一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序方法及系统

1.本发明涉及信息控制技术领域，特别是涉及一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序方法及系统。


背景技术：

2.随着低空空域管理改革的推进和低空空域的进一步开放，智慧城市、城市空中交通等理念逐渐进入学者视线。城市空中交通作为新兴的交通模型，将为人们的交通出行、物流运输等方面带来更加便捷、高效的体验。随着无人机运行的常态化和无人机数量的不断增加，城市低空空域内无人机的大规模运行将会引起一定的拥塞及延误问题，尤其是在执行无人机垂直起降操作的无人机机场终端区空域，因此需要相关配套的无人机进场排序方法和管理程序，以应对未来大量无人机运行带来的拥塞问题。但是现阶段针对无人机进场排序方法的研究较少。


技术实现要素：

3.基于传统运输航空进场排序方法和物流无人机特点，本发明提供了一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序方法及系统。
4.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
5.一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序方法，包括：
6.获取城市环境下当前时段目标机场终端区内各物流无人机的飞行计划信息；所述飞行计划信息包含预计进场时间、最早进场时间、最晚进场时间、货物类型信息、机型信息和所属航路信息；
7.基于所述飞行计划信息，确定当前时段内物流无人机机场终端区自动进场排序模型的约束条件和初始物流无人机进场排序方案；所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型为以机场起降点流量最大、总延误时长最短为目标的多目标函数优化模型；所述约束条件包括无人机进场顺序约束、无人机进场安全间隔约束、无人机进场时间窗约束和无人机进场优先等级约束；所述无人机进场顺序约束用于保证同一航路进场的各个物流无人机不存在超越行为；所述无人机进场安全间隔约束用于保证前后两架物流无人机之间保持最小安全间隔；所述无人机进场时间窗约束用于保证各个物流无人机在设定时间窗内完成进场程序；所述无人机进场优先等级约束用于当多个物流无人机预计进场时间存在冲突时，根据物流无人机优先权判断各个物流无人机的进场次序；
8.根据所述约束条件和所述初始物流无人机进场排序方案，迭代求解所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型，确定每一次迭代后的物流无人机进场排序方案；
9.根据所述每一次迭代后的物流无人机进场排序方案的目标函数值，确定最优物流无人机进场排序方案。
10.可选的，还包括：
11.根据所述最优物流无人机进场排序方案，执行当前时段目标机场终端区内各个物
流无人机的进场操作。
12.可选的，所述基于所述飞行计划信息，确定当前时段内物流无人机机场终端区自动进场排序模型的约束条件，具体包括：
13.根据各个物流无人机的所属航路信息和先到先服务原则，确定无人机进场顺序约束；
14.根据各个物流无人机的机型信息，确定无人机进场安全间隔约束；
15.根据各个物流无人机的最早进场时间和最晚进场时间，确定无人机进场时间窗约束；
16.根据各个物流无人机的货物类型信息，确定无人机进场优先等级约束。
17.可选的，所述初始物流无人机进场排序方案的确定过程为：
18.根据各所述物流无人机的预计进场时间和先到先服务原则，确定满足所述约束条件的初始物流无人机进场排序方案。
19.可选的，所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型的目标函数包括：以机场起降点流量最大为目标的第一目标函数和以总延误时长最短为目标的第二目标函数；
20.所述第一目标函数为：
[0021][0022]
所述第二目标函数为：
[0023][0024]
其中，stai表示第i架物流无人机的实际进场时间，etai表示第i架物流无人机的预计进场时间；staj表示第j架物流无人机的实际进场时间，n表示总架数。
[0025]
可选的，所述根据所述约束条件和所述初始物流无人机进场排序方案，迭代求解所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型，确定每一次迭代后的物流无人机进场排序方案，具体包括；
[0026]
根据所述约束条件和所述初始物流无人机进场排序方案，采用nsga-ii算法迭代求解所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型，更新并记录每一次迭代后的物流无人机进场排序方案，直至达到最大迭代次数。
[0027]
一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序系统，包括：
[0028]
飞行计划信息获取模块，用于获取城市环境下目标机场终端区当前时段内各物流无人机的飞行计划信息；所述飞行计划信息包含预计进场时间、最早进场时间、最晚进场时间、货物类型信息、机型信息和所属航路信息；
[0029]
初始化模块，用于基于所述飞行计划信息，确定当前时段内物流无人机机场终端区自动进场排序模型的约束条件和初始物流无人机进场排序方案；所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型为以机场起降点流量最大、总延误时长最短为目标的多目标函数优化模型；所述约束条件包括无人机进场顺序约束、无人机进场安全间隔约束、无人机进场时间窗约束和无人机进场优先等级约束；所述无人机进场顺序约束用于保证同一航路进场的各个物流无人机不存在超越行为；所述无人机进场安全间隔约束用于保证前后两架物流无
人机之间保持最小安全间隔；所述无人机进场时间窗约束用于保证各个物流无人机在设定时间窗内完成进场程序；所述无人机进场优先等级约束用于当多个物流无人机预计进场时间存在冲突时，根据物流无人机优先权判断各个物流无人机的进场次序；
[0030]
迭代求解模块，用于根据所述约束条件和所述初始物流无人机进场排序方案，迭代求解所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型，确定每一次迭代后的物流无人机进场排序方案；
[0031]
最优物流无人机进场排序方案确定模块，根据所述每一次迭代后的物流无人机进场排序方案的目标函数值，确定最优物流无人机进场排序方案。
[0032]
可选的，还包括：
[0033]
进场操作模块，用于根据所述最优物流无人机进场排序方案，执行当前时段目标机场终端区内各个物流无人机的进场操作。
[0034]
可选的，在所述初始化模块中，
[0035]
所述约束条件的确定过程为：
[0036]
根据各个物流无人机的所属航路信息和先到先服务原则，确定无人机进场顺序约束；
[0037]
根据各个物流无人机的机型信息，确定无人机进场安全间隔约束；
[0038]
根据各个物流无人机的最早进场时间和最晚进场时间，确定无人机进场时间窗约束；
[0039]
根据各个物流无人机的货物类型信息，确定无人机进场优先等级约束；
[0040]
所述初始物流无人机进场排序方案的确定过程为：
[0041]
根据各所述物流无人机的预计进场时间和先到先服务原则，确定满足所述约束条件的初始物流无人机进场排序方案；
[0042]
所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型的目标函数包括：以机场起降点流量最大为目标的第一目标函数和以总延误时长最短为目标的第二目标函数；
[0043]
所述第一目标函数为：
[0044][0045]
所述第二目标函数为：
[0046][0047]
其中，stai表示第i架物流无人机的实际进场时间，etai表示第i架物流无人机的预计进场时间；staj表示第j架物流无人机的实际进场时间，n表示总架数。
[0048]
可选的，所述迭代求解模块，具体包括；
[0049]
计算单元，用于根据所述约束条件和所述初始物流无人机进场排序方案，采用nsga-ii算法迭代求解所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型，更新并记录每一次迭代后的物流无人机进场排序方案，直至达到最大迭代次数。
[0050]
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
[0051]
本发明公开了一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序方法及系统。本发明根据城市环境某物流无人机机场终端区的进场无人机飞行计划信息，确定某时段内所有进场无人机的预计进场时间。以机场起降点流量最大、总延误时长最短为目标，考虑无人机进
场顺序、无人机安全间隔、无人机进场时间窗、进场优先级等多约束条件，建立物流无人机机场终端区自动进场排序模型。本发明同时考虑无人机在进场过程中实际进场时间的不确定性、无人机气动干扰对进场安全与效率的影响及货物类型优先级，实现了城市环境下物流无人机在安全无冲突进场前提下的高效进场排序。本发明为城市环境物流无人机机场终端区进场排序提供了可靠方法，满足繁忙无人机机场终端区的无人机安全高效进场的需求与要求，实现无人机在终端区的自动进场排序，使得机场起降点流量最大、无人机队列的总延误时长最短，提升城市空域整体的安全性与高效性。
附图说明
[0052]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0053]
图1为本发明一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序方法的流程示意图；
[0054]
图2为本发明物流无人机机场终端区进场排序边界示意图；
[0055]
图3为本发一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序系统的结构示意图。
具体实施方式
[0056]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0057]
针对城市环境下物流无人机机场终端区的无人机进场飞行场景，本发明提供了一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序方法及系统。本发明有较强的实用性，能够缓解未来城市低空无人机进场拥塞问题并一定程度上提高运行安全水平。
[0058]
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
[0059]
实施例一
[0060]
本实施例提供的一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序方法，包括：
[0061]
步骤a：获取城市环境下某机场终端区各物流无人机飞行计划信息，并根据飞行计划信息，确定某机场终端区某一时间段内所有进场物流无人机的预计进场时间；该飞行计划信息包含预计进场时间、货物类型信息、无人机型信息和所属航路等信息。
[0062]
步骤b：确定机场终端区物流无人机进场规则。该物流无人机进场规则即为物流无人机自动进场排序模型的约束条件，主要有：无人机进场顺序约束，即使用同一航路进场的无人机不允许有超越行为；无人机进场安全间隔约束，即前后两架无人机之间必须保持最小安全间隔；无人机进场时间窗约束，即考虑到无人机性能与进场规则的限制，假定无人机必须在一定的时间窗内完成进场程序；无人机进场优先等级约束，即当物流无人机预计进场时间存在冲突时，根据优先权判断两机进场次序。
[0063]
在步骤b中，具体包括以下内容：
[0064]
步骤b1：设置物流无人机进场顺序约束；若物流无人机i所属航路routei与物流无人机j所属航路routej相等，即routei＝routej，并且根据先到先服务原则，物流无人机i的进场排序e
qi
先于物流无人机j的进场排序e
qj
，即e
qi
＜e
qj
，则优化排序算法处理后的物流无人机i的进场排序s
qi
也一定先于物流无人机j的进场顺序s
qj
，即s
qi
＜s
qj
。
[0065]
步骤b2：设置物流无人机进场安全间隔约束；若物流无人机i在前，物流无人机j在后的最小安全间隔sep(i,j)为d
ij
，即sep(i,j)≥d
ij
。d
ij
值受制于物流无人机i、物流无人机j的机型信息。
[0066]
步骤b3：设置无人机进场时间窗约束；若物流无人机i的最早进场时间为eta
ie
，最晚的进场时间为eta
il
，则物流无人机i的进场时间窗可表示为[eta
ie
,eta
il
]。
[0067]
步骤b4：设置物流无人机进场优先等级约束；考虑到实际物流运输中，货物类型的不同，其负责配送的物流无人机进场优先级存在差异，当物流无人机i与物流无人机j存在冲突时，根据其货物类型判断进场次序，设置物流无人机优先权矩阵{p
ij
}，p
ij
＝1，表示物流无人机i优先等级高于物流无人机j，当两机进场时间存在冲突时，物流无人机i先于物流无人机j进场。
[0068]
步骤c：在已知各物流无人机预计进场时间已知的前提下，根据先到先服务原则确定满足机场终端区物流无人机进场规则的初始物流无人机进场排序方案。
[0069]
步骤d：确定物流无人机自动进场排序模型的优化目标。
[0070]
在步骤d中，具体优化目标包括以下内容：
[0071]
步骤d1：以机场起降点流量最大为目标函数一：
[0072][0073]
步骤d2：以总延误时长最短为目标函数二：
[0074][0075]
其中，etai表示第i架物流无人机的预计进场时间，etaj表示第j架物流无人机的预计进场时间。stai表示第i架物流无人机的实际进场时间，staj表示第j架物流无人机的实际进场时间。
[0076]
步骤e：采用nsga-ii算法求解物流无人机自动进场排序模型，更新并记录每一次迭代后的物流无人机进场排序方案，直至达到最大迭代次数。
[0077]
步骤f：根据所有的物流无人机进场排序方案，计算所有物流无人机进场排序方案的目标函数值，并根据所求得的目标函数值，确定最优物流无人机进场排序方案。
[0078]
步骤g：根据最优物流无人机进场排序方案执行机场终端区的无人机进场操作。
[0079]
本实施例根据城市物流无人机机场某时段内进场物流无人机的飞行计划信息，确定各物流无人机的预计进场时间，考虑无人机进场顺序、无人机进场安全间隔、无人机进场时间窗、无人机进场优先等级等约束条件，以机场起降点流量最大、总延误时长最短为目标，提出了一种城市环境下物流无人机机场终端区自动进场排序方法，能够实现城市环境下物流无人机机场终端区在安全无冲突前提下的自动进场排序。本实施例为城市环境物流无人机机场终端区进场排序提供了可靠方法，满足了城市物流无人机机场终端区的进场排
序需求和要求，对于精准管控城市物流无人机，提高城市低空整体的安全性和高效性具有重要意义。
[0080]
实施例二
[0081]
图1为本发明一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序方法的流程示意图。如图1所示，本实施例提供了一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序方法，其中，所述城市环境包括城区物流无人机机场终端区空域环境、城区物流无人机运行规则和地方城市管理条例；所述方法包括：
[0082]
步骤101：获取城市环境下当前时段目标机场终端区内各物流无人机的飞行计划信息；所述飞行计划信息包含预计进场时间、最早进场时间、最晚进场时间、货物类型信息、机型信息和所属航路信息。其
[0083]
步骤102：基于所述飞行计划信息，确定当前时段内物流无人机机场终端区自动进场排序模型的约束条件和初始物流无人机进场排序方案；所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型为以机场起降点流量最大、总延误时长最短为目标的多目标函数优化模型；所述约束条件包括无人机进场顺序约束、无人机进场安全间隔约束、无人机进场时间窗约束和无人机进场优先等级约束；所述无人机进场顺序约束用于保证同一航路进场的各个物流无人机不存在超越行为；所述无人机进场安全间隔约束用于保证前后两架物流无人机之间保持最小安全间隔；所述无人机进场时间窗约束用于保证各个物流无人机在设定时间窗内完成进场程序；所述无人机进场优先等级约束用于当多个物流无人机预计进场时间存在冲突时，根据物流无人机优先权判断各个物流无人机的进场次序。
[0084]
其中，所述约束条件的确定过程为：
[0085]
无人机进场顺序约束，使用同一航路进场的物流无人机不允许有超越行为；若物流无人机i所属航路routei与物流无人机j所属航路routej相等，即routei＝routej，并且根据先到先服务原则，物流无人机i的进场排序e
qi
先于物流无人机j的进场排序e
qj
，即e
qi
＜e
qj
，则优化排序算法处理后的物流无人机i的进场排序s
qi
也一定先于物流无人机j的进场顺序s
qj
，即s
qi
＜s
qj
。鉴于此，本实施例是根据各个物流无人机的所属航路信息和先到先服务原则，确定无人机进场顺序约束。
[0086]
无人机进场安全间隔约束，若若物流无人机i在前，物流无人机j在后的最小安全间隔sep(i,j)为d
ij
，即sep(i,j)≥d
ij
。d
ij
值受制于物流无人机i、物流无人机j的机型信息。鉴于此，本实施例是根据各个物流无人机的机型信息，确定无人机进场安全间隔约束。
[0087]
无人机进场时间窗约束，考虑到无人机性能与进场规则的限制，假定无人机必须在一定的时间窗内完成进场程序，若物流无人机i的最早进场时间为eta
ie
，最晚的进场时间为eta
il
，则物流无人机i的进场时间窗可表示为[eta
ie
,eta
il
]。鉴于此，本实施例是根据各个物流无人机的最早进场时间和最晚进场时间，确定无人机进场时间窗约束。
[0088]
无人机进场优先等级约束，考虑到实际物流运输中，货物类型的不同，其负责配送的物流无人机进场优先级存在差异，当物流无人机i与物流无人机j存在冲突时，根据其货物类型判断进场次序，设置物流无人机优先权矩阵{p
ij
}，p
ij
＝1，表示物流无人机i优先等级高于物流无人机j，当两机进场时间存在冲突时，物流无人机i先于物流无人机j进场。鉴于此，本实施例是根据各个物流无人机的货物类型信息，确定无人机进场优先等级约束。
[0089]
所述初始物流无人机进场排序方案的确定过程为：
[0090]
根据各所述物流无人机的预计进场时间和先到先服务原则，确定满足所述约束条件的初始物流无人机进场排序方案。
[0091]
所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型的目标函数包括：以机场起降点流量最大为目标的第一目标函数和以总延误时长最短为目标的第二目标函数
[0092]
所述第一目标函数为：
[0093][0094]
所述第二目标函数为：
[0095][0096]
其中，stai表示第i架物流无人机的实际进场时间，etai表示第i架物流无人机的预计进场时间；staj表示第j架物流无人机的实际进场时间，n表示总架数。
[0097]
步骤103：根据所述约束条件和所述初始物流无人机进场排序方案，迭代求解所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型，确定每一次迭代后的物流无人机进场排序方案，具体包括；
[0098]
根据所述约束条件和所述初始物流无人机进场排序方案，采用nsga-ii算法迭代求解所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型，更新并记录每一次迭代后的物流无人机进场排序方案，直至达到最大迭代次数。
[0099]
步骤104：根据所述每一次迭代后的物流无人机进场排序方案的目标函数值，确定最优物流无人机进场排序方案，具体包括：
[0100]
计算所述每一次迭代后的物流无人机进场排序方案的目标函数值，并根据所述目标函数值，确定最优物流无人机进场排序方案。其中，物流无人机机场终端区进场排序边界如图2所示。
[0101]
进一步地，本实施例所述的方法还包括：根据所述最优物流无人机进场排序方案，执行当前时段目标机场终端区内各个物流无人机的进场操作。
[0102]
针对于城市环境下物流无人机机场终端区的进场飞行场景，充分考虑无人机进场过程中应保持的安全间隔、无人机进场时间窗、进场优先等级等约束，实现以机场起降点流量最大、总延误时长最短为目标函数的无冲突物流无人机自动进场排序方法。该方法有较强的实用性，能够缓解未来城市低空无人机进场拥堵问题并一定程度上提高运行安全水平。
[0103]
实施例三
[0104]
如图3所示，本实施例所述的一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序系统，包括：
[0105]
飞行计划信息获取模块301，用于获取城市环境下目标机场终端区当前时段内各物流无人机的飞行计划信息；所述飞行计划信息包含预计进场时间、最早进场时间、最晚进场时间、货物类型信息、机型信息和所属航路信息。
[0106]
初始化模块302，用于基于所述飞行计划信息，确定当前时段内物流无人机机场终端区自动进场排序模型的约束条件和初始物流无人机进场排序方案；所述物流无人机机场
终端区自动进场排序模型为以机场起降点流量最大、总延误时长最短为目标的多目标函数优化模型；所述约束条件包括无人机进场顺序约束、无人机进场安全间隔约束、无人机进场时间窗约束和无人机进场优先等级约束；所述无人机进场顺序约束用于保证同一航路进场的各个物流无人机不存在超越行为；所述无人机进场安全间隔约束用于保证前后两架物流无人机之间保持最小安全间隔；所述无人机进场时间窗约束用于保证各个物流无人机在设定时间窗内完成进场程序；所述无人机进场优先等级约束用于当多个物流无人机预计进场时间存在冲突时，根据物流无人机优先权判断各个物流无人机的进场次序。
[0107]
迭代求解模块303，用于根据所述约束条件和所述初始物流无人机进场排序方案，迭代求解所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型，确定每一次迭代后的物流无人机进场排序方案。
[0108]
最优物流无人机进场排序方案确定模块304，根据所述每一次迭代后的物流无人机进场排序方案的目标函数值，确定最优物流无人机进场排序方案。
[0109]
进一步地，本实施例所述的一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序系统，还包括：
[0110]
进场操作模块，用于根据所述最优物流无人机进场排序方案，执行当前时段目标机场终端区内各个物流无人机的进场操作。
[0111]
其中，在所述初始化模块302中，所述约束条件的确定过程为：
[0112]
根据各个物流无人机的所属航路信息和先到先服务原则，确定无人机进场顺序约束；根据各个物流无人机的机型信息，确定无人机进场安全间隔约束；根据各个物流无人机的最早进场时间和最晚进场时间，确定无人机进场时间窗约束；根据各个物流无人机的货物类型信息，确定无人机进场优先等级约束。
[0113]
所述初始物流无人机进场排序方案的确定过程为：
[0114]
根据各所述物流无人机的预计进场时间和先到先服务原则，确定满足所述约束条件的初始物流无人机进场排序方案。
[0115]
所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型的目标函数包括：以机场起降点流量最大为目标的第一目标函数和以总延误时长最短为目标的第二目标函数。
[0116]
所述第一目标函数为：
[0117][0118]
所述第二目标函数为：
[0119][0120]
其中，stai表示第i架物流无人机的实际进场时间，etai表示第i架物流无人机的预计进场时间；staj表示第j架物流无人机的实际进场时间，n表示总架数。
[0121]
所述迭代求解模块303，具体包括；
[0122]
计算单元，用于根据所述约束条件和所述初始物流无人机进场排序方案，采用nsga-ii算法迭代求解所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型，更新并记录每一次迭代后的物流无人机进场排序方案，直至达到最大迭代次数。
[0123]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0124]
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

技术特征：
1.一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序方法，其特征在于，包括：获取城市环境下当前时段目标机场终端区内各物流无人机的飞行计划信息；所述飞行计划信息包含预计进场时间、最早进场时间、最晚进场时间、货物类型信息、机型信息和所属航路信息；基于所述飞行计划信息，确定当前时段内物流无人机机场终端区自动进场排序模型的约束条件和初始物流无人机进场排序方案；所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型为以机场起降点流量最大、总延误时长最短为目标的多目标函数优化模型；所述约束条件包括无人机进场顺序约束、无人机进场安全间隔约束、无人机进场时间窗约束和无人机进场优先等级约束；所述无人机进场顺序约束用于保证同一航路进场的各个物流无人机不存在超越行为；所述无人机进场安全间隔约束用于保证前后两架物流无人机之间保持最小安全间隔；所述无人机进场时间窗约束用于保证各个物流无人机在设定时间窗内完成进场程序；所述无人机进场优先等级约束用于当多个物流无人机预计进场时间存在冲突时，根据物流无人机优先权判断各个物流无人机的进场次序；根据所述约束条件和所述初始物流无人机进场排序方案，迭代求解所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型，确定每一次迭代后的物流无人机进场排序方案；根据所述每一次迭代后的物流无人机进场排序方案的目标函数值，确定最优物流无人机进场排序方案。2.根据权利要求1所述的一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序方法，其特征在于，还包括：根据所述最优物流无人机进场排序方案，执行当前时段目标机场终端区内各个物流无人机的进场操作。3.根据权利要求1所述的一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序方法，其特征在于，所述基于所述飞行计划信息，确定当前时段内物流无人机机场终端区自动进场排序模型的约束条件，具体包括：根据各个物流无人机的所属航路信息和先到先服务原则，确定无人机进场顺序约束；根据各个物流无人机的机型信息，确定无人机进场安全间隔约束；根据各个物流无人机的最早进场时间和最晚进场时间，确定无人机进场时间窗约束；根据各个物流无人机的货物类型信息，确定无人机进场优先等级约束。4.根据权利要求1所述的一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序方法，其特征在于，所述初始物流无人机进场排序方案的确定过程为：根据各所述物流无人机的预计进场时间和先到先服务原则，确定满足所述约束条件的初始物流无人机进场排序方案。5.根据权利要求1所述的一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序方法，其特征在于，所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型的目标函数包括：以机场起降点流量最大为目标的第一目标函数和以总延误时长最短为目标的第二目标函数；所述第一目标函数为：
所述第二目标函数为：其中，sta
i
表示第i架物流无人机的实际进场时间，eta
i
表示第i架物流无人机的预计进场时间；sta
j
表示第j架物流无人机的实际进场时间，n表示总架数。6.根据权利要求1所述的一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序方法，其特征在于，所述根据所述约束条件和所述初始物流无人机进场排序方案，迭代求解所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型，确定每一次迭代后的物流无人机进场排序方案，具体包括；根据所述约束条件和所述初始物流无人机进场排序方案，采用nsga-ii算法迭代求解所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型，更新并记录每一次迭代后的物流无人机进场排序方案，直至达到最大迭代次数。7.一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序系统，其特征在于，包括：飞行计划信息获取模块，用于获取城市环境下目标机场终端区当前时段内各物流无人机的飞行计划信息；所述飞行计划信息包含预计进场时间、最早进场时间、最晚进场时间、货物类型信息、机型信息和所属航路信息；初始化模块，用于基于所述飞行计划信息，确定当前时段内物流无人机机场终端区自动进场排序模型的约束条件和初始物流无人机进场排序方案；所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型为以机场起降点流量最大、总延误时长最短为目标的多目标函数优化模型；所述约束条件包括无人机进场顺序约束、无人机进场安全间隔约束、无人机进场时间窗约束和无人机进场优先等级约束；所述无人机进场顺序约束用于保证同一航路进场的各个物流无人机不存在超越行为；所述无人机进场安全间隔约束用于保证前后两架物流无人机之间保持最小安全间隔；所述无人机进场时间窗约束用于保证各个物流无人机在设定时间窗内完成进场程序；所述无人机进场优先等级约束用于当多个物流无人机预计进场时间存在冲突时，根据物流无人机优先权判断各个物流无人机的进场次序；迭代求解模块，用于根据所述约束条件和所述初始物流无人机进场排序方案，迭代求解所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型，确定每一次迭代后的物流无人机进场排序方案；最优物流无人机进场排序方案确定模块，根据所述每一次迭代后的物流无人机进场排序方案的目标函数值，确定最优物流无人机进场排序方案。8.根据权利要求7所述的一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序系统，其特征在于，还包括：进场操作模块，用于根据所述最优物流无人机进场排序方案，执行当前时段目标机场终端区内各个物流无人机的进场操作。9.根据权利要求7所述的一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序系统，其特征在于，在所述初始化模块中，所述约束条件的确定过程为：根据各个物流无人机的所属航路信息和先到先服务原则，确定无人机进场顺序约束；根据各个物流无人机的机型信息，确定无人机进场安全间隔约束；
根据各个物流无人机的最早进场时间和最晚进场时间，确定无人机进场时间窗约束；根据各个物流无人机的货物类型信息，确定无人机进场优先等级约束；所述初始物流无人机进场排序方案的确定过程为：根据各所述物流无人机的预计进场时间和先到先服务原则，确定满足所述约束条件的初始物流无人机进场排序方案；所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型的目标函数包括：以机场起降点流量最大为目标的第一目标函数和以总延误时长最短为目标的第二目标函数；所述第一目标函数为：所述第二目标函数为：其中，sta
i
表示第i架物流无人机的实际进场时间，eta
i
表示第i架物流无人机的预计进场时间；sta
j
表示第j架物流无人机的实际进场时间，n表示总架数。10.根据权利要求7所述的一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序系统，其特征在于，所述迭代求解模块，具体包括；计算单元，用于根据所述约束条件和所述初始物流无人机进场排序方案，采用nsga-ii算法迭代求解所述物流无人机机场终端区自动进场排序模型，更新并记录每一次迭代后的物流无人机进场排序方案，直至达到最大迭代次数。

技术总结
本发明公开了一种城区物流无人机机场终端区自动进场排序方法及系统，该方法包括基于城市环境下当前时段目标机场终端区内各物流无人机的飞行计划信息，确定物流无人机机场终端区自动进场排序模型的约束条件和初始物流无人机进场排序方案；该模型为以机场起降点流量最大、总延误时长最短为目标的多目标函数优化模型；该约束条件包括无人机进场顺序约束、无人机进场安全间隔约束、无人机进场时间窗约束和无人机进场优先等级约束；根据约束条件和初始物流无人机进场排序方案，迭代求解上述排序模型，确定每一次迭代后的物流无人机进场排序方案，进而确定最优物流无人机进场排序方案。本发明提升城市空域整体的安全性与高效性。性。性。


技术研发人员：张洪海 冯棣坤 刘皞 钟罡 张连东
受保护的技术使用者：南京航空航天大学
技术研发日：2021.12.01
技术公布日：2022/3/8