姚虹翔，葉博嘉，程 予

（1.中國民用航空華東地區(qū)空中交通管理局，上海200335；2.南京航空航天大學(xué) 民航學(xué)院，江蘇 南京211106）

隨著無人機在民用和通用航空領(lǐng)域潛力的不斷挖掘，以及電池、動力、控制和感知技術(shù)的快速發(fā)展和迭代，無人機的使用場景和性能得到大幅度的擴展與提升。近年來，無人機的續(xù)航時間快速提升，操控范圍不斷擴大，功能模塊進一步多樣化，已逐步從物流、安防、巡檢、農(nóng)林牧漁等領(lǐng)域向全行業(yè)滲透。同時，隨著低延遲5G通信技術(shù)的逐步商用化，面向無人機行業(yè)的應(yīng)用也使無人機的通信操縱逐漸由視距內(nèi)遙控向超視距遠程遙控發(fā)展。全球范圍內(nèi)，無人機的生產(chǎn)與應(yīng)用正處于蓬勃發(fā)展的態(tài)勢。

目前無人機的飛行高度可覆蓋至近萬米高空，而其中以飛行高度在1000m以下的低空無人機為主，據(jù)統(tǒng)計占無人機總數(shù)的99.9%。低空無人機主要使用低空空域，指真高1000m（含）以下的空域。2016年，在促進通航產(chǎn)業(yè)發(fā)展的指導(dǎo)意見中，政府明確提出改革低空空域并擴大低空空域的開放使用，其空域上限將逐步提高到3000m[1]。2018年發(fā)布的《無人駕駛航空器飛行管理暫行條例》，明確將低空無人機作為改革重點[2]?？梢?，低空無人機在今后使用場景中的出現(xiàn)頻率將會得到更進一步地提升。

由于對低空無人機的管理尚處探索階段，以及低空無人機技術(shù)門檻較低、使用場景多樣化和飛行控制技術(shù)仍不完善的特點，無人機潛在的安全問題逐漸暴露。近年發(fā)生的多起不安全事件不僅對地面人員的人身財產(chǎn)安全構(gòu)成了威脅，同時也影響了空中交通活動的正常運行。為保證低空無人機安全、靈活和高效地運行，亟需同民航飛行器一樣，對民用無人機的運行采取適宜的方式進行管理。

本文系統(tǒng)介紹了當(dāng)前低空無人機運行的背景和現(xiàn)狀；對無人機系統(tǒng)交通管理（Unmanned Aircraft System Traffic Management，UTM）的發(fā)展和低空無人機的運行環(huán)境進行了分析歸納；重點闡述了低空無人機兩大關(guān)鍵技術(shù)：沖突探測與解脫和航跡規(guī)劃的研究進展，并在最后對無人機交通管理的未來研究方向進行了總結(jié)和展望。

1 低空無人機空中交通管理

現(xiàn)有的低空無人機管理通常延用民用航空的空中交通管理方式，但這已無法應(yīng)對未來無人機數(shù)量的大幅度增長。主要原因有以下三方面：

首先，低空無人機體積較小，空域可容納無人機架數(shù)相比民航更多。而由于載重較少，飛行頻次將更為密集，因此同一空域內(nèi)運行的低空無人機數(shù)量較多，使得目前一名管制員服務(wù)多架航空器的交通管理模式不再適用；其次，低空無人機飛行高度較低、目標(biāo)較小，當(dāng)前民航空中交通管理的通信、導(dǎo)航和監(jiān)視設(shè)備與技術(shù)手段難以向這類低空飛行器提供可靠服務(wù)。民航通信和信息傳輸主要使用甚高頻或衛(wèi)星進行通信，難以滿足數(shù)量較多的無人機通信所需要的帶寬。同時，低空無人機飛行高度低，無線電信號受地形和障礙物影響較大，傳統(tǒng)的星基導(dǎo)航和雷達監(jiān)視手段無法滿足需求；最后，由于無人機的駕駛員處于地面，缺少有效的飛行態(tài)勢感知，現(xiàn)有的空中交通服務(wù)無法向無人機提供所需的交通信息，使得飛行安全的風(fēng)險陡增[3]。因此需要研究出符合低空無人機運行特點的空中交通管理方法。

為了加快適應(yīng)無人機日益增長的飛行需求，同時將無人機的運行融入現(xiàn)有的空中交通管理體系，各機構(gòu)及研究團隊都在開展相應(yīng)的無人機交通管理研究項目。目前全球無人機系統(tǒng)運行概念（Concept of Operation，ConOps）主要分為無人機系統(tǒng)交通管理（Unmanned Aircraft System Traffic Management，UTM）和城市空中立體交通（Uraban Air Mobility，UAM）。其中，UTM框架主要包括2020年美國國家航空航天局（NASA）制定的UTM運行概念2.0版[4]、2020年歐洲航空安全局的U-Space監(jiān)管性框架[5]、2019年歐洲單一天空ATM研究的U-Space項目[6]和2018空中客車公司的UTM藍圖[7]。UAM運行概念主要包括2020年NASA的UAM1.0版本[8]、2020年億航無人機發(fā)布的UAM白皮書[9]、2017年德國航空太空中心（DLR）的UAM藍圖[10]，以及2016年優(yōu)步公司（Uber）提出的天空自動駕駛城市交通計劃[11]?，F(xiàn)有的UTM和UAM框架主要著眼于與運行有關(guān)的基本概念和運行要素，這些框架已為相關(guān)從業(yè)者和研究人員提供了基礎(chǔ)性的解決方案。

新加坡南洋理工大學(xué)空中交通管理研究院（NTU Air Traffic Management Research Institute，ATMRI）于2020年介紹了其無人機系統(tǒng)（Unmanned Aircraft Systems，UAS）項目的研究進展。該研究院將目前UAS主要研究分為建設(shè)安全高效的城市空域管理系統(tǒng)和無人機空中交通流管理生態(tài)系統(tǒng)：在安全高效的城市空域管理系統(tǒng)框架中，空中交通管理部門依然擁有監(jiān)管權(quán)，同時行業(yè)運營商能夠開展自己的管理運營，并且該框架能夠保持一定的靈活度和拓展性以適應(yīng)未來行業(yè)變化，此外能夠為多樣化的運行提供安全和穩(wěn)定的空間；無人機空中交通流管理生態(tài)系統(tǒng)能夠促進無人機技術(shù)的成熟，為城市環(huán)境中的運行提供積極的平臺，并且可利用商業(yè)服務(wù)開展大規(guī)模的無人機運行。

ATMRI將無人機系統(tǒng)的研究分為三大領(lǐng)域：UAS沖突風(fēng)險與嚴重性、UAS安全間隔閾值、UAS空中交通空域和流量管理。ATMRI在進行TM-UAS項目的同時[12]，主要對以下方面進行了研究。

空域矩陣化管理概念（AirMatrix Airspace Management Concept），主要思路是將空域劃分為邊長為15m的立方體，把其中的建筑物和不可用空域標(biāo)記為紅色，只在綠色區(qū)域內(nèi)規(guī)劃無人機路徑。無人機系統(tǒng)侵入機場的風(fēng)險分析（Risk Analysis of UAS Intruding into Aerodrome），該研究目的是建立機場的風(fēng)險警告邊界。無人機系統(tǒng)碰撞嚴重性建模（UAS Collision Severity Modeling），其主要對航空器發(fā)動機吸入無人機時所造成的損害進行研究，以建立降低機場風(fēng)險的安全運行閾值。多旋翼無人機的尾流遭遇響應(yīng)建模（Modeling Wake and Encounter Response of Multirotor UAS），通過軟件對尾流建模，為在擁擠的空域中安全有效地運行奠定基礎(chǔ)?；趥撃艿臒o人機系統(tǒng)重量閾值（Weight Threshold of UAS based on Injury Potential），通過實驗得到不同重量無人機在不同高度時的縮寫傷害量（Abbreviated Injury Scal，AIS）。噪音的公共影響（Impact of Noise on Public Perception），為了確保城市無人機運行能被公眾接受，需要研究無人機噪音的影響。主要對現(xiàn)有消費級無人機的噪音頻率和振幅進行測量，并研究無人機重量與噪音頻率和振幅的相關(guān)程度。

基于風(fēng)險的空域和交通流管理（Risk Based Airspace and Traffic Flow Management），主要目的是為無人機系統(tǒng)的運行創(chuàng)建一個積極和智能的生態(tài)系統(tǒng)。包括無人機系統(tǒng)運行參與方交通態(tài)勢交互界面的研發(fā)、建立滿足基于軌跡運行和自由飛行的靈活空域管理系統(tǒng)、提供無人機運行全飛行階段的風(fēng)險評估服務(wù)，以及包括4D航跡規(guī)劃和無人機沖突解脫在內(nèi)的戰(zhàn)略性無人機交通流管理系統(tǒng)。

由于美國對UTM的研究和制定較早，其他國家的無人機交通管理模型大多參考或借鑒UTM的體系結(jié)構(gòu)。可以說，UTM是一個針對低空無人機的通用空中交通管理系統(tǒng)。美國聯(lián)邦航空局和美國國家航空航天局聯(lián)合業(yè)界和學(xué)術(shù)界共同開發(fā)了一套無人機系統(tǒng)交通管理系統(tǒng)（UTM），主要針對在距地面400英尺范圍內(nèi)和視線之外，不提供傳統(tǒng)空中交通服務(wù)的無人機。UTM最終將發(fā)展成為一個包括身份識別服務(wù)、角色和職責(zé)劃分、信息架構(gòu)、數(shù)據(jù)交換協(xié)議、軟件功能、基礎(chǔ)設(shè)施和性能要求等在內(nèi)的管理系統(tǒng)，以解決低空無人機的操作、運行和管理問題。圖1為UTM體系結(jié)構(gòu)的示意圖[13]。

圖1 UTM體系結(jié)構(gòu)示意圖

UTM系統(tǒng)是由FAA和以無人機服務(wù)提供商（Unmanned Aircraft System Service Supplier，USS）為中心的高度自動化分布式網(wǎng)絡(luò)組成。USS是由FAA認證的機構(gòu)，其負責(zé)與其他服務(wù)提供方交換數(shù)據(jù)和協(xié)調(diào)，并對空域內(nèi)無人機的運行進行管理控制。FAA負責(zé)與ATM系統(tǒng)進行空域資源信息的交換與協(xié)調(diào)。通過這種方式，F(xiàn)AA可保持空域和交通運行監(jiān)管和約束的權(quán)限，并能對各類空域用戶提供按需訪問的權(quán)限。管制員不需要監(jiān)視空域中的每架無人機，而只需根據(jù)空域狀態(tài)，向UTM發(fā)布實時的空域限制，由UTM統(tǒng)一在這些限制范圍內(nèi)安全地管理無人機的運行[14]。

2 低空無人機關(guān)鍵技術(shù)

2.1 沖突探測與解脫

碰撞避讓涉及無人機間或其與有人機間的沖突探測和解脫。沖突探測主要基于飛行路徑預(yù)測來確定是否存在飛行沖突。而在判斷出現(xiàn)沖突后，無人機需要立即根據(jù)設(shè)定的解脫方案保證飛行安全。

付其喜等[15]提出了一種基于航向的局部集中雙層優(yōu)化合作式探測解脫方法，采用隨機并行梯度下降法得到?jīng)_突群的可行解范圍，再通過序列二次規(guī)劃求得最優(yōu)的航向解脫，可滿足在線規(guī)劃的需要。

張宏宏等[16]提出了一種基于速度障礙法的幾何優(yōu)化方法，根據(jù)無人機與障礙物的位置和速度關(guān)系確定并判斷沖突類型和解脫條件，通過幾何分析和理論推導(dǎo)證明所選解脫策略是否有效解決沖突，該優(yōu)化方法可使單個無人機在融合空域中進行沖突的解脫與航跡恢復(fù)。

甄然等[17]針對遺傳算法應(yīng)用于沖突問題時求解較慢的缺點，提出了基于量子遺傳算法的沖突解脫策略。通過量子旋轉(zhuǎn)門實現(xiàn)個體進化這一思路，引入延遲指數(shù)函數(shù)的強制優(yōu)化策略和改變進程的優(yōu)化策略。該方法求解速度快、質(zhì)量高，在無人機沖突解脫中可獲得較小的飛行延誤。

錢曉鵬等[18]提出了基于“核仁解”的協(xié)作式?jīng)_突解脫算法，構(gòu)建基于Agent技術(shù)沖突解脫分支模型，得到?jīng)_突協(xié)商求解策略，建立基于改進遺傳算法的最優(yōu)策略搜索器，該沖突解脫算法可滿足沖突解脫過程中的公平性，并實現(xiàn)系統(tǒng)最優(yōu)。

揭東等[19]提出了基于線性外推法的多機沖突探測預(yù)警方法，通過對傳統(tǒng)蟻群算法沖突簡化模型的優(yōu)化，加入調(diào)速策略、角度信息和排序系統(tǒng)對算法進行了改進，研究表明改進后算法能夠給出多機聯(lián)合解脫路徑，且收斂時間和總延誤距離均得以減少。

吳學(xué)禮等[20]針對互惠速度障礙法進行沖突解脫出現(xiàn)的轉(zhuǎn)彎角度過大的問題，提出了改進速度障礙法，在速度障礙法的基礎(chǔ)上，利用幾何關(guān)系建立數(shù)學(xué)模型，以兩架無人機的相對速度和位置的角度來判斷沖突，并用改進的互惠速度障礙法和B樣條曲線完成探測解脫和生成平滑路徑的過程，研究表明該改進算法具有可行性和有效性。

文獻[21]將幾何約束與運動學(xué)方程相結(jié)合，解決了多旋翼無人機的避碰問題。文獻[22]提出了一種基于分解一個大型多智能體馬爾可夫決策過程的算法，為每架無人機生成短期避讓建議。文獻[23]提出了一種使用自主無人機的通用且分布式的空中交通控制方案用于密集交通情況。文獻[24]對二維和三維開闊空間中的多旋翼無人機密集交通進行了仿真研究。文獻[25]將無人機的碰撞規(guī)避問題描述為一個馬爾科夫決策過程，并使用蒙特卡羅樹搜索法求解。

2.2 航跡規(guī)劃

相比民用航空，低空無人機可用空域較為狹窄，而無人機數(shù)量和飛行密度較大，滯空時間有限，因此對其的航跡規(guī)劃較為重要。無人機的航跡規(guī)劃指根據(jù)飛行需求與環(huán)境等條件，得到一條滿足飛行性能從起始至目標(biāo)的最優(yōu)飛行路徑。

目前主要的航跡規(guī)劃算法分為兩類：一類是數(shù)值計算方法，包括動態(tài)規(guī)劃算法、梯度法和圖論尋優(yōu)法等；另一類是智能規(guī)劃算法，如遺傳算法、蟻群算法、A*算法等。

李憲強等[26]提出了一種蟻群算法與人工勢場算法相結(jié)合的路徑優(yōu)化算法。通過在初始信息素分布中引入人工勢場，有效地避免了傳統(tǒng)蟻群算法陷入局部最優(yōu)解的缺點，提高了收斂速度。該方法在無人機三維航跡規(guī)劃問題中驗證了有效性。

針對三維復(fù)雜場景中無人機自主航跡規(guī)劃問題，陳朋[27]等人提出了一種基于A*算法和關(guān)鍵飛行點的實時航跡規(guī)劃方法。通過改進的A*算法啟發(fā)式函數(shù)，找到無碰撞的柵格路徑。該方法既保證了實時性，又具有較短的軌跡長度和較高的成功率。

吳文海等[28]提出了一種基于約束差分進化算法的動態(tài)路徑規(guī)劃方法，并將此航跡規(guī)劃視為一個包含飛行約束和威脅約束的優(yōu)化問題。該方法可以有效地實現(xiàn)靜態(tài)和動態(tài)威脅規(guī)避，規(guī)劃出安全合適的路徑。

張啟錢等[29]提出了一種針對復(fù)雜密集障礙物的避障路徑規(guī)劃方法，基于IOCAD建立了檢測模型，針對不規(guī)則障礙物設(shè)計了無人機路徑規(guī)劃算法。文獻[30]為了使無人機在滿足實時交通和地理圍欄約束的同時執(zhí)行特定的飛行任務(wù)，提出了一種局部路徑規(guī)劃算法。文獻[31]基于在UTM空域中飛行的無人機之間通信協(xié)議共享的位置和速度信息，提出了一種基于樹的實時軌跡規(guī)劃算法。文獻[32]提出了一種基于能量的無人機飛行計劃規(guī)劃方法。文獻[33]針對小型無人機提出了一種基于搜索的運動規(guī)劃方法，來解決具有模型不確定性和視場約束的規(guī)劃問題。文獻[34]通過基于最大熵的反向強化學(xué)習(xí)方法，從實際空中交通管制運行數(shù)據(jù)中得到路徑規(guī)劃的代價函數(shù)。

3 結(jié)束語

綜上所述，低空無人機作為未來交通運輸?shù)闹匾M成部分，需要構(gòu)建全面可靠的管理體系和發(fā)展成熟安全的技術(shù)支撐。目前各國低空無人機空中交通管理體系的研發(fā)均處于起步階段，無人機的相關(guān)技術(shù)也正在探索。以低空無人機為代表的低空空域改革可極大提升空域容量，促進交通運輸?shù)陌l(fā)展，有利于降低許多行業(yè)的人力物力成本。對未來低空無人機交通管理的研究發(fā)展，給出三點研究展望。

（1）低空無人機交通管理體系的研發(fā)

低空無人機的交通管理屬于民航空中交通管理的范疇，但無人機交通網(wǎng)與目前現(xiàn)有的陸空交通運輸網(wǎng)絡(luò)均存在一定差異，傳統(tǒng)一對多的空中交通管制手段只會限制無人機的普及速度，無法直接沿用。適應(yīng)于低空無人機交通管理系統(tǒng)的開發(fā)制定將與大數(shù)據(jù)、人工智能和分布式網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)相結(jié)合。具備靈活高效的特點，又與現(xiàn)有交通管理框架有效結(jié)合的低空無人機交通管理體系已經(jīng)成為無人機運行管理領(lǐng)域的主要研究方向。

（2）低空無人機通信、導(dǎo)航和監(jiān)視技術(shù)的研究

由于低空無人機“低、慢、小”的特點，傳統(tǒng)空中交通管理的通信、導(dǎo)航和監(jiān)視手段已不能勝任未來的低空運行管理需求。因此，結(jié)合基站定位、蜂窩移動數(shù)據(jù)和視覺導(dǎo)航等新興技術(shù)的無人機通信、導(dǎo)航和監(jiān)視研究應(yīng)成為未來研究的重點和熱點方向。

（3）低空無人機運行關(guān)鍵技術(shù)的研究

在設(shè)計低空無人機交通管理體系時，需考慮空域、飛行安全等問題，因此需攻克多個無人機運行的關(guān)鍵技術(shù)，其中最重要的就是無人機沖突探測與解脫，以及無人機的航跡規(guī)劃。若沒有這些關(guān)鍵技術(shù)的支撐，交通管理體系便存一定的在風(fēng)險漏洞。這方面的研究已經(jīng)成為了當(dāng)前研究的重點方向。