劉瑞豐

摘要：新時期下，社會經(jīng)濟在高速發(fā)展的同時，我國民航事業(yè)發(fā)展進程也得到了大幅度推進，對機場智能化特種車輛的需求逐漸增大。建設(shè)“平安、綠色、智慧、人文”的四型機場，是推進民航行業(yè)治理體系和治理能力現(xiàn)代化的重要抓手，所以，在這種背景下，需要機場對特種車輛具備極高的監(jiān)控以及調(diào)度能力，強化對現(xiàn)代化先進技術(shù)手段的利用，逐漸加強特種車輛運行向智能化方向應(yīng)用和發(fā)展，進一步提升機場地面保障運行的安全和效率。

關(guān)鍵詞：機場智能化特種車輛;運行調(diào)度;仿真與優(yōu)化設(shè)計

一、機場布局分析

（一）2021年初，交通運輸部印發(fā)了《關(guān)于服務(wù)構(gòu)建新發(fā)展格局的指導(dǎo)意見》，意見指出三年內(nèi)將新增民用機場30個以上，屆時全國運輸機場將超過500個，容量達到20億人次。2014年到2109年我國民航機場旅客吞吐量、貨物吞吐量逐年快速增長，只有在2020年因新冠疫情管制原因有所下降，這對機場地面服務(wù)保障工作提出了更高的安全、環(huán)保和效率要求。

（二）目前，國內(nèi)多數(shù)機場特種車輛運行指揮一般采用塔臺監(jiān)視模式，地服管理人員通過語音通訊設(shè)備來調(diào)度管理機場各種地服車輛，但對于吞吐量較大的機場，這種傳統(tǒng)的運行方式不僅溝通成本高，需要消耗大量人力，同時存在視野盲區(qū)，車輛與車輛刮碰、車輛阻礙航空器、車輛與飛機碰撞、跑道入侵等事件時有發(fā)生;尤其，在有大霧、黃沙、暴雨等惡劣天氣下，司機能見度低會導(dǎo)致機場地面交通安全受到嚴(yán)重威脅，甚至可能危害乘客生命安全。故而，在對路線進行規(guī)劃和設(shè)置過程中，堅決不可以有對飛機以及其他車輛、人員造成任何的傷害情況，然后在此前提下，穩(wěn)定且安全的運行特種車輛。機場內(nèi)部，大多路面平整且路況沒有阻礙，較少斜坡現(xiàn)象存在。車輛在行駛期間，從停車位啟動，沿著規(guī)定的路線進行，整個過程平穩(wěn)且勻速，一直到達任務(wù)機位。在行駛期間，車輛用來完成任務(wù)的裝置不能啟動，尤其是食品車、客梯車等升降裝置行駛時一定要降到最低。當(dāng)在任務(wù)機位就位之后，車輛需要依照特定的要求來開展相關(guān)工作[1]。任務(wù)結(jié)束后，車輛需要回到本來的位置。以某機場為研究對象，結(jié)合衛(wèi)星地圖，借助3ds Max，對機場展開3D建模，并將得出機場布局簡化圖。緊接著，將簡化圖作為基礎(chǔ)，對Auto CAD進行科學(xué)的使用，合理地繪制出機場平面簡化圖。

二、機場智能化特種車輛的深度優(yōu)先探索

（一）深度優(yōu)先探索算法簡述

在早期的探索算法中，對深度優(yōu)先探索算法的應(yīng)用較為廣泛，針對這種算法，在實際應(yīng)用階段，如果是沒有超鏈接的HTML文件，通常也叫葉節(jié)點，可以在很短的時間內(nèi)將其找到，效率很高。與其他的算法相比，在借助這種方式來進行仿真與優(yōu)化設(shè)計，優(yōu)勢十分明顯，可以優(yōu)先對文件中的某一個超鏈接展開探索，深層次地進行剖析，并且，在搜索結(jié)束以后，會自動返回，然后對其他的HTML文件繼續(xù)進行鏈接搜索，整個過程效率和精準(zhǔn)度都非常高。一般情況下，當(dāng)對全部的鏈接都搜索結(jié)束以后，表明搜索工作也開展完畢[2]。

（二）深度優(yōu)先探索算法的基本原理分析

對于深度優(yōu)先探索算法來說，主要是將最近剛剛出現(xiàn)的結(jié)點進行優(yōu)先擴展，一直深入到相應(yīng)的深度限制為止。在此期間，如果沒有找到明確的目標(biāo)，或者沒有辦法再繼續(xù)擴展的時候，需要回溯到另一個節(jié)點來繼續(xù)對擴展工作加以開展。具體如圖1所示，A作為初始狀態(tài)，屬于起始點，利用規(guī)則來對搜索樹的下一層任何一個結(jié)點生成。之后，檢查目標(biāo)狀態(tài)D1有沒有出現(xiàn)，如果沒有出現(xiàn)，在這一環(huán)節(jié)，可以在遵循規(guī)則的前提下，對再下一層任何一個結(jié)點進行生成，仔細地檢查目標(biāo)狀態(tài)D1，對于所得出的結(jié)果，若還是不能滿足既定需求，則要按照相同的方式來操作，一直進行到葉結(jié)點。當(dāng)沒有出現(xiàn)目標(biāo)狀態(tài)D1的時候，應(yīng)該回溯到上一層結(jié)果，取另外一個可能擴展搜索的分支，對有可能生成新狀態(tài)的分支進行擴展。依靠這種方式持續(xù)進行，直到將目標(biāo)狀態(tài)D1找出來為止。

（三）深度優(yōu)先探索的特點分析

通過對深度優(yōu)先探索的進一步分析和研究可知，與其他的算法不同，其優(yōu)勢和特點極為顯著，在對搜索操作進行實施的時候，很多情況下都會將圖的連通分量當(dāng)做最終的結(jié)果[3]。一般而言，在對該方式進行利用期間，假設(shè)每一個節(jié)點搜索期間，其結(jié)束的時間可以被精準(zhǔn)地記錄下來，并在節(jié)點結(jié)尾添加list。最后，全部節(jié)點搜索完成搜索，對整個鏈表進行逆轉(zhuǎn)，最終形成topological sort，即拓撲排序。

三、機場智能化特種車輛行駛路徑仿真與優(yōu)化設(shè)計

（一）地圖構(gòu)建

通常，為了可以將機場智能化特種車輛所行駛的最短路徑模擬出來，在實際的仿真與優(yōu)化設(shè)計期間，一定要強化重視，從多個層面進行分析和考量，不同機型的停靠位置不一樣，導(dǎo)致不同機型接機的時候，有些保障車輛的行駛路徑和具體保障位置是不一樣的，對機場的平面簡化圖進行高效精確的利用，并將其作為主要的參考依據(jù)，在MATLAB中，將由0和1構(gòu)成的70×70矩陣準(zhǔn)確的在系統(tǒng)中輸入。

（二）RTK定位

RTK（Real-time kinematic）是實時動態(tài)差分技術(shù)的簡稱，RTK定位技術(shù)就是基于載波相位觀測值的實時動態(tài)定位技術(shù)，它能夠?qū)崟r地提供測站點在指定坐標(biāo)系中的三維定位結(jié)果，并達到厘米級精度。在RTK作業(yè)模式下，基準(zhǔn)站通過數(shù)據(jù)鏈將其觀測值和測站坐標(biāo)信息一起傳送給流動站。流動站不僅通過數(shù)據(jù)鏈接收來自基準(zhǔn)站的數(shù)據(jù)，還要采集GPS觀測數(shù)據(jù)，并在系統(tǒng)內(nèi)組成差分觀測值進行實時處理，同時給出厘米級定位結(jié)果，歷時不足一秒鐘。

智能化特種車輛上上安裝一個RTK接收模塊（流動站），在特種車輛活動范圍內(nèi)，布置3個基站（基準(zhǔn)站），如圖2所示。這樣流動站就可以在一定的時間頻率內(nèi)，得到RTK的定位數(shù)據(jù)[X，Y]以及姿態(tài)數(shù)據(jù)[A]。這種定位方式適合在室外，空曠的場景，非常適合機場的地面保障作業(yè)環(huán)境。

（三）機場智能化特種車輛路徑規(guī)劃仿真與修正

為了可以提升設(shè)計有效性、精準(zhǔn)性，讓車輛能夠在一個相對穩(wěn)定且安全的狀態(tài)下高效安全運行，應(yīng)該將機坪實際通行現(xiàn)狀作為基礎(chǔ)，借助相對科學(xué)且先進的技術(shù)手段，對機場智能化特種車輛路徑規(guī)劃進行仿真，合理地加以修正，路徑規(guī)劃包含以下兩方面，一方面是指如何基于地圖系統(tǒng)規(guī)劃特種車輛的行駛路徑，同一個停機坪有不同的機型，所以特種車輛行駛路徑會有對應(yīng)的多種情況。另一方面是指特種車輛移動路徑的動態(tài)規(guī)劃，需要保證行駛路徑精度，同時保證運行的平緩性能，確保車輛在行駛的時候，不會有任何的異常問題出現(xiàn)。在具體設(shè)計環(huán)節(jié)，將構(gòu)造的二維地圖矩陣作為基礎(chǔ)，然后對深度優(yōu)先探索算法進行高效的利用，將機場智能化特種車輛行駛路徑初始最短的路徑模擬仿真出來。

在實驗過程中，應(yīng)該圍繞機場智能化特種車輛展開，對具體的航班保障需求進行綜合分析，按照所設(shè)定保障飛機停泊的位置，之后根據(jù)保障機型停機位置選定車輛的起點和終點，將坐標(biāo)輸入到系統(tǒng)中。在輸入完之后，能夠?qū)⒆顬楹线m的車輛行駛路徑計算出來。同時，為了能夠降低相關(guān)問題出現(xiàn)的概率，還應(yīng)該分析路面可能出現(xiàn)的問題，諸如有障礙物、避讓航空器、高度受限等特殊情況，然后結(jié)合機場航班運行態(tài)勢有針對性制定解決措施，并將航空管制禁行的路段輸入到矩陣中，精準(zhǔn)且快速地計算。通過實驗，最終能夠明確，對深度優(yōu)先探索算法進行利用，能夠保證在有通道的條件下找到一條最合適的車輛行駛線路，在沒有路障以及道路禁行的情況下，依照機場智能化特種車輛用途不同來對起點和終點進行規(guī)定的時候，規(guī)劃出來的最優(yōu)行駛路徑。

通過對算法的科學(xué)應(yīng)用，在起點（3，55）和終點（18，36）之間，展現(xiàn)出來的路況相對復(fù)雜，并且，在中間位置，有的路段還出現(xiàn)了受航空器推出影響限制通行路段的現(xiàn)象。但是，對深度優(yōu)先探索算法進行科學(xué)的利用，能夠?qū)C場智能化特種車輛最佳行駛路線找出來。針對這一情況，進一步表明了，即使所處的條件比較復(fù)雜，但是對深度優(yōu)先探索算法進行高效的應(yīng)用，所獲得的效果依舊非常良好。

四、機場智能化特種車輛運行調(diào)度仿真與優(yōu)化設(shè)計問題及對策分析

現(xiàn)階段，在對機場智能化特種車輛運行調(diào)度仿真與優(yōu)化設(shè)計方面，雖然已經(jīng)取得了非常好的成效，但是由于受到的干擾因素偏多，使得在具體設(shè)計階段，仍然存在了很多的問題。

第一，在早期對機場智能化特種車輛運行調(diào)度問題進行研究過程中，對機場加油車的調(diào)度問題比較關(guān)注，只是側(cè)重對加油車行駛路徑仿真與優(yōu)化，對車輛行駛的總路程數(shù)量、任務(wù)分配均衡等進行了充分考量，合理地進行設(shè)計，力求航班延誤的概率可以全面降低。但是，針對機場內(nèi)部大量的其他特種車輛，例如牽引車、拖頭車、平臺車、擺渡車、客梯車、通勤車等廣泛應(yīng)用的機坪保障車輛，則沒有給予太多關(guān)注，考慮不到位，沒有借助相對高效的方式，對綜合調(diào)度模型進行構(gòu)建。

第二，針對同一服務(wù)種類多車型的特種車輛的綜合調(diào)度模型考慮不周到、精準(zhǔn)，將會導(dǎo)致牽引車、客梯車、拖頭車等擁有多個型號車輛的運行效率不高，不能將自身的價值和作用充分體現(xiàn)出來。所以，在今后的機場智能化特種車輛運行調(diào)度仿真與優(yōu)化設(shè)計過程中，需要加強對這一方面的重視，對機坪運行所有車輛調(diào)度優(yōu)化模型進行詳細、精準(zhǔn)科學(xué)構(gòu)建。

第三，與典型的車輛路徑相比，機場特種車輛的調(diào)度存在的差異之處非常明顯。通常情況下，對于機場航班計劃來說，其是動態(tài)變化的，有非常大的變數(shù)，隨機性特點比較明顯，不同機型的停靠位置不一樣，導(dǎo)致不同機型接機的時候，路徑是不一樣的，同時特種車輛行駛必須避讓航空器;同時，客梯車、食品車等超高特種車輛不允許通過廊橋下方服務(wù)車道。所以，某些機場內(nèi)的道路通行要經(jīng)過機場塔臺的批準(zhǔn)，因而在對車輛進行實際調(diào)度過程中存在的難度非常大。部分機場特種車輛比如平臺車、牽引車、客梯車、行李傳送帶、食品車等要直接對接航空器，所要求行駛路線和過程要確保航空器安全和精準(zhǔn)對接，難度也很大。

面對上述的問題，要想高效解決，必須要從設(shè)計層面著手，加大優(yōu)化力度，對機場內(nèi)部的各種特種車輛調(diào)度接航班、加油充電、維修保養(yǎng)等詳細需求進行科學(xué)詳盡分析，然后以此為基礎(chǔ)，有針對性地進行建模和求解。在實際建模的時候，應(yīng)該將不同機型對不同地面保障車輛的服務(wù)能力和位置要求加以明確，并將其納入到約束范圍，同時加入時間窗約束，以便能夠更好地滿足機場航班保障的變化需求。需要注意的是：在設(shè)計優(yōu)化期間，如果航班延誤、調(diào)整的情況比較頻繁，一定要對特種車輛的調(diào)度方案進行及時調(diào)整和修改。

結(jié)束語：

綜合而言，本項目的研究結(jié)合北斗、GPS RTK等定位技術(shù)，能夠很大程度上滿足今后平安、綠色、智慧的機場發(fā)展需求，可以對機場植入人工智能技術(shù)的智能化特種車輛精準(zhǔn)監(jiān)控車輛位置，實施科學(xué)的調(diào)度，提升機場地面車輛安全保障裕度。在本文研究的某機場中，對機坪平面進行科學(xué)的構(gòu)建，結(jié)合實際情況，合理劃分其區(qū)域功能，同時借助先進的云計算、5G移動互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)手段，對機場智能化特種車輛行駛路徑等建立數(shù)學(xué)模型，然后合理的對優(yōu)化算法加以利用，科學(xué)地進行仿真與優(yōu)化設(shè)計，實現(xiàn)了對機場分區(qū)域車輛運行狀態(tài)智能監(jiān)控以及行駛路徑實時追蹤，同時結(jié)合場面運行態(tài)勢與禁區(qū)設(shè)置，實時預(yù)警，進而從整體的角度上促進機場安全保障、節(jié)能減排、運行效率的穩(wěn)定提升。初步統(tǒng)計，本項目的有效推廣后將為民航機場一年節(jié)約特種車輛燃油930萬升，約減少碳排放13600噸，同時降低機場和航空公司人工成本，智能駕駛一年將可節(jié)約飛行區(qū)內(nèi)駕駛員2萬名以上，節(jié)約直接經(jīng)濟成本約20億元，必將助力我國打造安全基礎(chǔ)扎實、交通銜接順暢高效、信息系統(tǒng)集成共享、綠色低碳的現(xiàn)代化機場。

參考文獻：

[1]殷向東，張東陽，張曉麗.大型機場航空地面設(shè)備“油改電”探索和分析思考[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報，2019，16（07）：116-117+119.