朱元軍，李 妍，高子昂，劉 洋，張學(xué)軍

（1.北京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院,北京 100191；2.山東交通學(xué)院信息科學(xué)與電氣工程學(xué)院,山東 濟(jì)南 250357；3.民航通用航空運(yùn)行重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(中國民航管理干部學(xué)院),北京 100102）

隨著無人駕駛航空器系統(tǒng)（unmanned aircraft systems，UAS，后簡稱為“無人機(jī)”）技術(shù)的快速發(fā)展和在交通運(yùn)輸領(lǐng)域應(yīng)用的不斷拓展，城市空中交通運(yùn)輸系統(tǒng)（urban air mobility，UAM）逐漸被人們所關(guān)注。法國空客、中國億航智能、巴西航空工業(yè)等相關(guān)組織機(jī)構(gòu)對(duì)UAM 進(jìn)行了廣泛探討，其內(nèi)涵包括了客運(yùn)和物流兩個(gè)方面。在客運(yùn)領(lǐng)域，大多數(shù)研究都是圍繞利用電動(dòng)垂直起降（eVTOL）飛行器進(jìn)行載人運(yùn)輸應(yīng)用，其中典型的幾類航空器包括空客開發(fā)的Airbus Vahana、億航智能開發(fā)的EHang216等小型航空器，可以為未來的城市出行開辟出新的交通運(yùn)行模式。在物流領(lǐng)域，以亞馬遜、京東、順豐、迅蟻為代表的企業(yè)已經(jīng)開始布局無人機(jī)的物流配送應(yīng)用，尤其是“最后一公里”的終端配送場(chǎng)景。亞馬遜早在2013 年就開始進(jìn)行無人機(jī)配送測(cè)試，開發(fā)的Prime Air 系列無人機(jī)已經(jīng)獲得FAA的許可；順豐已經(jīng)基于各種特殊（如醫(yī)療冷鏈、應(yīng)急配送、特征物流等）配送場(chǎng)景，研發(fā)了多種無人機(jī)系統(tǒng)和相關(guān)的配套設(shè)備；京東研發(fā)了“京鴻”貨運(yùn)型固定翼無人機(jī)，在陜西、四川等省份農(nóng)村地區(qū)開展了無人機(jī)配送業(yè)務(wù)；迅蟻則致力于構(gòu)建城市空中物流配送網(wǎng)絡(luò)，為城市提供快速的自動(dòng)化航空運(yùn)輸服務(wù)，并于2019 年獲得了民航局發(fā)布的首張城市物流運(yùn)行許可牌照。

城市空中交通運(yùn)輸系統(tǒng)已經(jīng)成為未來智能運(yùn)輸系統(tǒng)發(fā)展的必然趨勢(shì)，然而無人機(jī)進(jìn)入城市空域運(yùn)行，會(huì)給公共安全帶來巨大的安全隱患。針對(duì)無人機(jī)運(yùn)行帶來的安全風(fēng)險(xiǎn)問題，無人系統(tǒng)規(guī)則制定聯(lián)合體（joint authorities for rulemaking of unmanned systems，JARUS）發(fā)布了對(duì)于特定類型無人機(jī)的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估（special operations risk assessment，SORA）流程指導(dǎo)意見[1]，中國民航局也發(fā)布了《特定類無人機(jī)試運(yùn)行管理規(guī)程（暫行）》[2]、《基于運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的無人機(jī)適航審定指導(dǎo)意見》[3]等規(guī)定。這些文件都表明，無人機(jī)的運(yùn)行必須保持在交通運(yùn)輸系統(tǒng)可以接受的風(fēng)險(xiǎn)水平下，尤其在人口密集的城市環(huán)境更應(yīng)如此。雖然城市場(chǎng)景下對(duì)無人機(jī)在交通運(yùn)輸行業(yè)的應(yīng)用有巨大的需求，但同時(shí)城市環(huán)境也是無人機(jī)運(yùn)行的高風(fēng)險(xiǎn)地帶，開展城市空域無人機(jī)的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)分析，對(duì)于無人機(jī)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有重要的指導(dǎo)作用和前瞻性意義。

本文將對(duì)無人機(jī)在城市環(huán)境下運(yùn)行的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和路徑規(guī)劃問題展開分析討論，從運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)分析、風(fēng)險(xiǎn)分布地圖、運(yùn)行規(guī)劃研究3 個(gè)方面，對(duì)相關(guān)研究成果進(jìn)行分析和歸納，最后對(duì)城市環(huán)境下基于可接受風(fēng)險(xiǎn)的無人機(jī)運(yùn)行規(guī)劃發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行展望。

1 無人機(jī)城市空域運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)分析

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估主要指在事故發(fā)生前后，運(yùn)用精確的模型和科學(xué)的計(jì)算方法，對(duì)事故導(dǎo)致的后果以及造成的影響進(jìn)行有效的量化評(píng)估。從城市環(huán)境基于可接受風(fēng)險(xiǎn)的角度出發(fā)，對(duì)無人機(jī)開展運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)控制是其中的重要步驟，SORA 方法對(duì)此提供了指導(dǎo)意見。SORA的核心是安全風(fēng)險(xiǎn)管理（security risk management，SRM），將安全相關(guān)情景和風(fēng)險(xiǎn)管理措施圖形化，可視化評(píng)估給定危害情景的風(fēng)險(xiǎn)。SORA 提供了一種定性評(píng)估特定類別無人機(jī)運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)的思路，并確定這些風(fēng)險(xiǎn)是否已降低至可接受的水平。Denney 等[4]從數(shù)學(xué)方法的角度補(bǔ)充當(dāng)前的SORA 方法，提出了基于安全屏障模型的初步概率形式，并使用了貝葉斯框架擴(kuò)展和增強(qiáng)初始概率模型方法。NASA[5]也提出了一種無人機(jī)交通管理系統(tǒng)實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估框架（UTM risk assessment framework，URAF），使用無人機(jī)系統(tǒng)的狀態(tài)數(shù)據(jù)和外部環(huán)境的動(dòng)態(tài)信息，通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率模型和地面?zhèn)龉烙?jì)模型，來進(jìn)行實(shí)時(shí)的無人機(jī)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

中國民航局的特定類無人機(jī)試運(yùn)行管理規(guī)程等文件和JARUS SORA 指導(dǎo)意見都將無人機(jī)運(yùn)行帶來的風(fēng)險(xiǎn)分為空中碰撞風(fēng)險(xiǎn)和地面碰撞風(fēng)險(xiǎn)兩類。空中碰撞風(fēng)險(xiǎn)指無人機(jī)與其他航空器發(fā)生碰撞的風(fēng)險(xiǎn)，地面碰撞風(fēng)險(xiǎn)主要指無人機(jī)系統(tǒng)失效后墜毀對(duì)地面人員造成傷害的風(fēng)險(xiǎn)。本章接下來將簡要梳理這兩類風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法的代表性研究工作。

1.1 空中碰撞風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

對(duì)于無人機(jī)空中碰撞風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，Reich[6]從縱向、側(cè)向和垂直方向?qū)γ窈娇蜋C(jī)平行航路建立的碰撞風(fēng)險(xiǎn)模型是最早的航空器運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作。Zhang 等[7]建立了基于沖突區(qū)域的圓柱形無人機(jī)碰撞風(fēng)險(xiǎn)模型，研究了無人機(jī)與有人駕駛航空器之間的沖突風(fēng)險(xiǎn)。劉暢等[8]也對(duì)無人機(jī)和入侵航空器進(jìn)行碰撞風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域建模，并基于飛行參數(shù)定義無人機(jī)的飛行安全區(qū)域。Rubio-Hervas 等[9]使用了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)度量和評(píng)估方法，通過概率模型推導(dǎo)出量化的風(fēng)險(xiǎn)水平，該概率模型不僅考慮了環(huán)境因素（如天氣和信號(hào)強(qiáng)度）的內(nèi)在隨機(jī)性，還包含了地理因素的外在不確定性，同時(shí)該方法可以嵌入到當(dāng)前的標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法中。Liu 等[10]提出了一種基于中國空域不同區(qū)域民用飛行密度的飛機(jī)碰撞模型，根據(jù)相對(duì)飛行速度構(gòu)建了無人機(jī)和有人駕駛航空器之間的相對(duì)碰撞區(qū)域，重點(diǎn)考慮了空中碰撞所造成的死亡率。Sahawneh 等[11]使用蒙特卡洛方法，估算同一高度飛行的無人機(jī)與其他航空器的空中碰撞風(fēng)險(xiǎn)。

1.2 地面碰撞風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

對(duì)于無人機(jī)地面碰撞風(fēng)險(xiǎn)，Liu 等[10]同樣考慮了該風(fēng)險(xiǎn)造成的死亡率，通過計(jì)算滿足不同無人機(jī)類別目標(biāo)安全水平所需的系統(tǒng)可靠性來設(shè)計(jì)多因素風(fēng)險(xiǎn)模型。他們結(jié)合實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景的土地和人口數(shù)據(jù)以及無人機(jī)的本身屬性參數(shù)，獲得固定翼和旋翼無人機(jī)撞擊地面的傷亡區(qū)域以及地面致命傷害的概率。Waggoner[12]對(duì)有人駕駛航空器的歷史碰撞數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，建立無人機(jī)空中碰撞風(fēng)險(xiǎn)和地面碰撞風(fēng)險(xiǎn)模型；Lum 等[13]針對(duì)在人口密集區(qū)域運(yùn)行的無人機(jī)，根據(jù)衛(wèi)星圖像和人群分布信息的數(shù)據(jù)，計(jì)算每飛行小時(shí)造成地面人員碰撞的估計(jì)數(shù)量；Goncalves 等[14]考慮STANG 4 671“無人機(jī)系統(tǒng)弄適航性條例（USAR）”，提供了基于Petri 網(wǎng)的無人機(jī)安全評(píng)估過程建模，目的是通過使用Petri 網(wǎng)來顯示無人機(jī)遭遇高碰撞風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的頻率和無人機(jī)在故障情況下對(duì)操作輸入的反應(yīng)能力。

2 風(fēng)險(xiǎn)分布地圖

安全目標(biāo)水平（target level of safety，TLS）是風(fēng)險(xiǎn)管理的最終目標(biāo)，在民航領(lǐng)域，ICAO 把安全目標(biāo)水平定義為每飛行小時(shí)中所發(fā)生的事故次數(shù)。航空器進(jìn)入空域運(yùn)行，需要評(píng)估其等效安全水平（equivalent level of safety，ELS）來衡量是否達(dá)到安全標(biāo)準(zhǔn)。在無人機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估程序中，同樣將其等效安全水平定義為無人機(jī)每飛行小時(shí)中所造成的地面?zhèn)鋈藬?shù)。在城市環(huán)境下，無論是無人機(jī)發(fā)生空中碰撞后墜毀，還是無人機(jī)系統(tǒng)失效后墜毀，最終都會(huì)對(duì)地面人群帶來安全威脅，尤其在人口密集區(qū)域。因此，對(duì)無人機(jī)在城市空域中運(yùn)行的安全風(fēng)估問題，首先需要考慮的是無人機(jī)的撞地風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問題，最終目標(biāo)要獲得無人機(jī)的等效安全水平，并以此建立相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)地圖（Risk Map），直觀可視化的表示無人機(jī)運(yùn)行所帶來的不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分布。如圖1 所示，對(duì)矢量地理數(shù)據(jù)（圖1（a））進(jìn)行網(wǎng)格化劃分為圖1（b），統(tǒng)計(jì)地理要素并進(jìn)行網(wǎng)格化表示為圖1（c），最后基于某類型參數(shù)的無人機(jī)撞地風(fēng)險(xiǎn)水平建立風(fēng)險(xiǎn)分布地圖見圖1（d）。

圖1 無人機(jī)撞地風(fēng)險(xiǎn)分布地圖構(gòu)建流程

建立風(fēng)險(xiǎn)分布地圖的首要工作是研究無人機(jī)撞地風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型及其影響因素。影響無人機(jī)地面撞擊風(fēng)險(xiǎn)的主要原因有無人機(jī)的自身屬性因素和地面特征因素。無人機(jī)的自身屬性因素包括無人機(jī)系統(tǒng)故障失效概率和地面撞擊區(qū)域，實(shí)際中地面撞擊區(qū)域更多受到無人機(jī)系統(tǒng)失效后的航跡，即無人機(jī)墜毀模式的影響；地面特征因素包括地面人口的分布和地面撞擊致死概率。本章接下來將梳理這兩類影響因素的代表性研究工作。

2.1 無人機(jī)自身參數(shù)因素

丹麥奧爾堡大學(xué)的La Cour-Harbo[15]分析了4 種無人機(jī)系統(tǒng)失效后的墜毀模式，包括彈道下降（ballistic descent）、降落傘下降（parachute descent）、失控滑行（uncontrolled glide）、失控飛離（flyaway）。彈道下降指無人機(jī)失去了大部分升力，進(jìn)入一個(gè)接近彈道模式的墜落過程，完全受無人機(jī)的空氣動(dòng)力學(xué)控制；降落傘下降指無人機(jī)系統(tǒng)失效后，發(fā)動(dòng)機(jī)關(guān)閉，機(jī)上降落傘開啟，是一個(gè)基于降落傘空氣動(dòng)力學(xué)的墜落過程；失控滑行指無人機(jī)（尤其是固定翼無人機(jī)）失去推力，在機(jī)身結(jié)構(gòu)完整的情況下，進(jìn)入自由滑行墜落的過程；失控飛離指無人機(jī)完全失去駕駛員的控制，靠自動(dòng)駕駛儀繼續(xù)保持穩(wěn)定飛行直到動(dòng)力耗盡，其航跡主要受到風(fēng)的影響。同時(shí)，討論了彈道下降模式下無人機(jī)參數(shù)和風(fēng)速對(duì)墜落軌跡的影響，建立了一種計(jì)算地面撞擊點(diǎn)的二維地理概率密度函數(shù)，該函數(shù)可以快速計(jì)算不同人群密度和飛行參數(shù)影響下無人機(jī)的墜落軌跡；韓鵬等[16]使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)來評(píng)估無人機(jī)系統(tǒng)的失效風(fēng)險(xiǎn)，從系統(tǒng)故障、運(yùn)行環(huán)境和人為因素3 個(gè)方面提取失效原因，基于該網(wǎng)絡(luò)計(jì)算不同情況下無人機(jī)意外墜落事故和中間事件的概率，得出物流無人機(jī)正常運(yùn)行發(fā)生安全事故的概率為6.54×10?3，并在文獻(xiàn)[17]研究的基礎(chǔ)上，繼續(xù)研究了無人機(jī)航跡誤差對(duì)地面風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的影響。

2.2 地面環(huán)境特征因素

張澤京等[18]基于等效安全水平的概念，建立了無人機(jī)系統(tǒng)安全目標(biāo)水平的對(duì)地撞擊模型，該模型同時(shí)考慮了無人機(jī)的撞擊動(dòng)能、構(gòu)型參數(shù)以及飛行環(huán)境因素，計(jì)算了不同種類無人機(jī)在不同場(chǎng)景下的安全目標(biāo)水平和我國地域人口的安全目標(biāo)水平；韓鵬等[19]分析了不同運(yùn)行工況下無人機(jī)地面撞擊事故的邊界條件，考慮了不同任務(wù)場(chǎng)景的地面人口密度和地面遮蔽物保護(hù)能力，引入了環(huán)境影響影子來表征不同場(chǎng)景下天氣、地理環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施的影響，建立無人機(jī)撞地風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。

3 運(yùn)行路徑規(guī)劃

基于可接受風(fēng)險(xiǎn)的無人機(jī)運(yùn)行規(guī)劃，核心思路就是在風(fēng)險(xiǎn)分布地圖的基礎(chǔ)上，對(duì)無人機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行路徑規(guī)劃，計(jì)算有效運(yùn)行路徑，使對(duì)地面人群的風(fēng)險(xiǎn)最小化，達(dá)到在城市空域內(nèi)安全飛行的目的。無人機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)劃通過流程為：先基于風(fēng)險(xiǎn)分布地圖和無人機(jī)的自身參數(shù)信息進(jìn)行靜態(tài)路徑規(guī)劃，然后根據(jù)動(dòng)態(tài)更新的風(fēng)險(xiǎn)分布地圖，對(duì)靜態(tài)運(yùn)行路線進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。本章接下來將簡要梳理基于風(fēng)險(xiǎn)分布地圖的無人機(jī)路徑規(guī)劃方法的代表性研究工作。

都靈理工大學(xué)的飛行力學(xué)研究組在這方面開展了廣泛的研究。Filippis 等[20]討論了兩種基于風(fēng)險(xiǎn)地圖的尋徑方法，一種是用A*算法分析了最小風(fēng)險(xiǎn)和最短距離的路徑；另一種是用遺傳算法優(yōu)化多項(xiàng)式曲線，最小化反映路徑長度和碰撞風(fēng)險(xiǎn)的代價(jià)函數(shù)，同時(shí)考慮無人機(jī)性能約束；Primatesta 等[21]建立了一種基于云的城市環(huán)境下無人機(jī)智能導(dǎo)航框架，在不影響安全的前提下實(shí)現(xiàn)任務(wù)自主。該框架采用了多層邏輯結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)自主飛行、信息處理和決策等任務(wù)，包含5 層結(jié)構(gòu)，在地圖生成層中，提出了一種包括靜態(tài)因素和動(dòng)態(tài)因素的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估策略，設(shè)計(jì)了兩步路徑規(guī)劃方法：離線最優(yōu)路徑規(guī)劃方法，和考慮風(fēng)險(xiǎn)地圖動(dòng)態(tài)變化因素的在線路徑規(guī)劃以及風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)的自適應(yīng)更新；同時(shí)還在文獻(xiàn)[22]中提出了一種基于風(fēng)險(xiǎn)感知的城市環(huán)境無人機(jī)路徑規(guī)劃策略，該方法使用風(fēng)險(xiǎn)地圖，將空間的離散位置與適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)代價(jià)聯(lián)系起來。然后分兩階段進(jìn)行路徑的規(guī)劃，第一階段使用風(fēng)險(xiǎn)A*算法，根據(jù)靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)因素信息離線計(jì)算路徑，使該路徑的風(fēng)險(xiǎn)最??；第二階段利用動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)地圖在線對(duì)當(dāng)前離線路徑進(jìn)行規(guī)劃調(diào)整，提出了一種Borderland 算法來快速識(shí)別和調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)因子中動(dòng)態(tài)變化部分所影響到的路徑。

國內(nèi)學(xué)者近年內(nèi)也在此方面開展了研究工作。胡莘婷等[23]建立了無人機(jī)在城市環(huán)境運(yùn)行時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)模型，提出了無人機(jī)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的安全評(píng)價(jià)指標(biāo)，量化了無人機(jī)在城市環(huán)境不同區(qū)域的安全風(fēng)險(xiǎn)水平，基于建立的風(fēng)險(xiǎn)地圖，在無人機(jī)最低飛行高度大于飛行區(qū)域最高建筑物的情況下，進(jìn)行最小風(fēng)險(xiǎn)成本的路徑規(guī)劃；李若恒等[24]提出了考慮安全裕度的城市環(huán)境模型，是無人機(jī)可以與城市建筑保持有效安全距離，并建立了無人機(jī)航跡對(duì)地面人員的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，并依此在城市環(huán)境模型中進(jìn)行無人機(jī)路徑規(guī)劃以減少對(duì)地面人員的風(fēng)險(xiǎn)；張洪海等[25]提出了基于K-means 聚類的無人機(jī)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與量化方法，從飛行沖突、飛行環(huán)境和交通特性3 方面分析了無人機(jī)風(fēng)險(xiǎn)影響因素，分別構(gòu)建了無人機(jī)空中風(fēng)險(xiǎn)和地面風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，建立指標(biāo)篩選模型與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，并在文獻(xiàn)[26]中采用柵格法進(jìn)行環(huán)境建模，設(shè)計(jì)了以航程、高度和危險(xiǎn)度代價(jià)最小為目標(biāo)函數(shù)的城市環(huán)境物流無人機(jī)路徑規(guī)劃模型。

4 總結(jié)與展望

城市空中交通是未來智能航空運(yùn)輸系統(tǒng)中的重要運(yùn)行場(chǎng)景，也是城市交通運(yùn)行系統(tǒng)的新興運(yùn)作模式。本文從無人機(jī)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)因素分析、城市區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)分布地圖構(gòu)建以及基于風(fēng)險(xiǎn)地圖的路徑規(guī)劃方法3 個(gè)方面，逐層分析了未來基于可接受風(fēng)險(xiǎn)的城市空域無人機(jī)運(yùn)行方式，然而現(xiàn)有研究大多僅考慮無人機(jī)自身參數(shù)和地面特征，沒有考慮多無人機(jī)的空域運(yùn)行態(tài)勢(shì)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)分布的影響，風(fēng)險(xiǎn)分布地圖的構(gòu)建方法在精細(xì)化程度上仍有待提高，同時(shí)缺乏三維角度上對(duì)城市空域風(fēng)險(xiǎn)分布和無人機(jī)路徑規(guī)劃方法的研究。面向未來城市空中交通系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用，考慮精細(xì)化的無人機(jī)風(fēng)險(xiǎn)運(yùn)行模式將會(huì)是今后城市空中交通管理領(lǐng)域研究的重點(diǎn)和趨勢(shì)。