|美团内部讲座|北航全权:一种城市空中移动性管理分布式控制框架( 三 )
另一方面 , 我们需要通过一些数据做风险评估 , 如下图所示 , 至少有两个因素:事故概率评估(fGIA)和事故伤亡评估 。 事故概率评估就是说飞行器不连续飞行就坠落的可能性 , 可以通过统计方法预估 。 无人机相比于飞机的一个好处是 , 即使坠落也未必会砸伤人 。 飞行器坠落有一个暴露模型 , 比如说掉落到树上或者房顶上对人的影响就会比较小 。 因此我们需要有地理信息支撑 , 一旦飞行器需要迫降 , 我们可以通过地理信息找到比如草坪等适合迫降的地带 。 同时暴露模型也与人口密度相关 。 而伤害模型与飞行器设计相关 , 与飞行器下落的动量相关 。 以上这些因素共同得到风险评估 , 可以用来进行航路网规划、路径规划、紧急迫降等 。 制定相关标准 , 相关法律法规的部门会比较关心飞行器的风险评估 , 一些风险评估公司也会基于风险评估结果去举证飞行器的风险究竟有多大 。
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3. 空中高速公路
空中高速公路分为模型建立 , 算法设计 , 实验验证三部分为大家介绍 。 其中 , 模型建立分为两种:航路网模型和无人机模型 , 我们管理无人机需要对无人机进行建模 , 而地面也需要给无人机发送指令 , 这相当于一个标准的模型;算法方面可以分为集中式空中交通控制和分布式空中交通控制 , 集中式可以认为所有的指令都是由地面站给飞行器发的 , 飞行器之间互不通信 , 通信完全通过地面来协调 , 而分布式相对来说更加灵活一些 。 最后是我们的仿真和实验 。
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3.1 模型建立
3.1.1 航路网模型
航路网模型可以认为是节点和边构成的一个网络 。 我们的设计目标是不同航路的无人机相互不干扰 , 保持安全距离 。 如果飞行器在不同航道上面 , 比如说一条公路上面有两个方向 , 但不同航道上面的飞行器 , 需要保持相应的安全距离 , 类似两条路 , 它们之间的夹角非常小 , 要往一个节点过去 , 如果夹角小到一定程度的话 , 那么不同航道上的两个飞行器之间的距离就很近了 , 就可能会有危险 。 在实际过程中 , 我们无法得知无人机的具体位置 , 只能知道一个大概的不是特别精准的位置 , 因此就需要无人机之间保持安全距离 。
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航路网建网需要对空域有了解 , 刚刚前面我们提到的地理信息 , 人口信息 。 如下图所示 , 可以认为黑色区域为禁飞区 , 它有两种 , 一种是比较稀疏的 , 一种是比较密集的 。 无论哪一种 , 都可以通过节点把它们连接在一起 , 这些节点可能是飞行器的起降点 , 还有一些节点可能是航路的交叉点 , 就像公路的交叉路口一样 。
航路网建网有两个优化目标 , 一是希望航路网的总长度越短越好 , 因为建设航路网 , 这也相当于一个基建工程 , 需要保证航路网上面的通信、导航、监视 , 这些都需要成本;二是希望航路网的风险最低 , 考虑到比如人口密度等因素 , 我们希望画出下图所示的航路网 , 但是这是一个多目标的优化问题 。
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我们在航路网建模上做了一些工作 , 用了下图的几种方法 。
- 首先是形态学骨架法 , 这个跟图像处理的骨架类似 , 给定一张图片需要生成它的骨架 。 原理很简单 , 黑色是危险的边界 , 生成的骨架就是这些航路 , 航路和两边的距离要尽可能的远 。
- 其次是三角剖分法 , 连接3个点的最短路径不是把三个边连成一个三角形 , 可能是通过费马点把它们连在一起 。
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