浅谈人工智能对未来空中交通管制的影响

李辉

摘 要： 随着经济和信息技术的快速发展，信息技术和虚拟现实技术的使用使得虚拟模型室建设变得方便。利用SolidWorks的建模、装配和动画功能，可以快速的生成虚拟的数字三维模型或者装配体及其动画，在其基础上，集成eDrawings等使得虚拟模型室可以快速构造成功。实践证明，建设成功的虚拟模型室使用效果良好。

关键词： SolidWorks;虚拟模型室;虚拟装配;装配动画

【中图分类号】F561     【文献标识码】A     【文章编号】1674-3733（2020）05-0192-01

引言：随着信息技术和虚拟现实技术的发展，其应用也深入到了各行各业。传统的实物模型笨重、不便于修改，有其固有的缺陷，数字化的模型和大量模型集的虚拟现实化，其具有建设成本低，可快速修改，网络传输分布式使用的特点，是虚拟模型室建设的必然之路。

1 研究背景及意义

现阶段，计算机在我国各行各业中都扮演着重要角色，计算机技术的发展为各行业的生产运行提供了坚实有效的保障。与此同时，人工智能技术也取得了惊人的进步，为我国航空航天行业发展做出了巨大贡献。改革开放以来，在我国市场经济不断发展，综合国力不断提升的背景下，民航业发展迅猛，乘坐飞机出行从以前的高不可攀变成如今的大众化出行方式，只用了40年的时间。在这40年里，我国航班架次大幅增涨，现有的空域资源也日趋紧张，在这关键时刻，人工智能技术的出现，为航空事业快速高效的发展带来了新的曙光。空中交通管理的主要目的是防止航空器与航空器相撞以及航空器与障碍物相撞，维护和加快空中交通的有序流动，因此，飞行流量管理和飞行冲突探测、解脱便成了空中交通管理中至关重要的任务。一方面，在空中交通流量接近或达到空中交通管制能力上限时，适时地进行调整，保证空中交通量最佳地流入或通过相应区域，尽可能提高机场、空域可用容量的利用率。另一方面，飞行冲突的探测，能够帮助管制员及早发出指令，使用许可和信息防止航空器相撞，保障空中交通顺畅或控制空域内各航班的间隔，从而保证飞行安全。空中交通管理人工智能辅助系统的运用，不仅能够加速空中交通流量，提高空域利用率，而且能够进行飞行冲突的判断、解除，最大程度的提高航班运行的安全性，为管制员节省大量的时间和精力监控运行，降低工作负荷，提高综合管制服务水平。

2 人工智能与空中交通管理人工智能辅助系统概述

2.1 人工智能概述

人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能技术通俗的讲，就是使机器模拟人的智能行为，代替人从事那些人為操作容易出错、速度慢、效率低或者超出能力范围的复杂工作的新技术。它通过研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，指导计算机去完成以往需要、甚至超越人的智能才能胜任的工作。当前，全球科技革命和产业革命方兴未艾，新技术行业融合创新不断，在移动互联网、大数据、云计算、物联网等新理论新技术以及社会发展相关的强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，逐渐成为了产业革命和行业融合的关键技术。人工智能可以通过对数据的采集、分析和挖掘，形成有价值的信息和知识模型，实现对人类智力智能行为的模拟，具备一定环境下的自适应特性和学习能力。现阶段，人工智能经成为与计算机科学，控制论，信息论，心理学，语言学等多种学科相互渗透的一门新兴学科，在许多领域有着广泛的运用，变得和我们的生活息息相关。

2.2 空中交通管理人工智能辅助系统概述

人工智能技术在空中交通管理中的应用主要依靠人工智能辅助性数据分析和决策系统实现。利用人工智能技术，可以建立智能化流量管理模块系统，科学判断空中交通存在的问题，全面监控空中交通流量并对其进行智能化管理，提高空域的利用率，以及建立智能冲突探测和解脱模块系统，进行飞行冲突的探测，通过引导飞行员采取速度控制、高度调整、航向改变等措施实现避让，解除可能的飞行冲突，实现安全飞行的目标。借助空中交通管理人工智能辅助系统，全面提升空中交通管理水平。

3 人工智能技术在空中交通管理中的具体应用及建议

3.1 人工智能技术在飞行流量管理中的应用及建议

空中交通流量管理的目标是根据气象条件、航路结构、扇区容量等限制条件和资源的统筹规划，使航班流量尽可能达到最优状态，从而在保障安全的前提下，提高运行效率。在引入人工智能辅助系统后，可以形成天气预测，流量预测，限制建议和超容告警等模块，通过气象条件探测，各航路各时段航班量预测和生成航班间隔调整预案等方法，为流量管理者在短时间内提供有效的决策参考，从而大大降低流量管理者的工作负荷。其中，气象条件的探测需要民航气象部门提供气象数据源接口，利用计算机模拟技术预测未来各时段的气象变化情况及其对各航线的影响程度。各航路的航班量预测需要接入综合电报处理系统，利用飞行动态电报来判断在未来各时段各航路的航班架次以及航路交汇点可能存在的飞行冲突。得到这些数据信息之后，需要对航班进行排序，合理安排并确定尚未起飞航班的离港时间，从而达到各管制扇区容流匹配，空域资源最优化利用。

3.2 人工智能技术在飞行冲突探测及解决上的应用及建议

在解决航班飞行冲突上，人工智能技术主要是通过分析航班存在冲突的概率及可能的状况，根据飞行动态信息做出合理化冲突解脱建议，并且在这一过程中找到最有效，最经济和最安全的确定方案。另外，在最终方案选择中，通过对管制员选择结果的智能学习，建立系统自己的飞行冲突处置预案库，利用最短路径算法和偏好路由算法，在数据库系统中精确查找解决方案，并根据最终实施情况进行反馈，实现闭环处理。为了在工作中放心的依照人工智能系统提供的方案，及时发现潜在冲突，解决安全隐患，人工智能辅助系统管制员需要做好数据库维护工作。对于典型的飞行冲突处置案例，如果系统学习有偏差，可人工校正，并及时更新，最大限度的帮助系统提高推理的效率和能力。

结语：总体来看，笔者认为人工智能技术在空中交通管制中的应用是未来必然的发展趋势，人工智能技术会让空中交通管制管理更加安全、高效。人工智能技术在空中交通管制的应用在国际上尚无标准，这是中国空中交通管制的发展方向，也是中国空管在未来创建世界一流空管标准体系的难得机遇。

参考文献

[1] 乔慧君，曲春旭.基于ADS-B技术的机场监视系统研究[J].通讯世界，2018（1）：126-127.

[2] 肖翊.通用航空地空监视服务系统设计与实践[D].长春：吉林大学，2015.

[3] 唐新春.人工智能技术在空中交通管理中的应用[J].电子测试，2015（5x）：116-117.

[4] 种亚斌.人工智能技术在空中交通管理中的运用[J].硅谷，2013（7）：118.