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下圖是航道的抽象結構示意圖，航道內(nèi)部我們參考了目前的高速公路，中間有一個隔離帶，這個隔離帶就是我們前面提到的兩架飛行器之間的安全距離，它可以是雙向的。
另一方面，航路網(wǎng)的節(jié)點也有結構，如下圖所示，我們一般是以圓柱形結構。節(jié)點有多個航道相接，需要考慮不同航道的飛行器不能間隔太近，因此需要增加節(jié)點的半徑，確保不同航道的飛行器間隔足夠遠。
航路網(wǎng)有抽象的結構，內(nèi)部也有具體的結構，通過一些約束條件，確保不同飛行器在任何情況下都能大于安全距離，這就讓我們知道怎樣去設計整個航路網(wǎng)。
3.1.2 無人機模型
我們需要對無人機發(fā)出指令，這就需要有一定的標準的接口，接口我們有一些模態(tài)比如斷電模態(tài)、等待授權模態(tài)、預位模態(tài)、飛行模態(tài)、避障模態(tài)、迫降模態(tài)給無人機發(fā)指令，這樣的話，無人機就相當于被我們的交通控制系統(tǒng)控制了。這個接口我們目前還不是那么標準，我希望最終我們能有一套空中交通系統(tǒng)的標準。
3.2 算法設計
低空交通控制算法包括集中式空中交通控制和分布式空中交通控制。
3.2.1 集中式空中交通控制
集中式控制可以分為兩個部分：離線規(guī)劃和在線控制。離線規(guī)劃就是說飛機起飛前需要申報自己的飛行計劃，然后接受審核。如果當前的航路網(wǎng)非常堵塞的話，那么審核就不會通過，就需要等待或者重新申報飛行計劃。如果審核通過的話，就會產(chǎn)生一個包含起飛時間、地點等信息的待飛計劃，將待飛計劃寫入空中交通管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中，進而對空中交通情況進行預測。
但是飛行器在飛行過程中受天氣、本身狀態(tài)等因素影響會有很多不確定性，飛行器的飛行速度變化就會產(chǎn)生沖突。因此在飛行器飛行過程中，我們需要對飛機進行一些定量的控制，這就是飛行器的在線控制。我們可以通過控制飛行器的高度、速度等，使它能夠避免沖突，如果在整個航路網(wǎng)中沖突無法避免，那么我們肯定不希望發(fā)生多米勒骨牌一樣的效應，因為局部一個因素，使整個航路網(wǎng)都發(fā)生變化。避免沖突最簡單的方法就是避障，一個飛行器向上飛，一個飛行器向下飛，這是空中交通的優(yōu)勢，汽車沒有辦法做到，大概是這樣一個邏輯。
以下是基于集中式的低空交通控制系統(tǒng)中幾個關鍵模塊的算法過程：
計劃審核求解算法
步驟一：獲取新加入的無人機 ???? 的避障距離 ????a和計劃信息合集 ???????? ；
步驟二：更新航路網(wǎng)信息????和當前時刻 ???? ，通過Dijkstra算法得到無人機的航路點 ?????，并計算飛完全程所需的時間 ???????? ；
步驟三：對無人機 ???? 解優(yōu)化問題；
步驟四：若有解則直接執(zhí)行步驟五；若無解且原因是沖突問題，則判斷與其發(fā)生沖突的無人機們優(yōu)先級???????????????????????????????????? , ???? ∈ ???????? ,collision是否均小于自己。若是則拒絕無人機 ???? 的申請后執(zhí)行步驟五 ，否則拒絕無人機 ???? 的申請 ， 等待 ???????????????????? 時長后執(zhí)行步驟二；若無解且原因是容量問題， 則暫時先令超容對應的航路固定容量為 0 ，再執(zhí)行步驟二；其余情況均建議過 ????????????????????時長后執(zhí)行步驟二 ；
步驟五：如果滿足超時約束條件，則反饋無人機航路點和起飛時間；否則建議過 ????????????????????時長后執(zhí)行步驟二。
沖突檢測和流量控制求解算法
步驟一：獲取預估時間 ????max和避障距離 ????a ；
步驟二：更新航路網(wǎng)信息???? ，當前時刻 ???? ，所有已通過起飛授權的無人機信息 ???????? , ???? ∈ ????active 。對已通過起飛授權的無人機進行沖突檢測，若有沖突無人機則輸出發(fā)生沖突的無人機 ???????? ,collision和可能的沖突時間；否則執(zhí)行步驟五 ；
步驟三：解優(yōu)化問題；
步驟四：若有解則輸出無人機在當前航路的新速度V n????,?????????????1,n????,????????????,new；若無解則輸出事件刺激無人機啟動自身防碰撞算法 ；
步驟五：間隔 ????max時長后 ，執(zhí)行步驟二。
異常處理求解算法
考慮異常天氣、交通管制等（外部因素）產(chǎn)生的沖突進行改航。
步驟一：獲取航路網(wǎng)信息????，受影響的航路????ban，受影響的節(jié)點????ban，所有已通過起飛授權的無人機計劃信息???????? ,???? ∈ ????active；
步驟二：將受影響的航路????ban和節(jié)點????ban剔除，更新航路網(wǎng)信息????；
步驟三：通過比對計劃信息???????? , ???? ∈ ????active中的航路點?????，篩選出受影響的無人機集合????ban，若????ban = ?則輸出無影響并終止程序；否則執(zhí)行步驟四；
步驟四：對受影響的無人機采用迪杰斯特拉算法，輸出新的航路點????? , ???? ∈ ????ban并更新???????? , ???? ∈ ????ban。
3.2.2 分布式空中交通控制
集中式空中交通控制系統(tǒng)中如果有某架飛行器要改變飛行計劃，那么與之相關的所有無人機都需要重新在線規(guī)劃，更新飛行計劃，且規(guī)劃復雜度隨飛機增加而增大。因此，集中式框架計算復雜度太高了，我們希望有另一種框架。就像開車一樣，我們要導航去哪個地方，地圖告訴我們從a到b點怎么走。這個規(guī)劃是我們在開車之前，地圖就給我們設計好的。對于飛行器來說，起飛之前系統(tǒng)會根據(jù)空中交通情況確定飛行計劃，但一旦起飛之后，就由飛行器自主決定怎么做，這就是分布式整體的框架。分布式框架把很多控制從地面站轉移到了飛行器上，每個飛行器只管自己，整體上是有組織的，但在飛行過程中，飛行器會按照一定協(xié)議，與其他飛行器避障。這一部分我們提出一個概念叫Sky Highway 空中高速公路，我們有一篇論文《Sky Highway Design for Dense Traffic》簡單的闡述了我們整個的思路，感興趣的同學可以看一下。
關于航路避障的話，飛機可以直接在航道上進行一些避障的飛行，為了增加整個航路網(wǎng)的帶寬，我們在節(jié)點處做了一些設計，比如說這個節(jié)點是為了改變方向的，我們也希望飛行器能夠直接通行，這樣話就不用等待。如果是多個航道相交的話，這叫做交叉節(jié)點，也就是交叉路口。平時我們經(jīng)過交叉路口時，最常見的是紅綠燈，但是紅綠燈就意味著飛機要在這里等待。所以目前我們采取了環(huán)島結構，應對像紅綠燈這種低效率的等待策略。然后控制，我們大體上是像人工勢場法這種思路來進行的，保證無人機在航道里面往前飛行，同時又不卡死。人工勢場法有一些缺點，有可能會導致卡死，比如說我們大家都往一個點走，那可能誰都到達不了這個點，大家都想到達，但是無法同時到達，這就是卡死問題。我們目前把這些問題都解決了。然后還有環(huán)島，我們做了比較細的一些研究，飛行器都能進入航道，又能夠順暢的出去，這個環(huán)島設計算是我們的一個創(chuàng)新。
3.3 仿真與實驗
最后來介紹一下我們的仿真，我們自己搭建了MATLAB的一個仿真環(huán)境，其中有航路網(wǎng)信息，待審核無人機的信息，輸入的禁飛區(qū)的信息等等，如下圖所示：
我們在實驗室也做了一些相應的平臺，用這種定位設施來做，如下圖所示：
無人機空中交通或城市空中移動是大勢所趨，無線網(wǎng)絡和時空大數(shù)據(jù)是交通的基礎，同時交通設計也對網(wǎng)絡提出了新需求。我們對空中高速公路做了一系列的工作：
設計了航路網(wǎng)模型和無人機模型、基于集中式的低空交通控制算法，以及最重要的基于分布式的低空交通控制算法，在確保無人機安全飛行的前提下增大了流量。
搭建了仿真和實驗平臺，并通過用例測試驗證了基于集中式的低空交通控制算法和基于分布式的低空交通控制算法的可行性。
未來我們希望繼續(xù)在以下方面開展工作：
提升飛行狀態(tài)預估算法效率。
機場高效調(diào)度。
固定翼飛行器的調(diào)度算法。
異構系統(tǒng)（旋翼機和固定翼混合空域）魯棒性調(diào)度算法。
半物理仿真空管測試系統(tǒng)開發(fā)。
基于真實場景的飛行驗證。
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