時間較長。

4 結(jié)語

文獻[9]研究的為機坪區(qū)的2架航空器的沖突避讓。當航空器數(shù)量增加到3架以上時，文獻[9]中航空器的規(guī)則就不再適用，因此必須引入Agent的思想對整個系統(tǒng)進行控制，同時航空器的知識庫結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜。通過本文研究，基于Agent的航空器沖突與避讓模型能夠用分布式的思想解決多航空器在滑行中出現(xiàn)的沖突問題，為航空器在機場智能滑行提供理論和實踐依據(jù)。

Design and simulation of aircraft taxiing model based on Agent

ZHANG Jia1，XU Xiao-hao2，GAO Wei2
（1.System Operation Control Center，China Southern Airlines Co.Ltd.，Guangzhou 510000，China；2.Air Traffic Management Research Base，CAUC，Tianjin 300300，China）

To deal with the conflicts during aircrafts taxiing，a multi-Agent model is designed to meet the aircraft rules as well as controllers'experience.A detailed description is given for each Agent's function and the interaction between the Agents.At the same time，the Agent reasoning process is described by using event-condition-action language.Finally the Agent model is certified with the Anylogic simulation platform.The results show that the regular algorithm can not only avoid aircraft conflicts effectively and intelligently，but also suit the aircraft operation process.

taxiway；Agent；aircraft movement；rules；conflict and resolution

V355.1

：A

：1674-5590（2014）05-0001-05

2013-05-07；

：2013-11-13

：國家自然科學(xué)基金項目（61039001）

張 佳（1989—），男，湖北漢川人，碩士，研究方向為機場智能運行.