无人机空中冲突探测与避撞研究

　　摘 要：近年来，无人机运输业迅猛发展，其飞行过程中的冲突探测与避撞问题成为亟需解决的关键问题。在无人机周围建立合理的三维空间模型，优化包括紧急避撞区域、一般避撞区域、监视及提前避撞区域的三级避撞区域系统，并利用 ADS-B 报文提供的无人机位置、速度等信息，基于无人机一般二维平面上的冲突探测与避撞算法，通过增加垂直方向上的冲突识别来改进冲突探测算法，对比调速、调向两种避让方案在各避撞区域的成功率。结果表明：改进算法能在无人机数量大幅增加的情况下有效识别冲突无人机，同时采用先调速后调向的避让方案，避撞成功率达到 99.75%，可为保障无人机的飞行安全提供有效策略。

　　关键词：无人机;冲突探测;ADS-B;三级避撞;决策避让

　　引 言

　　近年来，随着中国航空运输业的快速发展，无人机已被广泛应用于包括测绘、拍摄、精准农业、监控、搜救和公共安全等各个领域[1]。随着我国低空空域的逐步开放，无人机运输业必将迎来迅猛发展的新契机，但其遭遇飞行冲突的风险也日益上升，避撞问题成为无人机行业发展亟需解决的关键问题，对无人机飞行冲突进行提前探测和避让的必要性愈发突出。

　　广 播 式 自 动 相 关 监 视(Automatic DependentSurveillance-Broadcast，简称 ADS-B)是飞行器上的一种自动监视系统，利用卫星导航技术向空中交通管制(Air Traffic Control，简称 ATC)和其范围内的飞行器发送、接收信息。ADS-B 在飞行器冲突探测和运行监视方面有很大优势，可以提供更为精准的监视精度和丰富的监视信息等[2]，可用于空中避撞、监视、辅助进近等方面。

　　ADS-B 具有价格相对较低，速度、位置等信息精度高、更新速度快、监视范围广等特点[3]。吴学礼等[4]在改进EVENT 模型的基础上提出 ADS-B 监视技术下各个参数的计算方法，提高飞行器纵向碰撞风险的检测精度。相对于有人机由管制员、飞行员及导航设施等提供多方保障，无人机适用于低空作业，保障设施完善程度远不及有人机，因此赵建华等[5]基于概率论和系统可靠性理论，建立无人机与运输类飞机的碰撞风险模型。

　　针对无人机相互碰撞风险评估，V. D. Berdonosov[6]提出通过 ADS-B 系统获得的两个或三个轨道点来估计无人机的轨道，计算无人机可以碰撞的临界速度范围的两个截止值;P. Pierpaoli 等[7]提出基于 ADS-B 和可预测的冲突避让算法的模型，将该模型预测控制器应用于一对无人机在即将发生碰撞时的冲突避让，并对其安全性进行研究;徐剑锋[8]将场势理论和 ADS-B 技术相结合，设计了一种以 ADS-B 技术为基础的无人机航迹规划算法;王倩等[9]结合静态保护区原理，基于滑动窗多项式拟合法对无人机入侵航迹进行预测与冲突告警。无人机飞行与传统运输航空相比，飞行航路不固定且随意性较大，这给无人机空中冲突探测与避撞带来极大困难 。

　　由 上 述 研 究 可 以 发 现 ，目 前 针 对 无 人 机 的ADS-B 碰撞研究，主要采用碰撞模型、航迹预测等方法，但基于 EVENT 碰撞模型评估所得到的碰撞风险概率过于保守，会造成过多的无用避让;航迹预测的准确性依赖于数据预处理结果的正确度，且在实时运算时运算量很大，需要高性能的计算机，很难实现大范围的普及。

　　鉴于此，本文对无人机冲突探测和避撞问题进行初步研究，基于传统的两圈层保护区及二维平面避让策略，提出从纵向、侧向及垂直方向三个方面综合评估无人机冲突情况，并建立三圈层保护区域，提升筛选冲突无人机的准确性，同时改进基于 ADS-B 的无人机冲突避让策略：SA 区域优先调速、TA 区域优先调向的冲突避让策略，降低无人机连续转向操作的复杂性，以期提高无人机运行的安全性，并为未来无人机的运行安全保障提供一种思路。

　　1 无人机周围空间模型

　　建立无人机周围保护空间建模方法有很多种，如Reich 模型、EVENT 模型[10]、圆柱体保护区模型、球体保护区模型、椭球体保护区模型[11]、长方体保护区模型[12]等。对无人机周围空间保护区的划分大多采用两级避让策略，即内、外两圈层，称为保护区(protected airspace zone，简称 PAZ)和碰撞区(collision airspace zone，简称 CAZ)[13]。

　　这种方法的保护区范围较大，但在实际飞行过程中，在这么大范围内的无人机与本无人机发生碰撞的概率是非常低的，同时也会让本无人机处于对所有入侵飞机进行避撞处理的状态。交通预警与防撞系统(Traffic Alert and Collision Avoidance System，简称 TCAS)是目前在航空运输中使用量最大且成熟度非常高的系统，独立于地面的空中交通管制系统，其采用椭圆柱体建模，避撞采用 RA(Resolu⁃tion Advisory)区域(15～35 s)和 TA(Traffic Advi⁃sory)区域(20～48 s)两级避撞[14]。

　　但 TCAS 的价格较高，并且需要每架飞机上都装有应答机才有作用，而 ADS-B 工作范围更广，价格更低。本文对无人机采用圆柱体建模方法，即以本无人机为中心点，考虑两架无人机对向飞行时的避让距离，取适当半径值和高度值，建立圆柱体空间保护模型。无人机周围空间保护区(保护区大小可根据预测的会合速率而做出相应改变[15])，以本无人机为中心，建立 3 个同心圆柱状的保护空间。

　　一圈层为 RA 区域(紧急避撞区域)，必须对进入此区域的入侵无人机立即进行紧急避撞处理。二圈层为 TA 区域(一般避撞区域)，进入此区域的入侵无人机需进行一般碰撞规避，避免入侵无人机进入 RA 区域。三圈层为 SA 区域(监视及提前避撞区域)，由于此区域范围较大，进入的无人机较 多 ，需 利 用 ADS-B 信 息 对 入 侵 无 人 机 进 行 筛选，识别存在冲突的无人机进行提前避让。本文以中低空多用途无人机中国翼龙无人机为例，其机体尺寸为：机长 9. 05 m，机高 2. 77 m，翼展 14 m，平均飞行速度为 180 km/h，最大飞行速度为 280 km/h[16]。

　　在设置保护区数值时，引入叠加保护区的概念，即将入侵无人机的保护圆叠加到本无人机上，将两个保护圆的冲突避让问题简化为 质 点 与 叠 加 保 护 圆 的 冲 突 避 让 问 题 。 根 据TCAS II 的设计标准，本文 RA 区域以本无人机为中 心 点 ，水 平 保 护 面 半 径 为 2 × 280 × 35 ÷3 600 = 5.4 km，垂直保护面高度为 2. 7 km;TA 区域 以 本 无 人 机 为 中 心 ，水 平 保 护 面 半 径 为 2 ×280 × 48 ÷ 3 600 = 7.5 km，垂 直 保 护 面 高 度 为3. 75 km;SA 区域主要进行冲突识别及提前避撞，具体参数值可根据需要自由设定，本文以本无人机为中心，水平保护面半径设为 15 km，垂直保护面高度为 7. 5 km。

　　2 冲突探测及避让措施

　　2. 1 冲突检测过程三 级 避 撞 圈 层

　　冲 突 检 测 及 处 理 过 程 优 先 级为：RA 区域为第一优先处理级，TA 区域为第二优先处理级，SA 区域为第三优先处理级。

　　Step 1： 接 收 进 入 SA 区 域 的 无 人 机 ADS-B 信号，其所包含的三维位置信息来源于全球导航卫星 系 统(Global Navigation Satellite System，简 称GNSS)，航向、速度信息来源于无人机本身，能够真实反映无人机的飞行状态和飞行冲突[17]。只有当本无人机与入侵无人机在水平方向和垂 直 方 向 上 同 时 存 在 冲 突 时 ，才 可 以 判 定 冲 突存在[18]。

　　1 号无人机为本无人机，2 号无人机为入侵无人机，通过ADS-B 获得 1、2 号无人机的经纬度信息，得到两架无人机的相对方位角∠EAC。同理可得到在其余象限的 γ'取值。在实际飞行过程中，为尽量减少额外飞行成本，无人机航向的调整范围最好在 90°范围内，如有特殊要求，也可以按自身需求设置航向调整范围。

　　3 仿真验证

　　通过上述冲突探测及避让措施，1 号无人机可以通过 ADS-B 报文，获得 2 号无人机的航向、高度、速度等信息，确定其是否对本无人机存在威胁，并通过速度及航向调整进行冲突避让。现通过 Matlab R2018a 软件版本进行仿真实验，验证本文提出的冲突探测方法及避让措施的有效性。由于获取无人机真正的 ADS-B 报文具有难度，本文主要通过仿真模拟随机生成速度、航向、高度不定的无人机，来与本无人机进行冲突探测和避让。本文研究范围为本无人机叠加保护区范围，本无人机坐标为(0，0)，以中低空多用途无人机中国翼龙无人机数据为基础。

　　在 SA 区域边缘随机产生航向、速度不同的无人机，区域边缘上的黑色短线表示无人机水平方向上存在冲突的航向范围，对两架无人机的速度矢量进行合成，得到入侵无人机对本无人机的相对运动速度及航向。相对速度方向不在冲突航向范围内的入侵无人机用小三角作为标记;相对速度方向存在冲突航向的风险，但垂直方向不存在冲突的入侵无人机用五边形作为标记;对水平及垂直方向均存在冲突的无人机用五角星作为标记，并进行碰撞避让。

　　计算 SA 区域避撞失败的无人机到达 TA 区域边缘的位置，对水平及垂直方向均可能入侵 RA 区域的无人机进行二次入侵标记，并采取避撞措施。若仍有无人机进入 RA 区域，则立即调整速度，航向及高度，使入侵无人机远离本飞机 RA 区域。本次仿真过程分为两种情况：在 SA 区域边缘每次随机产生 1 架或 5 架随机航向及速度的无人机，随着无人机数量的增多，产生飞行冲突的概率上升，通过调整无人机速度、先调整无人机速度后调整航向两种不同方案，分别累计重复模拟 10 000次，得到冲突压力提升下复杂飞行环境的冲突无人机筛选及避让情况。

　　两种方案在 10 000 次的仿真过程中，对于随机生成 1架无人机及随机生成 5 架无人机的不同情况分别成功筛选出 1 024 架、957 架和 3 927 架、3 947 架冲突无人机，对比箱线图的范围和中位线位置，各个阶段筛选的冲突无人机架次差别不大，表明本文筛选排除算法能在无人机数量增加、飞行冲突概率上升的情况下有效筛选出与本无人机存在潜在冲突的无人机。SA 区域避让无人机成功比例如图 7 所示，可以看出：两种方案在 SA 区域均采用调整速度的方法进行冲突避让，面对周围无人机数量的增加，两种不同情况的成功比例均达到 0. 96 以上，表明本文提出的调速策略能有效避让绝大部分的飞行冲突。

　　4 结 论

　　(1)构建三圈层三维无人机保护模型，提出有效冲突探测算法，在保证合理安全裕度的前提下，通过提前对无人机水平及垂直方向入侵可能性的判断，稳定高效的筛选出存在冲突的无人机，减少本无人机的无效冲突避让。(2)综合实际运行情况，提出有效冲突避让措施，选择先调整速度后调整航向的方案避免绝大部分的飞行冲突，并且能有效应对复杂飞行环境，避让效果不会随着复杂程度的增加而降低，对无人机的飞行提供有力的安全保障。

　　参 考 文 献

　　[1] 杨元元 . 中国发展新一代民用航空运输系统的愿景[J]. 中国民用航空，2007(8)：16-18.YANG Yuanyuan. Visions of the new generation air trans⁃portation system in China[J]. China Civil Aviatyion，2007(8)：16-18.(in Chinese)

　　[2] NIJSURE Y A，KADDOUM G，GAGNON G，et al. Adap⁃tive air-to-ground secure communication system based onADS-B and Wide-Area multilateration[J]. IEEE Transac⁃tions on Vehicular Technology，2016，65(5)：3150-3165.

　　[3] 罗文田，赵泽荣，张德银 . 基于 ADS-B 的飞机预警避撞算法研究[J]. 控制工程，2011，18(4)：559-563.LUO Wentian，ZHAO Zerong，ZHANG Deyin. Investiga⁃tion of aircraft collision avoidance and early warning algo⁃rithm based on ADS-B[J]. Control Engineering of China，2011，18(4)：559-563.(in Chinese)

　　[4] 吴学礼，霍佳楠，张建华 . 基于 ADS-B 监视技术的飞行器纵向最小间隔研究[J]. 河北科技大学学报，2017，3 8(1)：52-58.WU Xueli，HUO Jianan，ZHANG Jianhua. Longitudinalminimum interval of aircrafts based on ADS-B monitoringtechnique[J]. Journal of Hebei University of Science andTechnology，2017，38(1)：52-58.(in Chinese)

　　[5] 赵建华，王华伟，严晓婧，等 . 无人机与运输类飞机碰撞风险研究[J]. 舰船电子工程，2021，41(1)：26-29，76.ZHAO Jianhua，WANG Huawei，YAN Xiaojing，et al. Re⁃search on collision risk between drones and transport aircraft[J]. Ship Electronic Engineering，2021，41(1)：26-29，76.(in Chinese)

　　[6] BERDONOSOV V D. Speed approach for UAV collisionavoidance[J]. Journal of Physics：Conference Series，2018，1015(5)：052002-052002.

　　[7] PIERPAOLI P，RAHMANI A. UAV collision avoidanceexploitation for noncooperative trajectory modification[J].Aerospace Science and Technology，2017，73：173-183.

　　作者：杨姝，王一桦