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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于时空可达空间的自主协同交通复杂性管理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115938163B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211252964.6，技术领域涉及：G08G5/30；该发明授权一种基于时空可达空间的自主协同交通复杂性管理方法是由周逸;胡明华;杨磊;王宇驰;韩斯特设计研发完成，并于2022-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空可达空间的自主协同交通复杂性管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空可达空间的自主协同交通复杂性管理方法，包括：基于相关数据进行航迹预测；依据预测航迹和航空器性能生成栅格化的时空可达空间；依据时空可达空间建立多目标自主四维航迹规划模型；通过多目标自主四维航迹规划模型，利用基于混合集中式和分布式策略的多机集群协同优化算法计算航空器四维航迹。本发明在考虑航空器意图和性能的基础上，依据预测航迹生成航空器水平改航的栅格化时空可达空间，构建了同时考虑航迹复杂性和飞行效率的多目标自主四维航迹规划模型，采用基于混合集中式和分布式策略的多机集群协同优化算法求解多机航迹规划问题，可在合理的时间内为针对复杂性管理的战术航迹规划过程提供更高质量的解。

本发明授权一种基于时空可达空间的自主协同交通复杂性管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空可达空间的自主协同交通复杂性管理方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：基于相关数据进行航迹预测； S2：依据预测航迹和航空器性能生成栅格化的时空可达空间； S3：依据时空可达空间建立多目标自主四维航迹规划模型； S4：通过多目标自主四维航迹规划模型，利用基于混合集中式和分布式策略的多机集群协同优化算法计算航空器四维航迹； 步骤S2中时空可达空间的生成方法为： 依据预测的四维航迹信息，受所需到达时间的约束，航空器从起始航路点a到目的地航路点b的时空可达空间设定为一个椭圆，椭圆的边界表示为： 式中，xR,yR为航空器时空可达空间边界上的点在x-y平面上的坐标，xa,ya，xb,yb分别为航路点a和航路点b的坐标，vmax为航空器的最大飞行速度，Δt＝Tb-Ta为航空器从起点航路点到终点航路点的所需飞行时长，其中Ta，Tb分别为航空器到起点航路点a和终点航路点b的所需到达时间； 将空域离散为一组大小相等的正方形栅格单元，每架飞机改航航路点的候选位置为时空可达空间中栅格单元的中心点； 步骤S3中多目标自主四维航迹规划模型的建立包括： A1：设定决策变量； A2：构建目标函数； A3：设定约束条件； 步骤A1中设定决策变量包括航空器水平改航机动和航空器飞行高度层分配； 航空器水平改航机动：通过指派飞机改航的可选航路点位置w＝xR,yR重构飞机的水平飞行轨迹，其中xR和yR分别是x和y轴上的改航路点坐标； 航空器飞行高度层分配：通过分配可选飞行高度层l给飞机以在垂直剖面分隔交通流； 步骤A2中目标函数的构建包括： 最小化航迹调整成本，即， minfw,l＝D+αΨ 其中，fw,l是航空器的航迹调整成本；D和Ψ分别是与用户偏好航迹的偏差量和航迹复杂度；α为反映两个目标相对重要性的系数； 其中，用户偏好航迹的偏差量D定义为计划航迹与用户偏好航迹相比的额外飞行距离，即 D＝DHw,l+DVw,l 其中，DH为水平额外飞行距离，DV为垂直额外飞行距离； 采用基于线性动力系统的内禀复杂度指标度量航迹复杂度：以基准航空器的采样点Pi，k为中心，在圆柱体空间内搜索相邻航空器的观测向量，即 其中，是航空器j的位置观测向量，xi,yi,zi分别是航空器j在x,y和z轴方向上的位置坐标；是航空器j的速度观测向量，vxi,vyi,vzi是速度向量在x,y和z轴方向的分量； 采用最小化最小均方的方法求解与观测值之间的误差最小的动力系统模型，即 其中，M是在搜索空间中识别的飞机数量，A为动力系统模型的转换矩阵，为动力系统模型的静止状态； 计算矩阵A的复数特征值，采样点Pi,k的复杂度指标与复数特征值的负数实部相关，即 其中，是采样点Pi,k的复杂度指标，是矩阵A的复数特征值的实部； 航空器i的航迹复杂度通过对航迹上所有采样点的复杂性指标进行求和获得，即 其中，Ni是航空器i的航迹采样点的数量； 步骤A3中约束条件的设定方法依据航路点繁忙程度概率分布拟合曲线基于概率等分的方法对各个航路点的繁忙程度进行分级，约束条件具体包括： 时空可达空间约束，即 最大转弯角度约束，即 其中，分别为航空器的改出转弯角度和改入转弯角度，θmax为航空器的最大转弯角度； 最大飞行高度层偏移量约束，即 -ΔlDescend≤l-lorigin≤ΔlClimb 其中，lorigin为航空器的计划飞行高度层，ΔlClimb为爬升最大飞行高度层偏移量，ΔlDescend为下降最大飞行高度层偏移量； 最小安全间隔约束，即 其中，分别为基准航空器与相邻航空器的水平和垂直最小距离；SH，SV分别为水平最小安全间隔和垂直最小安全间隔； 步骤S4具体为： 根据初始飞行计划探测飞机对之间的成对冲突，若航空器对之间存在冲突则表示航空器对存在相互依赖关系，将存在潜在冲突的航空器划分为一组； 对于不同组的航空器，采用遵循“后进入先调整”的分布式控制策略； 对于同组内的航空器，采用局部的集中式控制策略，通过协调组内飞机以实现协同航迹规划； 对于仅有一架航空器的航空器集群分组，采用遍历搜索算法搜索具有最小航迹调整成本的最优航迹； 对于有多架航空器的航空器集群分组，以最小化所有飞机的总航迹调整成本为目标从全局角度生成所有飞机的最优飞行航迹，即 其中，fg为组g内所有航空器的总航迹调整成本，fi是航空器i的航迹调整成本；采用基于分层策略的可变分辨率搜索算法以在合理的计算时间内逼近最优解。

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