Definicja i analiza wskaźnika stopnia zagrożenia bezpieczeństwa lotu samolotu wzdłuż optymalnej trajektorii omijania ruchomych przeszkód

pol Artykuł w języku polskim DOI: 10.14313/PAR_256/37

wyślij Jerzy Graffstein Sieć Badawcza Łukasiewicz – Instytut Lotnictwa, Centrum Technologii Bezzałogowych, Al. Krakowska 110/114, 02-256 Warszawa

Pobierz Artykuł

Streszczenie

Zapewnienie bezpiecznego unikania kolizji z ruchomymi przeszkodami w czasie lotu wymaga przeprowadzenia kilkuetapowych działań. W ich zakresie jest wykrycie przeszkód, zidentyfikowanie możliwości potencjalnych kolizji, wyliczenie bezpiecznej trajektorii lotu, która ma na celu ominięcie przeszkód. Istotne jest wykonanie analizy wyliczonej trajektorii pod względem jej bezpiecznej realizacji. W pracy przedstawiono sposób, w jaki wykonywana jest analiza bezpieczeństwa omijania przeszkód za pomocą zaproponowanego wskaźnika. Omówiono sposób sformułowania tego wskaźnika oraz jego wykorzystanie na etapie przygotowania i realizacji trajektorii omijania przeszkód. Obliczenia trajektorii przeprowadzono rozwiązując zagadnienie optymalizacji metodą roju cząstek (PSO). Bezpieczeństwo uzyskanych w ten sposób przykładowych manewrów opisywały wyliczone przebiegi wskaźnika stopnia zagrożenia bezpieczeństwa.

Słowa kluczowe

bezpieczeństwo omijania przeszkód, optymalizacja roju cząstek, PSO, trajektoria manewru antykolizyjnego, unikanie kolizji

Definition and Analysis of the Indicator of the Degree of Risk to the Safety of an Aircraft Flight Along the Optimal Trajectory for Avoiding Moving Obstacles

Abstract

Ensuring safe avoidance of collisions with moving obstacles during flight requires carrying out several-stage activities. Their scope includes detecting obstacles, identifying the possibilities of potential collisions, calculating a safe flight trajectory, which is aimed at avoiding obstacles. It is important to perform an analysis of the calculated trajectory in terms of its safe implementation. The paper presents the method of performing the analysis of the safety of avoiding obstacles using an indicator. The method of formulating this indicator and its use at the stage of preparing and implementing the trajectory of avoiding obstacles is discussed. The calculations of the trajectory were carried out by solving the problem of particle swarm optimization (PSO). The safety of the example maneuvers obtained in this way was described by the calculated courses of the safety risk level indicator.

Keywords

collision avoidance, flight trajectory, particle swarm optimization, PSO, safety of avoiding obstacles

Bibliografia

  1. Kanakakis V., Tsourveloudis N., Evolutionary path planning and navigation of autonomous underwater vehicles, Mediterranean Conference on Control & Automation, 2007, Athens, DOI: 10.1109/MED.2007.4433919.
  2. Falkiewicz D., Łukasik S., Fuzzy modeling with the particle swarm optimization algorithm, “Czasopismo Techniczne. Automatyka”, Vol. 25, 2012, 41–54, DOI: 10.4467/2353737XCT.14.004.1781.
  3. Graffstein J., Functioning of air anti-collision system during test flight, “Aviation”, Vol. 18, No. 1, 2014, 44–51, DOI: 10.3846/16487788.2014.865945.
  4. Graffstein J., Dobór parametrów manewru antykolizyjnego i jego przebieg, „Prace Instytutu Lotnictwa”, Nr 224, 2012, 31–43.
  5. Graffstein J., Elementy procesu wykrycia zagrożenia kolizją i automatycznie sterowany manewr awaryjny, „Pomiary Automatyka Robotyka”, Nr 2, 2012, 383–387.
  6. Graffstein J., Selected aspects of automatic maneuver control to avoid moving obstacles resulting from the simulation analysis of the course of aircraft movement, Advances in Intelligent Systems and Computing, “Challenges in Automation, Robotics and Measurement Techniques”, Vol. 440, 2016, 127–139, DOI: 10.1007/978-3-319-29357-8_12.
  7. Hassan R., Cohanim B., de Weck O., Venter G., A comparison of particle swarm optimization and the genetic algorithm, Structures, Structural Dynamics, and Materials and Co-located Conferences, Austin, 2015, DOI: 10.2514/6.2005-1897.
  8. Jung T., Piera M.A., Ruiz O.S., A causal model to explore the ACAS induced collisions, “Journal of Aerospace Engineering”, Vol. 228, No. 10, 2015, 1735–1748, DOI: 10.1177/0954410014537242.
  9. Krzysztofik I., Koruba Z., Application of an optimal control algorithm for a gyroscope system of a homing air-to-air missile, “Aviation”, Vol. 25, No. 1, 2021, 41–49, DOI: 10.3846/aviation.2021.13899.
  10. Kwok N.M., Ha Q.P., Fang G., Motion coordination for construction vehicles using swarm intelligence, “International Journal of Advanced Robotic Systems”, Vol. 4, No. 4, 2007, 469–476, DOI: 10.5772/5672.
  11. Lisowski J., The sensitivity of state differential game vessel traffic model, “Polish Maritime Research”, Vol. 23, No. 2, 2016, 14–18, DOI: 10.1515/pomr-2016-0015.
  12. Masehian E, Sedighizadeh D., Multi-objective robot motion planning using a particle swarm optimization model, “Journal of Zhejiang University SCIENCE C (Computers & Electronics)”, Vol. 11, 2010, 607–619, DOI: 10.1631/jzus.C0910525.
  13. Mitici M., Blom H.A.P., Mathematical Models for Air Traffic Conflict and Collision Probability Estimation, “IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems”, Vol. 20, No. 3, 2019, 1052–1068, DOI: 10.1109/TITS.2018.2839344.
  14. Paielli R.A., Modeling maneuver dynamics in air traffic conflict resolution, “Journal of Guidance, Control, and Dynamics”, Vol. 26, No. 3, 2003, 407–415, DOI: 10.2514/2.5078.
  15. Reshamwala A., Vinchurkar D.P., Robot Path Planning using An Ant Colony Optimization Approach: A Survey, “International Journal of Advanced Research in Artificial Intelligence”, Vol. 2, No. 3, 2013, 65–71.
  16. Salazar L.R., Sabatini R., Gardi A., Ramasamy S., A Novel system for non-cooperative UAV sense-and-avoid, International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), 2016, 1–11.
  17. Singh N.P., Sharma S., Robot path planning using swarm intelligence: A Survey, “International Journal of Computer Applications”, Vol. 83, No. 12, 2013, 5–12, DOI: 10.5120/14498-2274.
  18. Stevens B.L., Levis F.L., Aircraft control and simulation, Wiley & Sons, 2016.
  19. Yarmohamadi M., Improvement of robot path planning using particle swarm optimization in dynamic environments with mobile obstacles and target, “Advanced Studies in Biology”, Vol. 3, No. 1, 2011, 43–53.