随着航空领域分布式电推进技术的成熟和航空电动化的趋势,各国相继提出基于电动垂直起降(eVTOL)航空器载具的城市空中交通(UAM)运行概念。在该运行概念设计中如何选择适合eVTOL运行的空域架构及其配套的轨迹规划方法是实施城市空中交通运行的关键技术问题。对eVTOL载具现状与运行性能指标进行初步调研,研讨不同城市空域架构的利弊,并基于选定的高度层空域架构设计多机协同轨迹规划方法,与传统智能算法相比,较好地实现了多机协同轨迹规划功能,且规划时间效率提高了53.13%。

 

 

城市空中交通(UAM)这一商业运行概念最早由优步 Uber提出,并由NASA、空客Airbus、巴航工业 Embraer、MITRE、亿航EHang等机构近年来相继完善,其定义为“在城市或城际间安全高效执行客货运的有人/无人空中交通运输系统”。这一创新的交通方式有望极大提高出行效率,有效解决城市交通拥堵和环境污染问题。UAM市场极具发展潜力,前景广阔,据战略咨询公司RolandBerger等机构预测[8],城市空中交通场景将具备万亿规模市场。在众多航空器中,电动垂直起降(eVTOL)更加适用于 UAM,具体优势体现在:①采用全电/混合动力,减少碳排放和噪声污染,适用于城市等污染物排放要求严苛场景;②垂直起降不需要跑道,空域和气象条件恶劣时也能完成起降,场地要求和维护成本低;③采用分布式推进技术,极大降低对发动机的性能和设计要求,由机身周围的多个电机驱动旋翼提供推力,减少可能的单故障点来提高安全性,从而显著提高稳定性和控制能力;④有 效载荷达150kg以上,飞行速度达70km/m以上,符合 UAM 短途运输运行场景。

 

据 McKinsey 预测,预计2030年城市上空eVTOL运行密度将远超现有民航运输系统的水平,因此研究符合上述运行场景的空域结构划设和轨迹规划技术对提升UAM场景运行能力和安全水平具有重要意义。从空中交通运输工程学角度来讲,设计适合eVTOL 运行的空域架构和匹配的轨迹规划方法是从空管战略层面减少城市空中交通高密度运行冲突和碰撞的必要手段。其中空域结构规划和配套的飞行轨迹规划属于多目标优化问题,需充分考虑约束条件(如对超高层建筑物避障和多机时空维度的协同避撞等)。因此,本文针对适用于在 UAM 场景下运行eVTOL的空域架构及轨迹规划开展调研和研究。

 

eVTOL发展性能特点

 

近年来,新能源、5G通信、自动驾驶等多个领域的技术突破,推动了eVTOL关键技术研发(电传飞控、航空复合材料、电机、电池等)的革命性发展。根据eVTOLNews网站的相关统计,现有eVTOL项目约253项,eVTOL研发厂家约188家,其中部分知名eVTOL飞行器项目如表1所示。eVTOL目前分为3种类型:矢量推力型(tilt-roter)、升力+巡航型(lift+cruise)、定轴多旋翼型(multi-copters)。

 

当前,不同类型的eVTOL性能、应用场景和商业化程度均差异 较大,通过分析表1不同型号eVTOL 各项综合性能,进一步作出有统计性能指标eVTOL的巡航里程-速度散点图(图1),其中绿色点谱代表多旋翼构型的,黄色的点谱代表升力/巡航复合型,紫色的点谱代表矢量推进型。由图1可知,多旋翼型eVTOL 速度和巡航里程和速度均普遍偏小,矢量推进型eVTOL 巡航里程和速度相比其他构型大很多,而升力/巡航复合型eVTOL速度和巡航里程位于两种构型之间。3种构型的综合对比如表2 所示,综合对比可见,矢量推进型 eV-TOL性能方 面 优 势 明 显,面 向 UAM 应 用 场 景 更广,但机械结构和飞控设计水平要求较高,其经济性和可靠性有待验证。

 

 

表1   部分知名eVTOL飞行器

 

 

图1   机型性能对比

 

 

表2   3种构型的综合对比

 

 

 

空域架构

 

UAM所需的城市低空空域具备如下特点:①三维立体交通空间非均匀分布;②空中路网结构动态变化,且调整频次高;③单位区域交通载运具分布不均衡,可能出现局部高密度运行(如垂直起降站终端区)。根据 NASA 研究表明,UAM 所需空域属于美国联邦航空局(FAA)六级空域分级中的E级或者G级空域,即过渡空域、报告空域或非管制空域,也可能由于城市附近有不同等级的机场运行于 B/C/D 级空域,但与运输航空 A 级空域没有交集。UAM所需空域与轻小型无人机UTM(unmanned aircraft system traffic management)使用的城市超低空(120m 以下空域)会有重合,但现阶段 UAS(unmanned aircraft systems)主要面向400ft(1ft≈0.3048m)以下的超低空城市空域,而UAM 巡航所需空域主要是200~500m 地表高度的低空空域。对于低空空域的空域架构,前期欧洲Metropolis项目组进一步将低空的空域架构大致分为4种类型:自由飞行架构、高度层运行架构、分区运行架构和廊道运行架构(图2)。自由飞行架构有4自由度,分别是两个水平位置坐标、高度和速度;高度层架构有3自由度分别是两个水平位置坐标和速度;区域架构有2自由度分别是高度和速度;廊道架构无自由度。高维的空域结构代表着更高运行密度,但也需要更强的空中交通管理手段和航空器机载智能化水平进行保障。相对低自由度的空域结构虽然降低了运行风险,但也浪费了过多有效空域,阻碍了飞行效率。因此在城市空中交通领域选择何种空域结构必须与现有的空中交通管理水平和机载设备能力相匹配。

 

 

图2  低空空域架构

 

国内在空域划设时可考虑对城市空中交通空域运行边界进行明确定义,并对边界内的空域采用适配当下空管和机载设备水平的空域架构。可以肯定的是,eVTOL运行的初期必然会走过结构化空域管理阶段。如图3所示,eVTOL完整飞行过程分为5个阶段:垂直起飞后模态转换后斜飞爬升阶段;到达巡航高度水平飞行阶段;进近到达Vertiport并垂直起降阶段(图3),由于其巡航高度较低,因此整个航程中大多为水平巡航,因此参考现有运输航空高度层思想,划设了城市空域巡航高度层。按航向分高度层来降低eVTOL载运具之间的空中冲突概率,这样的空域架构选择是在空域容量和运行碰撞风险之间寻求一个平衡。基于该高度层空域架构的前提假设,进而可以简化轨迹规划和战略层的冲突避免策略,使其在工程角度上是可行的。

 

 

图3  eVTOL飞行过程示意图

 

 

 

面向UAM运行场景的eVTOL轨迹规划方法

 

 

一、轨迹规划算法调研与分类

 

轨迹规划算法的目的就是在空间中找到一条从起点到终点的路径,国内外专家学者已经对其做了非常多的研究。事实上,根据算法环境建模、表征方式和算法工具的不同,通常可以将轨迹规划算法归为以下5类:

 

1)基于人工势场的算法,代表算法有人工势能算法等。人工势能算法考虑当前所在点受目标点引力和障碍点斥力形成合力,根据合力的大小和方向引导移动至终点,光滑的移动轨迹即为最优路径。但三维场景时势场受力维度多,易出现局部最优解,且响应时效差。

 

2)基于网格搜索的算法,一般先对静态障碍物栅格化建模构建加权图,通过网格搜索算法找出加权连通的最短路径,代表算法有 A* 算法、Dijkstra算法、Floyd算法、最小生成树(Prim)算法、拓扑排序算法(TSA)等。

 

3)基于采样的算法,核心在于随机采样,从父节点开始,随机在地图上生成子节点,连接父子节点并进行碰撞检测,若无碰撞,就扩展该子节点,不断地随机扩展样本点,直到生成一条连接起点和终点的路径,代表算法有 PRM 算法、RRT 算法等。

 

4)基于先进智能理论的算法,主要结合其他算法提高规划算法性能。基于深度学习的算法用计算机视觉收集动态障碍物各项数据,学习非线性数据的内在规律和表示层次,通过大量训练识别有决策价值的数据并记录关联权重;基于神经网络的算法充分利用神经网络的融合性和并行性提高移动机器人轨迹规划算法的运算速度。数据维度大、关联性低时训练效果差;未训练的意外偶然冲突无法避撞,无可靠的安全性。代表算法有基于强化学习、深度学习、神经网络的算法等。

 

5)基于优化的算法,分为基于生物仿真的算法和数学优化法的算法,特点是能直接得到解析解。基于生物仿真的算法源于对最优化算法和启发式搜索算法仿自然改进,通常以一定范围的最小代价为基础,在接近最优解的范围内搜索最优解,代表算法有蚁群算法(ACO)、蜂群算法(ABC)、布谷鸟算法(CS)、粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)等;数学优化法建模运动约束模型和目标函数,转换为求系统的目标函数极值的问题,常用的数学模型有非线性规划、混合整数线性规划算法、动态规划法等。

 

二、UAM 场景轨迹规划方法分析与设计

 

UAM 空域复杂,交通情况动态多变且存在轨迹交叉和共用,传统轨迹规划算法对大数据收敛速度慢,高密度 UAM 空域无法提供足够安全距离,需改进融合多种算法才能用于eVTOL城市运行。面向该场景的轨迹规划当前研究主要有以下两个方面:①静态、动态障碍物约束分割处理,分别分析规避策略后再融合分析,形成融合规避策略;②直接进行动态避撞规划,并在该规划过程中考虑动静态障碍物约束,形成融合规避策略。

 

然而,直接将动态避撞与静态避障进行融合仍存在一些局限性。例如现有轨迹规划算法存在计算速度慢和精度波动大的问题,直接融合两种算法将进一步限制时效性和定位精度,不适合大数据场景;大多数面向轨迹规划算法研究的重点是避撞策略本身,未引入飞行器自身性能约束,飞行轨迹转折次数多、转折角度大、轨迹可行性差。且多数研究尚未加入时间维度规避策略,应进一步采取时空调配优化多机避撞决策,面向不同类型eVTOL 之间飞行性能显著差异还应考虑加入飞行器动力学约束,才能满足高密度运行环境下高时效性多机协同轨迹规划的需求。

 

本文针对上述难点,基于上述高度层空域架构,在考虑eVTOL飞行器动力学约束的同时,兼顾未来高密度融合运行场景特点,提出适用于未来 UAM 运行的多机轨迹规划思路。整体方法流程如图4所示。首先,空管中心会依据先到先服务和任务优先级原则,依次对上报飞行计划进行规划与存储,若当前飞行计划与已有飞行计划存在冲突时,相应的飞行计划管理系统将会对飞行计划时间进行调配(例如推迟飞行计划等);其次,在进行具体轨迹规划时,基于高度层空域架构,兼顾eVTOL飞行器异构动力学约束,使用松弛 Dubins曲线改进 A* 轨迹规划方法,得到符合飞行器动力学约束的飞行轨迹。

 

 

图4  轨迹规划流程

 

对上述思路进行了初步的 MATLAB 仿真验证,在城市地图高密度运行空域,可更快且更棒地得到 UAM 系统的所有eVTOL 规划轨迹,适用于eVTOL城市运行场景,仿真可视化结果如图5所示,灰色切片代表不同运行高度层,不同长方体代表超高层建筑等障碍物,不同颜色线条代表不同eVTOL规划轨迹,与传统 A* 算法和粒子群算法相比,提出的思路有性能优势且仍存有很大改进空间,如表3所示。

 

 

图5  eVTOL协同避撞规划轨迹

 

 

表3  算法性能对比

 

 

结束语

 

2021年国务院发布《国家综合立体交通网规划纲要》,提出进一步深化低空空域管理改革的指导意见。而国内既往传统通用航空发展的局限反而为直接发展基于 eVTOL、无人机等新型载运具的新低空经济业态减少了阻碍。瞄准近未来低空发展趋势,城市低空空域结构仍将进行不同高度层次的使用划分,对于120 m 以上到500m区间的eVTOL 这类新兴载具,限于当前网格和编码、遥感数据、通信与联网等保障技术的不足,其早期低空空域架构最可能使用的还是类直升机空中走廊的形式,并在一定阶段后发展进入到高度层空域架构。考虑 UAM 运行场景,与高度层相匹配的轨迹规划方法也应兼顾eVTOL 本身性能,考虑运行环境中的动/静态障碍物,实现无冲突的多机轨迹协同规划。随着未来产业发展、基础设施、交通管理与通信导航监视手段等问题解决,eVTOL和 UAM必将会成为实现国家综合立体交通发展愿景的重要组成部分。