用于评定操作风险的飞行器操作方法和系统技术方案

本公开提出了一种用于评定空间中指定位置的操作风险的飞行器(AC)(尤其是UAV)操作方法，包括：以不同方式获取(S1.1，

【技术实现步骤摘要】
用于评定操作风险的飞行器操作方法和系统


[0001]本公开涉及一种用于评定空间中指定位置的操作风险的飞行器(尤其是UAV(Unmanned Aerial Vehicle，无人驾驶飞行器))操作方法。
[0002]本公开还涉及一种用于评定空间中指定位置的操作风险的飞行器(尤其是UAV)操作系统。
[0003]然而，本公开并不局限于UAV，而是能够扩展到能够由人类飞行员或自动驾驶仪(自动驾驶仪)驾驶的载客飞行器。
[0004]对于多旋翼VTOL(Vertical Take
‑
Off and Landing，垂直起降和着陆)飞行器(可以是电动的)来说，本公开是特别有用的，但是并不局限于此。

技术介绍

[0005]现有技术文献US2015/336668A1公开了一种用于在三维空间中选择获取从点A到点B的最有效的飞行路径的UAV飞行路径规划方法。在EASA(European Union Aviation Safety Agency，欧盟航空安全局)SORA(Specific Operation Risk Assessment，特定运行风险评估)文档中同样提供了用于评估特定于任务的风险的基本指南。在本公开的上下文中，术语“任务”被用于描述由特定飞行器在特定时间且遵循特定飞行路径执行的特定飞行操作。
[0006]不利的是，上述方法依赖于某些预先定义的数据源，并且要么完全不包括风险评定，要么局限于某些预先定义的方案。在本上下文中，本说明书中使用的术语“风险评定”包括关于与特定飞行器操作或飞行任务有关的生命和/或财产和/或环境的风险和危害的动态评价。它还包括自己的飞行器和其他飞行器执行任务的风险(例如天气，禁飞区等等)。举例来说，与周末相比，在高峰时间飞过指定地理区域有可能更具风险。
[0007]与已知方法形成对比，为了提供动态四维(包括三个空间坐标或维度以及时间)风险评定以改善飞行器在风险管理方面的操作，有必要具有一种独立于特定数据源的方法。

技术实现思路

[0008]本公开的目标是借助本公开提供的方法以及本公开提供的系统实现的。在本公开提供的方法和系统中还限定了其他有利的实施例。
[0009]根据本公开的第一个方面，一种用于评定空间中指定位置的操作风险的飞行器(尤其是UAV)操作方法包括：以不同方式获取多个异构地理空间数据集合；借助相应的风险模型，从每一个所述数据集合中推导出操作风险度量，由此获取多个相应的地理空间风险层，其中所述相应的风险模型可以可选地包括飞行器数据以及关于飞行器操作的监管信息中的至少一者；在风险层数据库中存储所述风险层；在飞行器操作规划期间和/或在实际飞行器操作期间，访问(优选是自动和重复地)所述风险层数据库，以便获取任务风险图；基于所述任务风险图中包含的风险信息来操作所述飞行器，优选包括将任务风险最小化。
[0010]根据本公开的第二个方面，一种用于评定空间中指定位置的操作风险的飞行器
(尤其是UAV)操作系统包括：数据获取装置(尤其是程序接口和/或传感器)，用于以不同方式获取多个异构地理空间数据集合；第一数据处理装置，用于借助相应的风险模型来从每一个所述数据集合中推导出操作风险度量，由此获取多个相应的地理空间风险层，所述风险模型优选包括飞行器数据以及关于飞行器操作的监管信息中的至少一者；风险层数据库，用于在所述风险层数据库中存储所述风险层；第二数据处理装置，用于在飞行器操作规划期间和/或在实际飞行器操作期间访问(优选是自动和重复地)所述风险层数据库，以便获取任务风险图；飞行器操作装置，用于基于所述任务风险图中包含的风险信息来操作所述飞行器，优选包括操作所述飞行器以将任务风险最小化。
[0011]所述系统的进一步发展进一步包括借助所述飞行器操作装置至少与所述数据库通信连接的至少一个飞行器。
[0012]此外，所述系统能够被适配成执行根据其任一优选实施例的方法。
[0013]与如上所述的现有技术方法相比，通过以不同方式(也就是使用不同的手段和/或来源)获取多个异构地理空间数据集合，本方法与特定的数据源无关，并且能够包括自动生成的数据以及特定于任务的参数和专业知识，由此提供动态四维的风险评定。在一个实施例中，能够进一步使用从关于多个数据层的联合分析中获得的新信息来增强所收集的数据(即单个数据层)。
[0014]在本说明书中，术语“数据层”指的是来自一个源和/或描述一个特定现实方面的数据集合。术语“风险层”指的是通过让所述数据层中包含的数据接受特定风险模型(其包括所述操作风险度量)处理而从指定数据层中推导得到的数据集合。在一个风险模型中能够合并多个数据层，由此产生从一个以上的数据层继承的风险层。数据存储器(风险层数据库)优选存储的是这些风险层，而不是用于获取所述风险层的原始数据。
[0015]风险层被存储在风险层数据库中，然后则能够被用于飞行器操作规划，和/或在实际的飞行器操作过程中(任务规划)被使用。除了任务规划之外，还有其他使用实例子，例如业务案例评估、操作概念开发、路径规划、需求确认、认证计划支持、基础设施维护规划，所有这些都与飞行器的操作有关。在该上下文中，本公开提出使用任务风险图以及基于所述任务风险图中包含的风险信息来操作飞行器，优选包括操作飞行器来将任务风险最小化。
[0016]本公开使用的术语“任务风险图”指的是包含了与特定飞行器任务或操作概念有关的风险评定数据的地理空间图。
[0017]在欧洲，无人机系统(Unmanned Aerial System，UAS)操作可以依照所谓的开放类别(Open Category)、特定类别(Specific Category)以及未来的认证类别(Certified Category)来实施。作为适航性验证方法(Acceptable Means of Compliance，AMC)，特定类别固有地与特定操作风险评估(Specific Operation Risk Assessment，SORA)相结合。其包括关于地面和空中风险的定性评定，并将其映射成危害和威胁障碍(barrier)。对于认证类别来说，类似的考虑因素同样会被预测，其将成为在拥挤区域上方进行的视线范围外(Beyond Visual Line Of Sight，BVLOS)的无人机飞行的认证基础。如果特定类别操作必须排除高风险且可以不需要更详细的信息级别，那么在高风险环境中精炼针对认证类别的评定将会是一个很有挑战的任务。然而，在该特定类别中，要想基于当前的简单化来规划操作，也有可能会很困难，由此，如在本公开的上下文中提到的，用于决策的经过精炼的风险地理数据库将会成为至关重要的评定工具。
[0018]本方法优选地结合了自动检索、所解析和分析的信息或数据，以便从任意的来源产生如上所述的异构数据集合。此外，所述数据集合可以用源自人类专家的手动生成的知识来增强。这其中能够包括交通工具类型(飞行器类型)以及特定于任务的参数，以便提供综合性的风险模型。因此，本公开能够实现针对特定的和认证的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于评定空间中指定位置的操作风险的飞行器(AC)操作方法，该飞行器尤其是UAV，该方法包括：以不同方式获取(S1.1，...，S1.n)多个异构地理空间数据集合(DL1，...，DLn)；借助相应的风险模型，从每一个所述数据集合(DL1，...，DLn)中推导出操作风险度量，由此获取多个相应的地理空间风险层(RL1，...，RLn)；在风险层数据库(DB)中存储所述风险层(RL1，...，RLn)；在飞行器操作规划期间和/或在实际飞行器操作期间，访问所述风险层数据库(DB)，以便获取任务风险图(RMA)；基于所述任务风险图(RMA)中包含的风险信息来操作所述飞行器(AC)，优选包括将任务风险最小化。2.如权利要求1所述的方法，其中每一个风险层(RL1，...，RLn)提供三维数据结构。3.如权利要求1或2所述的方法，其中每一个风险模型包括飞行器数据以及关于飞行器操作的监管信息中的至少一者。4.如权利要求1
‑
3中任一权利要求所述的方法，其中所述风险层数据库(DB)是被自动访问的，并且优选是被重复访问的。5.如权利要求1
‑
4中任一权利要求所述的方法，其中所述风险度量包括以下的至少一者：环境数据(
①
)、专业知识(
②
b))、以及飞行器和任务参数(
②
c))，所述环境数据尤其是借助至少一个数学模型(
②
a))修改过的。6.如权利要求1
‑
5中任一权利要求所述的方法，其中所述风险层(RL1，...，RLn)中的至少一个包括人类可读数据格式，优选只包括人类可读数据格式，例如xml、json、csv。7.如权利要求1
‑
6中任一权利要求所述的方法，其中至少一个附加风险层是通过人工输入接口(DI)而被输入和/或修改的。8.如权利要求1
‑
7中任一权利要求所述的方法，其中单个风险层(RL1，...，RLn)以加权形式使用，以便通过应用与每一个风险层(RL1，...，RLn)相关联的加权因子w
i
来获取所述任务风险图，所述应用优选是在运行时，所述加权因子w
i
优选是可调节的。9.如权利要求1
‑
8中任一权利要求所述的方法，其中空间p中的三维位置的总的操作风险是根据位于位置p的单个风险层R
...

【专利技术属性】
技术研发人员：M，
申请(专利权)人：沃科波特有限公司，
类型：发明
国别省市：