【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及低空飞行管理领域，更为具体的，涉及一种低空智能飞行管理系统及方法。
技术介绍
1、随着地面交通拥堵问题的日益严重和通用飞机、垂直起降汽车(electricvertical take-off and landing，evtol)、无人机技术的逐渐成熟，全世界都在积极探索培育低空经济产业。低空经济作为数字经济转型发展的新业态，是以低空空域及其关联地面基础支撑为依托，以各种有人驾驶航空器和无人驾驶航空器的各类低空飞行活动为牵引，对后勤投送、物流运输、支线客运、遥感探测、农林植保、应急救援、体育旅游等众多行业起重要推动作用，且辐射效益强、产业链较长的综合经济形态。
2、受限于低空空域管控措施、定位通信技术、导航技术、感知技术、计算能力和智能算法的发展进程，目前尚未形成一套完善的标准规范其产品研发及应用，低空飞行的航空器飞行管理面临着空域精细化水平低、态势感知不准确、引导管控能力弱等问题，相关产品的研发及应用处于起步阶段。
3、传统的飞行管理系统是基于飞行器性能数据，通过动力学模型进行航迹预测和飞行引导，但随着人工智能技术的发展，通过对历史飞行数据的学习实现航迹预测和飞行引导的智能飞管技术也已出现，因此开展面向低空经济的智能飞行管理技术研究，在低空经济风口提前布局，突破智能化飞行管理系统架构、人工智能航迹预测、低空综合导航等智能化飞行管理关键技术。形成智能飞行管理系统设计能力，实现支持智能决策的飞行管理功能，具有重要意义。
技术实现思路
1、本专利技术的
2、本专利技术的目的是通过以下方案实现的：
3、一种低空智能飞行管理系统，包括：
4、飞行计划管理模块，用于根据人机交互管理功能接收驾驶员输入数据，或者根据数据链应用管理功能接收的数据，从导航数据库中提取所需的导航台和航路点信息，生成完整的飞行计划，飞行计划信息将提供给fms内部的其他功能使用；
5、数据链应用模块，用于与外部通信管理系统交联，实现空地航迹协商，能够传递航迹数据、气象数据和空地通信数据；
6、航迹预测模块，具体包括动力学模型和智能算法模型结合的双模预测子模块，用于构建水平航迹和垂直航迹，并进行速度、高度、爬升顶点、下降顶点和剩余燃油信息的预测；
7、飞行引导模块，根据飞行航迹和当前的位置信息，采用基于动力学模型和基于强化学习的智能飞行引导算法结合的双模引导子模块，计算横向偏差、垂直偏差以及水平引导指令、垂直引导指令信息；水平和垂直引导指令将发送给自动驾驶仪和自动油门，使飞机自动按照期望的航迹飞行；
8、综合导航管理模块，用于接收惯性基准系统、卫星导航系统、大气数据计算机、无线电导航设备、移动基站、低轨卫星和地标的信号，进行综合导航计算，以计算出最佳的位置信息，并对导航性能如精度和完好性进行实时监视与告警；
9、导航数据库管理模块，用于利用机载维护系统实现导航数据库、性能数据库、历史飞行数据的加载和下载，为飞行计划管理、航迹预测、飞行引导、综合导航管理模块提供相关数据信息；
10、性能计算模块，用于实现性能数据计算和性能计算，提供动力学计算所需数据，基于性能数据计算最大高度、优化高度、到爬升/下降顶点的时间/燃油和经济速度；
11、人机接口管理模块，用于为驾驶员提供向飞行管理系统输入飞行计划、设置飞行参数、监控飞机导航状态、查看飞行性能参数的人机交互功能。
12、进一步地，在所述航迹预测模块中，所述构建水平航迹和垂直航迹具体依据飞行计划、飞机和发动机性能、空中交通管制要求、气象条件以及历史飞行数据构建水平航迹和垂直航迹。
13、进一步地，在所述双模预测子模块中，以动力学部件为基础进行航迹预测，并实时对航迹预测的性能进行完好性监测，当动力学部件性能下降到允许值后，通过决策切换实现人工智能部件的介入。
14、进一步地，在性能计算模块中，所述动力学计算所需数据具体包括飞机气动和发动机数据、推力、阻力和燃油流量数据。
15、进一步地，所述通过决策切换实现人工智能部件的介入，具体包括：
16、在开始前，利用历史飞行数据训练人工智能模型；
17、开始后，设置飞机初始状态；
18、然后，利用动力学部件和人工智能部件进行航迹预测；对动力学部件预测结果进行评估，若动力学预测结果完好性不足时使用人工智能部件预测结果，否则继续使用动力学部件；继续飞行一个计算间隔后重新计算航迹，直到飞行结束。
19、进一步地，所述飞机初始状态为飞机初始位置及飞行计划。
20、一种低空智能飞行管理方法，基于如上所述的低空智能飞行管理系统，在动力学模型和智能算法模型结合的双模预测子模块中，执行如下步骤：
21、s1，利用历史飞行数据训练人工智能模型；
22、s2，首先设置飞机初始状态；
23、s3，利用动力学部件和人工智能部件进行航迹预测；
24、s4，对动力学部件预测结果进行评估，若动力学预测结果完好性不足，则使用人工智能部件预测结果，否则继续使用动力学部件；继续飞行一个计算间隔后重新计算航迹，直到飞行结束。
25、一种电子系统，包括计算机设备，在计算机设备的存储器中存储有程序，当程序被处理器加载时执行如上所述的低空智能飞行管理方法。
26、本专利技术的有益效果包括：
27、(1)本专利技术智能化程度高的优点。具体而言，本专利技术利用了人工智能技术，实现智能航迹预测、飞行引导功能，提升了飞行器的智能化水平，具有计算代价低，实时性高，精度高等优点，在控制飞行状态时能对长期收益进行预测，具备很强的学习能力和预测能力，可对未来可能遇到的情况进行提前规划，进而大幅度提升飞行效益，减轻飞行员工作负荷。
28、(2)本专利技术适用性强。具体而言，通过对历史飞行数据的学习，将特定飞行器性能参数隐式的固定在神经网络中，能够获得该飞行器的转弯、爬升、下降等特征，人工智能模型基于这些特征实现航迹规划和飞行引导，能够为飞行员提供一种经验上的最佳估计，因数据来源于实际飞行数据，该估计不仅考虑到飞行器性能，也隐式地将飞行员的技术误差和航迹地理特征纳入考虑范畴，因此比传统动力学模型具有更强的适用性。
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1.一种低空智能飞行管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的低空智能飞行管理系统，其特征在于，在所述航迹预测模块中，所述构建水平航迹和垂直航迹具体依据飞行计划、飞机和发动机性能、空中交通管制要求、气象条件以及历史飞行数据构建水平航迹和垂直航迹。
3.根据权利要求1所述的低空智能飞行管理系统，其特征在于，在所述双模预测子模块中，以动力学部件为基础进行航迹预测，并实时对航迹预测的性能进行完好性监测，当动力学部件性能下降到允许值后，通过决策切换实现人工智能部件的介入。
4.根据权利要求1所述的低空智能飞行管理系统，其特征在于，在性能计算模块中，所述动力学计算所需数据具体包括飞机气动和发动机数据、推力、阻力和燃油流量数据。
5.根据权利要求3所述的低空智能飞行管理系统，其特征在于，所述通过决策切换实现人工智能部件的介入，具体包括：
6.根据权利要求5所述的低空智能飞行管理系统，其特征在于，所述飞机初始状态为飞机初始位置及飞行计划。
7.一种低空智能飞行管理方法，其特征在于，基于权利要求1所述的低空智能飞
8.一种电子系统，其特征在于，包括计算机设备，在计算机设备的存储器中存储有程序，当程序被处理器加载时执行权利要求7所述的低空智能飞行管理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种低空智能飞行管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的低空智能飞行管理系统，其特征在于，在所述航迹预测模块中，所述构建水平航迹和垂直航迹具体依据飞行计划、飞机和发动机性能、空中交通管制要求、气象条件以及历史飞行数据构建水平航迹和垂直航迹。
3.根据权利要求1所述的低空智能飞行管理系统，其特征在于，在所述双模预测子模块中，以动力学部件为基础进行航迹预测，并实时对航迹预测的性能进行完好性监测，当动力学部件性能下降到允许值后，通过决策切换实现人工智能部件的介入。
4.根据权利要求1所述的低空智能飞行管理系统，其特征在于，在性能计算模块中，所述动力学计算所需数...
【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏飞，雷国志，范昱琪，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第十研究所，
类型：发明
国别省市：
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