空中交通管理中人工智能技术的应用探究

陈雨

摘  要：人工智能是研究、开发能够做出与人类智能相似反应的智能机器的一门技术，由机器学习，计算机视觉等不同科学领域组成，是计算机领域的一个重要分支，主要研究的内容包括机器人、语言识别、图像识别等，目前研究人工智能的理論和技术越来越成熟，应用范围越来越广。随着航空事业和人工智能的发展，人工智能越来越多的应用在航空事业的各个部分中，包括对飞机飞行状态的监控，空中流量的预测，控制飞行冲突的发生等，因此，将人工智能技术应用在空中交通管理中，建立人工智能系统，有助于空中秩序的管理，优化空中交通流量，保障飞机安全飞行。

关键词：空中交通管理;人工智能技术;应用探究

我国航空事业的发展越来越迅速，这促进了空中交通流量的提升，因此，为了保证飞机运行的安全和稳定性，就有必要开展空中交通管理工作，对飞机的飞行状态进行跟踪，管理和控制，预测空中流量等，再借助人工智能技术反馈飞机飞行状态的相关数据和信息。在空中交通管理中科学利用人工智能技术可以有效提高空中交通管理工作的效率和质量，本文主要探究了空中交通管理中人工智能技术的应用，促进空中交通管理工作的进行。

1  空中交通管理的概要

空中交通管理一般指的是航空交通管制，是利用技術手段去控制和管理飞机飞行活动，使其安全有序飞行，主要业务包括空中交通管制服务、飞行情报服务和告警服务三个方面。进行空中交通管理的主要目的是在单位时间和空间内控制航空器的数量，防止航空器之间碰撞，以及在机动区中防止航空器与障碍物的碰撞，保障空中交通安全及畅通。运用的设备主要有通信、导航、监视和气象设备，管理的空域共有四个—A，B，C，D级，分别指的是对高空、中低空、进近、机场管制空域。

2  人工智能系统辅助空中交通管理

在空中交通管理中如果能够有效应用人工智能技术，那么对建立一套完整的人工智能辅助系统有一定帮助，全面创新空中交通管理模式，目前随着科技的迅速发展，在空中交通管理工作中充分应用了人工智能技术，有效拓宽了工作模式，使相关管理水平得到大幅度提升。总的来说，空中交通管理工作的开展使空中流量的安排更加合理。人工智能系统主要对空中交通管理工作进行起辅助运用，一方面，可以尽可能的排除外界因素对其的干扰，对其中的各种参数进行智能控制;另一方面，对于飞行员来说，人工智能系统帮助他们进行工作，为飞行员在飞行过程中自动收集并分析飞机飞行信息、外界信息，对飞机飞行过程可能遇到的问题提前做出预警。人工智能辅助空中交通管理还可以提高工作效率，提供极大的方便性，当出现飞行冲突时，人工智能系统可以及时提醒管理人员，及时控制和调节飞机的飞行器，所以人工智能可以减少工作人员的工作量，促进空中交通管理工作的开展。

3  人工智能技术在空中交通管理中的应用及建议

三、人工智能技术在空中交通管理中的具体应用及建议

（一）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。除此之外，航班排序还要依据接收到的外区限制，并结合专机、要客等优先级信息做出合理安排，对外区限制较大的航路可给出改航建议，并模拟、计算改航后各条航路的流量和交汇点冲突情况，进行进一步优化。对优先级高的航班可自动豁免并给出直飞建议，对确实需要延误的航班，同时模拟航班取消后的损失情况给出合理化延误建议，通过人工智能技术做出合理化安排。完善、及时的数据库信息维护可以保证飞行数据和气象数据的及时、准确，保证流量信息等数据的完整性和可靠性，对于人工智能辅助系统做出正确、有效的建议有着重要而直接的影响，进而对各航路、各扇区的流量管理方案的有效性产生关键影响。因此，人工智能辅助系统的管理人员应及时维护数据库，尽量避免由于数据不完整、不及时而导致的决策错误，减少因航班延误对社会生产生活带来的负面影响。

（二）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。此外，管制员在实践中可以及时发现人工智能决策系统提供决策能力的不足和尚需改进之处，针对这个问题，他们可以从以下两个方面入手，一是思考什么样的冲突解决方案是最优化的，并提炼出所需遵循的原则，并将这些原则告知人工智能辅助系统的管理人员并协助他们进行完善系统。二是在实践中发现系统的问题和不足并及时反馈给系统管理人员，协助管理人员查找问题根源，更进一步提升系统可靠性。

结语：

目前随着科学技术的不断发展，在人工智能辅助下所建立的空中交通管理系统中对于流量管理、调配飞行冲突、系统智能学习的研究都已经进入三期临床阶段。在这个过程中不断完善人工智能辅助空中交通管理系统，使系统学习能力达到多维度、多层次，从而带动我国航空事业的发展。

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