机场智能无人行李输送系统的仿真和分析

文/邹刚 刘志洋 李阳

以首都国际机场T3航站楼国际到港航班的行李输送为研究对象，基于自动调度与无人输送车协同的方案构建了调度逻辑，完成了仿真模型建模。通过对仿真结果的统计与分析,获得了系统性能指标，并定量分析了航班泊位、滑行等因素对行李输送任务的影响。

引言。

首都国际机场业务繁忙,旅客吞吐量大。在高峰时间，单日到达T3航站楼的国际航班可达140架以上，旅客人数超过4万行李数量超过3万件。通过对航班到港时间的数据分析可知，在4点至6点、10点至12点、14点至16点左右会迎来到港航班的高峰。为实现到港、中转的行李能准时送达，负责行李输送的工作人员经常需要在深夜、凌晨进行高强度的工作。作为大型枢纽机场，机场还需要培养相当数量的有经验的调度员，以24小时轮班的方式，完成行李的输送任务。随着无人驾驶、智能化技术的发展，可以预见在不久的将来，无人输送车必将替代现有的行李运送车辆，实现行李输送的自动化、智能化运行，进而大幅度降低劳动强度，降低人工成本。

1.概述。

现有国内机场，仍采用传统的人工驾驶行李运送车辆进行行李的运送，调度行李运送车辆的方式通常为：电脑接收行李运送任务，调度员依靠经验人工派单，人工驾驶输送车辆完成行李运送。本文采用自动调度、无人输送车的技术方案，以首都国际机场T3航站楼进港航班行李输送为研究对象，构建了无人输送车自动调度逻辑，完成了系统仿真建模。通过仿真分析,计算出行李任务完成时间、首件行李至上包台时间、输送车数量等指标，并分析了航班泊位引导、滑行对行李输送的影响。图1为机场测试的无人行李输送车。

图1在机场测试的无人输送车

国内外关于机场行李运送仿真方面的论文，主要着眼于对机场现有行李输送系统的仿真分析。作者陆迅在《机场行李流程仿真建模和分析》中以Petri网为建模工具，应用事件调动仿真策略，完成了浦东国际机场行李流程的仿真。仿真模型得出行李流程的行为特性[1]。作者袁潘峰在《枢纽机场的中转行李流程仿真分析》中，对浦东机场T1中转行李流程进行建模仿真,提出系统的瓶颈在行李分拣及普通中转行李的再托运阶段[2]。作者晏晓东在《机场特种车辆调度问题研究》中，分别进行了静态调度和动态调度的研究。在静态调度中，选择节约值算法和改进型最邻近算法进行路径优化。在动态调度中，设计了基于规划时间窗的车辆实时调度算法，将动态问题转化为多个静态问题[3]。作者邢志伟在《基于Flexsim的机场场面交通仿真》中，构建了机场场面交通仿真系统，找出机场场面交通运行瓶颈所在[4]。Caterina Malandri在《A Discrete Event Simulation Model for Inbound Baggage Handling》中以意大利Bologna Marconi机场为背景，完成入境行李处理系统的仿真，分析了系统的瓶颈[5]。Juan Pablo Cavada在《A simulation approach to modeling baggage handling systems at international airport》论文中以智利的圣地亚哥机场为研究对象，从旅客行李托运、行李安全检查、分拣、运送搬运至航班的过程进行了整体的仿真建模与分析，评估了行李处理系统的能力、分析了柜台行李托运错误对系统的影响、提出了行李传送带的平衡策略和应对系统故障的策略[6]。

2.行李输送系统仿真模型设计

2.1 仿真模型假设。仿真模型做出如下假设：1）航班的进港时刻按照指数分布生成。2）由于国际进港航班中散装行李很少，假设进港航班行李全部为集装箱行李。3）进港航班按照“飞机由距离跑道近的一侧，距离短或转弯较少的滑行线进入机位”的原则进入机位。4）考虑航班飞机对输送车的影响及输送车之间的相互影响，不考虑人员、机场内其它车辆对行李输送任务的影响。

2.2 仿真模型组成。仿真模型在AutoMod仿真软件的平台上搭建。

2.2.1 静态模型。完成了航站楼、机位、行李上包台、登机桥、下穿道路等实物的1∶1静态模型建模，见图2。

图2系统仿真模型

2.2.2 线路车辆。无人输送车行驶路线根据《首都机场航空器活动区道路交通图》绘制。道路限速依据《北京首都国际机场航空器活动区道路交通规则》设定，分为50km/h、40km/h、25km/h、15km/h、5km/h等5种情况。

2.2.3 调度逻辑。调度逻辑部分主要用于行李输送任务的分配和输送车的调度，采用了活动扫描法全局视角进行构建，按照如下原则进行调度逻辑的设计：1）输送车需提前到达指定机位等待行李，避免出现航班行李等待行李运送车辆的情况；2）用尽量少的输送车完成行李输送任务。上述两条原则相互制约，最终使输送车的数量在合理的范围内。

调度逻辑采用AutoMod软件中集成的最短路径算法进行路径选择。

2.3 仿真模型输入

2.3.1 进港航班机位。通过对首都国际机场负责国际航班业务的某航空公司，2018年业务最繁忙的10月份数据进行统计，10月11日15∶00至16∶00进港航班数量达到最大值，见图4。

考虑到仍有其它航空公司负责少量的国际进港航班，仿真模型以20架/h进港国际航班为仿真模型的输入。

2.3.2 进港航班集装箱及行李数量。图4中17架进港航班旅客数量为4460人。参考《机场行李流程仿真建模和分析》（陆迅）中“浦东机场一号航站楼现场调查的结果表明：国际旅客平均77%交运一件及以上行李，其中一件行李的占56.7%，2件行李的占19%，三件及以上的占1.3%”[1]。可以认为：国际航班中每个旅客托运一件行李。依据数据等比放大，20架进港航班携带的托运行李为5250件行李。采用三角分布生成每个航班搭载的集装箱数量，参数为：低限为10、上限为25、众数为15。航班考虑容积、配重等因素，通常按一定比例将集装箱分置在飞机的前后舱。根据调研情况，模型中飞机后舱存放AKE的数量为AKE总数量的70%的取整值。

图3自动调度总流程图

图4进港国际航班数量分布

2.3.3 设备输入数据

2.3.3.1输送车。仿真模型中，输送车的输入数据如下：1）每个输送车一次运载1个集装箱；2）输送车载重时最大速度20km/h，空载时最大速度25km/h。

2.3.3.2集装箱卸载设备。集装箱卸载设备负责将集装箱从航班上卸载。在仿真模型中，设置如下参数：1）集装箱卸载设备从航班后舱转移至前舱的时间服从（8min，12min）区间上的均匀分布。2）两个集装箱一组，第一个集装箱从航班货舱滑出至准备平移至输送车的时间服从三角分布（45s，50s，55s）；两个集装箱间隔时间服从三角分布（15s，20s，25s）。3）集装箱水平滑至无人输送车上并固定的时间服从三角分布（12s，15s，20s）。4）输送车上解除集装箱的固定并卸载的时间服从三角分布（12s，15s，20s）。

2.3.4 航班泊引影响。进港航班泊引进入部分机位时，将在输送车行驶路线上产生禁行。模型中设定，航班泊引进入机位产生的禁行时间服从（3min，5min）区间上的均匀分布。

2.3.5 航班滑行影响。《北京首都国际机场航空器活动区道路交通规则》中规定：“遇有航空器滑行或拖行时，必须在航空器一侧50米外避让，不得在滑行的航空器前200米内穿行或50米内尾随；”。仿真模型中，对20架进港航班进入机位，对输送车行驶路线产生的道路禁行进行了分析。通过分析，20个航班中有11个航班会在输送车行驶路线上产生禁行，共涉及6个路段。仿真模型中加入了上述影响。

4.试验设计及结果分析

4.1 试验设计。试验设计如下：1）考虑航班泊引、飞机滑行影响，在任务不变的情况下，采用随机输入，运行仿真模型10次，分析输送车使用数量、行驶里程、任务时间等系统指标；2）分别屏蔽航班滑行、泊引的影响，分析两者对系统指标的影响。

4.2 结果分析

4.2.1 系统指标分析。运行仿真模型10次，输送车数据见表1。

表1无人输送车数据统计

采用自由度为9的t分布，99%的置信区间，系统使用输送车的数量为（142.7，149.3）辆，输送车平均行驶里程为（13.4，14）km。仿真结果显示：输送车最大行驶里程为23.1km，无人输送车的承载行驶里程与总行驶里程的比值在（43.2%～51.9%）之间，平均值为47%。表2中为航班对应的首件行李完成时间、行李任务完成时间。

表2航班行李输送任务时间

通过分析可知：1）首件行李至上包台最短时间为（11.9min，12.1min）（95%置信区间），对应A36机位；最长时间为（18.9min，19.3min）（95%置信区间），对应B52机位；2）需传送集装箱的数量和航班停靠的机位，基本决定了输送车总的行驶里程和总的带载行驶里程，但航班泊引、滑行的影响，会造成航班行李运送任务完成时间的波动。

4.2.2 航班泊引影响分析。图5为在任务量不变，加入航班泊引影响与无航班泊引、滑行影响的任务完成时间对比图。

图5泊引影响分析任务甘特图

分析图5，在有航班泊引影响下20个航班中有7个航班行驶运送任务延迟（3.3%～9.3%，平均6.4%）,有1个航班行李运送任务提前（3.3%）。

4.2.3 航班滑行影响分析。图6为在任务量不变，加入航班滑行影响的模型与无航班泊引、滑行影响的任务完成时间对比图。

图6航班滑行影响分析任务甘特图

分析图6，在有航班滑行的影响下20个航班中有3个航班任务延迟（5.1%、5.1%、6.7%），有2个航班任务提前（3.8%、4.7%）。与图5比较可以看出，航班滑行对行李运送任务的影响小于航班泊引造成的影响。

5.总结。

以首都国际机场T3国际进港航班行李运送任务为需求，基于自动调度、无拖挂无人输送车的技术方案，通过分析机场在高峰时段的进港航班、旅客和行李等数据，明确了模型的输入，并在模型中加入了航班泊引、航班滑行的影响。通过仿真结果分析，获得了系统的总体性能指标,及航班泊引、航班滑行对进港航班行李运送任务影响的定量分析结果。