一种机场拟建塔台通视能力综合评估方法及系统与流程

1.本发明属于塔台通视分析技术领域，针对于机场新建、改建塔台的场景，具体为一种机场拟建塔台通视能力综合评估方法及系统。


背景技术：

2.随着民航技术的发展，运输机场数量不断增加，机场改扩建项目的数量因此显著增加。民航行业在步入新发展阶段后，有着更为旺盛的航空运输需求，机场规模将进一步扩大，新建、改建塔台的需求也愈发迫切。塔台管制室作为航空器进离场的指挥中心，需要满足机场机动区可视性、关键目标可察觉性、关键目标可识别性等运行需求；所以，针对机场拟建塔台，需要探索科学合理的方法，深入分析管制员在塔台中的通视能力，避免新建塔台投入运行后，因通视能力问题而对管制工作造成影响。
3.现有技术中，塔台通视能力的评估方法较为传统，多基于《塔台管制室位置和高度技术论证办法》，通过构建视线角、横向分辨角、关键目标察觉概率等理论计算模型，来对塔台可视性进行理论分析；或是通过构建机场三维模型进行仿真模拟分析。然而，现有的理论计算模型存在适配能力不足、人工经验参数较多等问题，易导致理论计算结果与实际情况存在偏差；现有的仿真模拟方法又仅能在一定程度上模拟指定视角下的仿真场景，存在仿真颗粒度不够、管制员互动性不强等问题。此外，等比例缩放的场景会导致管制员感官偏差，使其难以产生情景意识，需要额外的时间成本进行适应。


技术实现要素：

4.本发明的目的是克服现有的塔台通视能力评估方法在机场拟建塔台等场景中应用困难、效果不佳的问题，同时解决适配能力不足、人工经验参数较多、仿真模拟颗粒度不够、情景意识缺乏等缺陷；本发明通过理论计算与地空协同的人在环路测试相结合的方式，带来更加全面、直观的塔台通视评估过程，得到更加准确的评估结果，具有很好的应用前景。
5.本发明采用了以下技术方案来实现目的：
6.一种机场拟建塔台通视能力综合评估方法，所述方法包括如下步骤：
7.s1、采集目标机场的基础数据，对基础数据进行预处理，获得多种关键点数据；所述关键点数据包括：反应机动区范围的特征点、表征主要建筑物构型的特征点、机场场面运行的关键点、航空器关键目标的途径点、塔台管制员视点；
8.s2、构建机场拟建塔台通视能力综合评估指标体系，确定理论分析环节和人在环路测试环节的测算指标，确定机场拟建塔台通视能力综合评估指数计算公式；
9.s3、针对理论分析环节的测算指标，构建理论计算模型；依据目标机场的关键点数据，设置对应计算参数，进行理论分析并得出理论分析结果；
10.s4、针对人在环路测试环节的测算指标，依据目标机场的关键点数据，构建目标机场中各类实体的现实增强模型，将现实增强模型运行于智能设备中并进行配准；随后，依托
无人驾驶航空器，将智能设备升空至指定位置，智能设备通过无线连接方式与地面端进行数据交互，实现地空协同的增强现实画面共享展示；再通过管制员参与的方式进行人在环路测试，得出人在环路测试结果；
11.s5、结合理论分析结果与人在环路测试结果，输出机场拟建塔台通视能力综合评估指数，完成通视能力评估过程。
12.进一步的，步骤s2中，综合评估指标体系中的指标包括：机动区可视性、视线角合规性、横向分辨角合规性、关键点可视性、关键目标可视性、关键目标察觉概率、关键目标识别概率、关键目标识别反应时长；所确定的综合评估指数v的计算公式如下：
[0013][0014]
式中，n为管制席位数量，i为管制员视点编号；分别采用理论分析和人在环路测试这2个环节来计算各项指标值，其中，a
i1
至a
iw
为基于理论分析计算得到的w项指标值；b
i1
至b
ig
为基于人在环路测试得到的g项指标值。
[0015]
进一步的，步骤s4中，预先构建目标机场中各类实体的三维模型，各类实体包括：机场场面、主要建筑物、运输航空器和保障车辆；将构建完成的三维模型导入unity开发平台，从而构建现实增强模型，由智能设备运行并进行现实配准操作；再将智能设备与无线同屏器进行投屏配对，随后，依托无人驾驶航空器，搭载智能设备升空至拟建塔台中管制员视点位置；智能设备升空后，无线连接部署于地面端的无线同屏器，无线同屏器此时将智能设备的屏幕画面同步展示于地面显示器上；管制员通过操作无人驾驶航空器，依据包含现实增强模型的智能设备屏幕画面，开展多场景的人在环路测试环节，综合分析该环节对应的评估指标体系中的各项指标是否均满足机场实际运行需求。
[0016]
具体的，步骤s5中，结合理论分析结果与人在环路测试结果，依据公式计算综合评估指数v；对于综合评估指标体系中的每一项指标，其取值均为0或1，当最终计算的综合评估指数v值为1时，表示机场拟建塔台通视能力符合相关要求。
[0017]
本发明同时提供一种机场拟建塔台通视能力综合评估系统，其特征在于：所述系统包括：数据采集模块、数据处理模块、理论分析模块、地空协同模块、人在环路测试模块、结论输出模块；
[0018]
所述数据采集模块，用于采集目标机场的基础数据，并将基础数据存放于对应的存储介质中；所述存储介质用于将基础数据传输至评估系统；
[0019]
所述数据处理模块，用于基础数据的特征提取和特征输出过程，从而将基础数据处理为多种关键点数据，关键点数据包括：反应机动区范围的特征点、表征主要建筑物构型的特征点、机场场面运行的关键点、航空器关键目标的途径点、塔台管制员视点；
[0020]
所述理论分析模块，用于依据基础数据及关键点数据进行理论计算，通过设置对应的计算参数，计算出机动区可视性、视线角合规性、横向分辨角合规性、关键点可视性、关键目标可视性的指标数值，作为理论分析结果；
[0021]
所述地空协同模块，用于依据关键点数据与目标机场中各类实体结构参数，构建现实增强模型，并通过智能设备运行及进行现实配准操作；还用于依托无人驾驶航空器，将智能设备升空至拟建塔台管制室位置，智能设备采用无线连接方式与地面端进行数据交
互，结合无线同屏器与地面显示器，实现增强现实画面地空共享；
[0022]
所述人在环路测试模块，用于在地空协同模块的辅助下，以管制员为测试对象，提供人在环路测试项目并记录过程数据，计算出人在环路测试结果；
[0023]
所述结论输出模块，用于结合理论分析结果与人在环路测试结果，计算并输出机场拟建塔台通视能力综合评估指数，得出评估结论。
[0024]
综上所述，由于采用了本技术方案，本发明的有益效果如下：
[0025]
本发明方法及系统，基于机场管制相关规范、结合数据的可采集性，对影响塔台中管制员通视能力的各维度指标，进行了全面、系统的考量；在同尺寸还原机场场面、建筑物、航空器、以及保障车辆等现实增强模型、基于无人驾驶航空器开展地空协同的管制员通视能力评估等方面，针对性地对传统分析方法进行优化；最终构建了具有完备性、普适性的拟建塔台通视能力综合评价指标体系。
[0026]
应用本发明后，配合无人驾驶航空器、管制员在地面即可置身于建成后的塔台管制室，通过画面实时观察现实增强技术下的机场场面、主要建筑物、航空器及地面保障车辆等尺寸模型，全面提高情景意识，多维度评估塔台建成后的通视能力；与现有通视能力评估过程相比，本发明更加全面、直观和准确，还能结合评估结果提出塔台位置及高度调整、补盲措施部署等优化建议；在民航技术不断发展，机场扩改建需求不断提高的现状下，本发明将具有很好的应用前景。
附图说明
[0027]
图1为本发明评估方法的流程示意图；
[0028]
图2为本发明评估系统的结构组成示意图；
[0029]
图3为基础数据采集及预处理的场景示意图；
[0030]
图4为机动区可视性分析的示意图；
[0031]
图5为关键点可视性分析的示意图；
[0032]
图6为关键目标可视性分析的示意图。
具体实施方式
[0033]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以按各种不同的配置来布置和设计。
[0034]
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0035]
实施例1
[0036]
一种机场拟建塔台通视能力综合评估方法，图1示出了该方法的整体流程，以下为具体步骤总述：
[0037]
s1、采集目标机场的基础数据，对基础数据进行预处理，获得多种关键点数据；所
述关键点数据包括：反应机动区范围的特征点、表征主要建筑物构型的特征点、机场场面运行的关键点、航空器关键目标的途径点、塔台管制员视点；
[0038]
s2、构建机场拟建塔台通视能力综合评估指标体系，确定理论分析环节和人在环路测试环节的测算指标，确定机场拟建塔台通视能力综合评估指数计算公式；
[0039]
s3、针对理论分析环节的测算指标，构建理论计算模型；依据目标机场的关键点数据，设置对应计算参数，进行理论分析并得出理论分析结果；
[0040]
s4、针对人在环路测试环节的测算指标，依据目标机场的关键点数据，构建目标机场中机场场面、主要建筑物、运输航空器和保障车辆的现实增强模型，将现实增强模型运行于智能设备中并进行配准；随后，依托无人驾驶航空器，将智能设备升空至指定位置，智能设备通过无线连接方式与地面端进行数据交互，实现地空协同的增强现实画面共享展示；再通过设置测试场景、管制员参与的方式进行人在环路测试，得出人在环路测试结果；
[0041]
s5、结合理论分析结果与人在环路测试结果，输出机场拟建塔台通视能力综合评估指数，完成通视能力评估过程。
[0042]
图2给出了对应于该方法的评估系统的组成结构；本实施例围绕评估方法本身，做出详细且最优的各步骤实施过程介绍。
[0043]
本实施例中，通过理论计算分析与人在环路测试相结合的形式，对机场拟建塔台通视能力进行科学评估；涵盖了机动区可视性、视线角合规性、横向分辨角合规性、关键点可视性、关键目标可视性、关键目标察觉概率、关键目标识别概率等评估内容，输出综合评估指数，形成综合评估结论，为机场及空管运行单位提供决策参考。
[0044]
步骤s1、目标机场基础数据的采集与预处理；采集并呈现的数据场景可参看图3的示意。
[0045]
基础数据包括：机场场面结构参数、运输航空器典型活动轨迹数据、主要建筑物物理结构参数、塔台物理结构参数、塔台管制室布局参数、管制员视线参数、运输航空器与保障车辆典型结构参数、运输航空器与保障车辆典型停放位置。
[0046]
对基础数据进行预处理并获得多种关键点数据时，本实施例通过下标μ作为多个同种类关键点数据的排序序号。
[0047]
依据机场场面结构参数，导出机场场面海拔高度ma、机场基准点地理坐标ga，选取出反应机动区范围的特征点s
μ
，输出特征点对应的地理坐标。
[0048]
依据运输航空器典型活动轨迹数据tra，将其作为航空器关键目标的途径点输出关键目标地理坐标及距离机场场面高度
[0049]
依据主要建筑物物理结构参数，选取表征建筑物构型的特征点j
μ
，输出建筑物特征点地理坐标及距离机场场面高度hj；从特征点j
μ
中选择水平面上的指定建筑物中心点jz和2个基点k1、k2，分别测量基点k1、k2与机场基准点ga及建筑物中心点jz的连线夹角，作为基点角α1、α2。
[0050]
结合运输航空器与保障车辆的典型结构参数和停放位置，作为机场活动区特征，选取出跑道端、等待点和管制移交点，得到机场场面运行的关键点输出关键点对应的地理坐标。
[0051]
依据塔台物理结构参数、输出塔台基准点g
t
的地理坐标、塔台管制室距离机场场
面高度h
t
；依据塔台管制室布局参数和管制员视线参数，输出管制席位数量n、管制员视点编号为i的管制席地理坐标gi、管制员视线距管制室地面平均高度hc；管制室地面边缘与编号为i的管制员视点的水平距离ri。
[0052]
步骤s2、塔台通视能力综合评估指标体系构建与评估指数计算。
[0053]
综合评估指标体系中的指标包括：机动区可视性、视线角合规性、横向分辨角合规性、关键点可视性、关键目标可视性、关键目标察觉概率、关键目标识别概率、关键目标识别反应时长。
[0054]
各指标的具体定义如下：
[0055]
机动区可视性：塔台管制员对整个机动区的可视情况；
[0056]
视线角合规性：塔台管制员观察机动区范围内关键点(如跑道端、等待点、管制移交点等)时的视线与机场地面水平面所成的夹角即为视线角，应不小于0.8度；
[0057]
横向分辨角合规性：塔台管制员从塔台到同方向两个关键点的视线水平夹角即为横向分辨角，应不小于0.13度；
[0058]
关键点可视性：塔台管制员对机场场面运行关键点的可视情况；
[0059]
关键目标可视性：将典型活动轨迹中每一点位的航空器作为关键目标，判断关键目标的可视情况；
[0060]
关键目标察觉概率：塔台管制员察觉航空器等关键目标的概率；
[0061]
关键目标识别概率：塔台管制员识别航空器等关键目标的概率；
[0062]
关键目标识别反应时长：塔台管制员从察觉识别航空器等关键目标到做出反应的时长。
[0063]
结合所构建的综合评估指标体系，确定出理论分析环节和人在环路测试环节要计算的各项指标值；
[0064]
其中，理论分析环节的测算指标包括：机动区可视性、视线角合规性、横向分辨角合规性、关键点可视性、关键目标可视性；
[0065]
人在环路测试环节的测算指标包括：机动区可视性、关键点可视性、关键目标可视性、关键目标察觉概率、关键目标识别概率、关键目标识别反应时长。
[0066]
本实施例中，针对塔台通视能力综合评估指标体系，所构建的机场拟建塔台通视能力综合评估指数v的计算公式如下：
[0067][0068]
式中，n为管制席位数量，i为管制员视点编号；分别采用理论分析和人在环路测试这2个环节来计算各项指标值，其中，a
i1
至a
iw
为基于理论分析计算得到的w项指标值；b
i1
至b
ig
为基于人在环路测试得到的g项指标值。
[0069]aiw
与b
ig
均服从取值为0或取值为1的规则，当最终的v值为1时，代表机场拟建塔台通视条件良好，满足相关运行需求和规范要求。
[0070]
步骤s3、基于理论计算模型的理论分析。
[0071]
此步骤中，基于理论计算的塔台管制员通视能力评估过程，包括：塔台管制员通视能力评估坐标系构建、机动区可视性分析、视线角合规性分析、横向分辨角合规性分析、关
键点可视性分析和关键目标可视性分析。
[0072]
本实施例中，基于高斯-克吕格投影坐标系及相关理论，将不同管制席位上的管制员视点作为视角分析点vi，将其水平投影点作为原点o，平行于高斯-克吕格投影坐标系的y轴为x轴，平行于高斯-克吕格投影坐标系的x轴为y轴，垂直于机场场面为z轴，建立出塔台通视能力评估坐标系。
[0073]
结合高斯-克吕格投影坐标系及相关理论，首先将目标点、视角分析点地理坐标转化为高斯-克吕格投影坐标系的坐标，目标点坐标记为(x
t
,y
t
)，视角分析点vi坐标记为(x0,y0)；那么在塔台通视能力评估坐标系中，该目标点坐标为(y
t-y0,x
t-x0,h
t
)，h
t
为该目标点距离机场场面的高度。
[0074]
以下为理论分析环节的测算指标具体计算过程。
[0075]
s3-1、机动区可视性，可同步参看图4的示意。
[0076]
将建筑物部分特征点j
μ
以及经建筑物表面到达机场场面的视线汇聚点m
μ
所组成的图形，视为建筑物周围的视线遮蔽面s
inv
，判断平面s
inv
与机动区特征点s
μ
组成的机动区水平面sm是否存在重叠部分，若不存在，则取1，否则取0，如下式：
[0077][0078]
将经管制室地面边缘到达机场场面的视线汇聚点tm
μ
所组成的图形，视为塔台物理结构影响下的视线遮蔽面s
t
，判断平面s
t
与机动区特征点s
μ
组成的机动区水平面sm是否存在重叠部分，若不存在，则取1，否则取0，如下式：
[0079][0080]
结合取值，
[0081]
汇聚点m
μ
的坐标求取方法如下：塔台管制员由视点vi直视建筑物外表面任一特征点j
μ
，视线穿过j
μ
点后与机场场面交于点m
μ
，那么：
[0082][0083][0084][0085]
其中，为特征点j
μ
在塔台通视能力评估坐标系中的横纵坐标，h为特征点j
μ
距离机场场面的高度，l为机场场面投影面上，特征点j
μ
与视点vi之间的距离，如下：
[0086]
[0087]
本实施例中，平面s
t
可简化为管制员视点水平面投影点为圆心，半径为r的圆；其中，半径r的求取方法如下：
[0088][0089]
s3-2、视线角合规性，请同步参看下表1的示意。
[0090]
从机场活动区范围内选取包括跑道端、等待点、管制移交点的关键点gk
μ
(μ＝1,2,3...n)，以a
i2
作为关键点视线角合规性指标，如下：
[0091][0092]
式中，df作为单个关键点视线角的合规性的取值标准，如下：
[0093][0094]
αf为塔台管制员视角点到关键点的连线与机场场面水平面所成的夹角：
[0095][0096]
xk，yk为关键点在塔台通视能力评估坐标系中的横纵坐标值；当最终计算的a
i2
的值取1时，则说明视线角合规性没有问题。
[0097]
表1不同关键点对应的关键点视线角参考表
[0098][0099]
s3-3、横向分辨角合规性，请同步参看下表2的示意。
[0100]
从机场活动区范围内、按照同一方向成对选取包括跑道端、等待点、管制移交点的关键点{gk1,gk2},{gk3,gk4},
…
,{gk
n-1
,gkn}；以a
i3
作为所选关键点的横向分辨角合规性指标，如下：
[0101][0102]
式中，ef作为单对关键点视线角的合规性取值标准，如下：
[0103][0104]
βf为第f对关键点横向分辨角：
[0105][0106]
为成对关键点在塔台通视能力评估坐标系中的横纵坐标值；当最终计算的a
i3
的值取1时，则说明视线角合规性没有问题。
[0107]
表2不同成对关键点组对应的关键点横向分辨角参考表
[0108][0109]
s3-4：关键点可视性，可同步参看图5的示意。
[0110]
将主要建筑物各表面记为d
μ
(μ＝1,2,3,...)，判断视角分析点vi与所选取的场面运行关键点的连线与建筑物表面特征点j
μ
是否有交点；若有交点且交点不在表面端点，那么认为该关键点被建筑物遮挡，此时将对应设置的值取0，否则取1；然后以a
i4
作为视角分析点vi下的关键点可视性指标，如下式：
[0111][0112]
当a
i4
的值取1时，则说明关键点可视性没有问题。
[0113]
s3-5、关键目标可视性，可同步参看图6的示意。
[0114]
将建筑物各表面记为d
μ
(μ＝1,2,3,...)，判断视角分析点vi与航空器关键目标的途径点的连线与建筑物表面特征点j
μ
是否有交点；若有交点且交点不在表面端点，那么认为该关键目标被建筑物遮挡，此时将对应设置的值取0，否则取1；然后以a
i5
作为视角分析点vi下的关键目标可视性指标，如下式：
[0115][0116]
当a
i5
的值取1时，则说明关键目标可视性没有问题。
[0117]
步骤s4、基于地空协同的人在环路测试。
[0118]
本实施例中，此步骤首先结合机场场面物理结构参数、主要建筑物物理结构参数、建筑物特征点、航空器及保障车辆物理结构参数与典型停放位置，构建出涵盖上述全部实
体要素的三维模型，并将构建的三维模型导入unity开发平台，从而进一步构建现实增强模型。
[0119]
对所构建的现实增强模型进行现实配准操作，将所有模型视为一个整体，通过匹配指定建筑物中心点地理坐标与机场场面海拔高度，锁定仿真模型现实增强后的位置，实现现实增强模型的定位。然后对其朝向进行配准，操作为：从指定建筑物的水平投影面上选择不同的两点，作为关键点k、l，同时获得关键点k、l与机场基准点和建筑物中心点连线的夹角α、β；依据预先处理得到的建筑物中心点jz和2个基点k1、k2，以及基点角α1、α2，以建筑物中心点竖直方向为轴，将现实增强模型绕轴旋转，当夹角α、β，同时与基点角α1、α2相匹配时，停止旋转。此时就完成了现实增强模型的配准。
[0120]
配准完成后，即可通过智能设备显示机场场面及主要建筑物情况，再通过连接无线热点、使用屏幕镜像等功能，将智能设备与无线同屏器完成投屏配对；随后，智能设备由无人驾驶航空器搭载升空至指定位置，该位置为机场拟建塔台中管制员视点位置；然后，智能设备采用诸如5g网络等无线通信方式，连接至部署于地面端的无线同屏器，进行数据交互，无线同屏器将智能设备屏幕画面远距离同步展示在地面显示器上，最终实现增强现实画面地空共享。管制员通过操控无人驾驶航空器、依托显示器屏幕画面开展多场景的人在环路测试。
[0121]
以下介绍管制员在此步骤中开展的人在环路测试的具体内容。
[0122]
s4-1、机动区可视性。
[0123]
基于现实增强画面；管制员通过操控无人驾驶航空器，动态验证机场主要建筑物是否会对机动区视野造成遮挡，当机动区存在视线遮挡情况时，对应的指标b
i1
取值为0，否则取值为1。
[0124]
s4-2、关键点可视性。
[0125]
基于现实增强画面；管制员通过操控无人驾驶航空器，动态判断场面运行关键点是否可视，若不存在遮挡，则将取值为1，否则为0；对应指标b
i2
的计算式如下：
[0126][0127]
s4-3、关键目标可视性。
[0128]
基于现实增强画面；管制员通过操控无人驾驶航空器，动态判断航空器关键目标的途径点是否可视，若不存在遮挡，则将取值为1，否则为0；对应指标b
i3
的计算式如下：
[0129][0130]
随后，基于现实增强画面，管制员累计观测n次机场活动区范围内的航空器以及保障车辆等目标活动情况，分别开展关键目标察觉概率、关键目标识别概率、关键目标识别反应时长的测试过程。
[0131]
s4-4、关键目标察觉概率。
[0132]
针对第k次测试，当管制员能够察觉航空器或车辆等关键目标时，令dk＝1，否则dk＝0；那么关键目标察觉概率p1如下式计算：
[0133][0134]bi4
作为关键目标察觉概率对应的测算指标，当p1值达到95.5％及以上时，b
i4
取值为1，否则取值为0。
[0135]
s4-5、关键目标识别概率。
[0136]
针对第k次测试，当管制员能够识别出航空器或车辆等关键目标时，令rk＝1，否则rk＝0；那么关键目标察觉概率p2如下式计算：
[0137][0138]bi5
作为关键目标识别概率对应的测算指标，当p2值达到11.5％及以上时，b
i5
取值为1，否则取值为0。
[0139]
s4-6、关键目标识别反应时长。
[0140]
针对第k次测试，航空器或车辆等关键目标从出现到管制员察觉识别的反应时间为tk(s)；那么关键目标识别反应时长的均值t如下：
[0141][0142]bi6
作为关键目标识别反应时长对应的测算指标，当均值t最大不超过4s时，b
i6
取值为1，否则取值为0。
[0143]
步骤s5、综合评估结论的输出。
[0144]
完成上述理论分析和人在环路测试后，得到各个测试项对应的测算指标结果后，即可形成评估结论。
[0145]
结合理论分析和人在环路测试得出的各项指标结果，计算综合评估指数v值，当v值为1时，代表机场拟建塔台通视条件良好，满足相关运行需求和规范要求；当v值为0时，可结合具体影响情况，提出进一步的补盲措施等优化建议。
[0146]
实施例2
[0147]
在实施例1的基础上，本实施例具体介绍对应于评估方法的评估系统，系统组成结构如图2所示。
[0148]
一种机场拟建塔台通视能力综合评估系统，所述系统包括：数据采集模块、数据处理模块、理论分析模块、地空协同模块、人在环路测试模块、结论输出模块。
[0149]
1、数据采集模块；
[0150]
该模块包括基础数据采集单元和基础数据传输单元。
[0151]
1-1、基础数据采集单元；主要用于通过人工方式采集并记录机场场面结构参数、航空器及保障车辆物理结构参数、运输航空器典型活动轨迹数据、航站楼等主要建筑物物理结构参数、塔台物理结构参数、塔台管制室布局参数、管制员视线参数、航空器及保障车辆停放位置等基础数据；随后将基础数据存放于存储介质中。
[0152]
1-2、基础数据传输单元；主要用于依托物理接口，将存储介质内的基础数据传输
到评估系统中。
[0153]
2、数据处理模块；
[0154]
该模块包括特征提取单元和特征输出单元。
[0155]
2-1、特征提取单元；主要用于：选取出反应机动区范围的特征点s
μ
，将航空器轨迹数据tra作为航空器关键目标的途径点选取表征建筑物构型的特征点j
μ
，从特征点j
μ
中选择水平面上的建筑物中心点jz和2个基点k1、k2；选取机场场面运行的关键点
[0156]
2-2、特征输出单元；主要用于：输出机场场面海拔高度ma、机场基准点地理坐标ga、机动区范围特征点s
μ
的地理坐标；输出关键目标地理坐标及距离机场场面高度输出建筑物特征点j
μ
的地理坐标及距离机场场面高度hj，输出建筑物中心点jz、基点k1、k2和基点角α1、α2；输出场面运行关键点输出塔台基准点ga的地理坐标、塔台管制室距离机场场面高度h
t
、管制席位数量n、管制员视点编号为i的管制席地理坐标gi、管制员视线距管制室地面平均高度hc、管制室地面边缘与编号为i的管制员视点的水平距离ri。
[0157]
3、理论分析模块；
[0158]
该模块包括计算参数设置单元和理论计算单元。
[0159]
3-1、计算参数设置单元；主要用于结合机动区可视性、视线角合规性、横向分辨角合规性、关键点可视性、关键目标可视性等理论计算模型，设置对应的计算参数。
[0160]
3-2、理论计算单元；主要用于测算机动区可视性、视线角合规性、横向分辨角合规性、关键点可视性、关键目标可视性的指标数值；测算中形成对应各测试项的a
i1
至a
i5
测算值。
[0161]
4、地空协同模块；
[0162]
该模块包括现实增强模型构建单元、现实配准单元、增强现实画面共享单元。
[0163]
4-1、现实增强模型构建单元；主要用于结合建筑物、航空器、保障车辆物理结构参数以及位置信息，构建涵盖机场场面、建筑物、航空器、保障车辆等要素的三维模型，并将构建的三维模型导入unity开发平台，进一步构建现实增强模型。
[0164]
4-2、现实配准单元；主要用于导入指定建筑物中心点地理坐标与机场场面海拔高度，锁定仿真模型现实增强后的位置；并以建筑物中心点竖直方向为轴，将现实增强模型绕轴旋转，当所选取的基点与机场基准点以及建筑物中心点连线夹角同对应数据相匹配时，停止旋转，实现现实增强模型的定位配准。
[0165]
4-3、增强现实画面共享单元；用于升空后的智能设备屏幕画面实时传输；首先通过智能设备无线热点、屏幕镜像等功能将智能设备与无线同屏器进行投屏配对，配对完成后将搭载智能设备的无人驾驶航空器升空至指定位置；再之后，智能设备采用诸如5g网络等无线通信方式，连接至部署于地面端的无线同屏器，打通地空交互数据链，无线同屏器将智能设备屏幕画面远距离同步展示在地面显示器上，实现增强现实画面地空共享。
[0166]
5、人在环路测试模块；
[0167]
该模块包括测试执行单元和测试记录单元。
[0168]
5-1、测试执行单元；主要用于：基于地空协同共享画面，管制员通过操控无人驾驶航空器实现视角转换，分别进行多项测试。
[0169]
测试项包括：机动区可视性、关键点可视性、关键目标可视性、关键目标察觉概率、关键目标识别概率、关键目标识别反应时长。
[0170]
5-2、测试记录单元；主要用于记录测试过程中的各项指标测试数据，自动计算并形成对应各测试项的b
i1
至b
i6
测算值；当测试过程中出现视线遮挡情况、或是察觉识别概率及反应时长不达标时，将对应项测试的指标数值记为0，并捕捉视线遮挡区域，否则将该项测试的指标数值记为1。
[0171]
6、结论输出模块；
[0172]
该模块主要用于：当综合评估指数值为1时，给出满足机场实际运行需求和规范要求的评估结论；当综合评估指数值为0时，锁定理论分析结果和人在环路测试结果中取值为0的指标并呈现，再结合所捕捉的机动区视线遮挡、关键点视线遮挡、关键目标视线遮挡示意图，提出调整塔台高度、位置以及部署摄像头等补盲措施的塔台通视能力优化建议。
[0173]
通过上述实施例的内容，本发明充分考虑新建、改建机场对塔台建设及优化调整的现实需求，结合数据的可采集性，对影响管制员通视能力的各维度指标，进行全面、系统考虑，针对性地构建具有完备性、普适性的拟建塔台通视能力综合评价指标体系及综合评估指数测试方法。
[0174]
在此基础上，本发明创新性的提出地空协同的人在环路测试方法，通过现实增强技术同尺寸还原机场场面、主要建筑物、航空器及地面保障车辆，配合无人驾驶航空器，在塔台设计建造过程中，管制员在地面即可置身于建成后的塔台管制室，全面提高情景意识，相比于传统的通视能力评估方法更加全面、直观、准确，并能结合评估结论提出塔台位置与高度调整以及部署补盲措施等优化建议，具有良好的应用前景。

技术特征：
1.一种机场拟建塔台通视能力综合评估方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：s1、采集目标机场的基础数据，对基础数据进行预处理，获得多种关键点数据；所述关键点数据包括：反应机动区范围的特征点、表征主要建筑物构型的特征点、机场场面运行的关键点、航空器关键目标的途径点、塔台管制员视点；s2、构建机场拟建塔台通视能力综合评估指标体系，确定理论分析环节和人在环路测试环节的测算指标，确定机场拟建塔台通视能力综合评估指数计算公式；s3、针对理论分析环节的测算指标，构建理论计算模型；依据目标机场的关键点数据，设置对应计算参数，进行理论分析并得出理论分析结果；s4、针对人在环路测试环节的测算指标，依据目标机场的关键点数据，构建目标机场中各类实体的现实增强模型，将现实增强模型运行于智能设备中并进行配准；随后，依托无人驾驶航空器，将智能设备升空至指定位置，智能设备通过无线连接方式与地面端进行数据交互，实现地空协同的增强现实画面共享展示；再通过管制员参与的方式进行人在环路测试，得出人在环路测试结果；s5、结合理论分析结果与人在环路测试结果，输出机场拟建塔台通视能力综合评估指数，完成通视能力评估过程。2.根据权利要求1所述的一种机场拟建塔台通视能力综合评估方法，其特征在于：步骤s1中，所述基础数据包括：机场场面结构参数、运输航空器典型活动轨迹数据、主要建筑物物理结构参数、塔台物理结构参数、塔台管制室布局参数、管制员视线参数、运输航空器与保障车辆典型结构参数、运输航空器与保障车辆典型停放位置；多种关键点数据的获取过程如下，多个同种类关键点数据通过下标μ作为排序序号；依据机场场面结构参数，导出机场场面海拔高度m
a
、机场基准点地理坐标g
a
，选取出反应机动区范围的特征点s
μ
，输出特征点对应的地理坐标；依据运输航空器典型活动轨迹数据tr
a
，将其作为航空器关键目标的途径点输出关键目标地理坐标及距离机场场面高度依据主要建筑物物理结构参数，选取表征建筑物构型的特征点j
μ
，输出建筑物特征点地理坐标及距离机场场面高度h
j
；从特征点j
μ
中选择水平面上的指定建筑物中心点j
z
和2个基点k1、k2，分别测量基点k1、k2与机场基准点g
a
及建筑物中心点j
z
的连线夹角，作为基点角α1、α2；结合运输航空器与保障车辆的典型结构参数和停放位置，作为机场活动区特征，选取出跑道端、等待点和管制移交点，得到机场场面运行的关键点输出关键点对应的地理坐标；依据塔台物理结构参数、输出塔台基准点g
t
的地理坐标、塔台管制室距离机场场面高度h
t
；依据塔台管制室布局参数和管制员视线参数，输出管制席位数量n、管制员视点编号为i的管制席地理坐标g
i
、管制员视线距管制室地面平均高度h
c
；管制室地面边缘与编号为i的管制员视点的水平距离r
i
。3.根据权利要求2所述的一种机场拟建塔台通视能力综合评估方法，其特征在于：步骤s2中，综合评估指标体系中的指标包括：机动区可视性、视线角合规性、横向分辨角合规性、
关键点可视性、关键目标可视性、关键目标察觉概率、关键目标识别概率、关键目标识别反应时长；所确定的综合评估指数v的计算公式如下：式中，n为管制席位数量，i为管制员视点编号；分别采用理论分析和人在环路测试这2个环节来计算各项指标值，其中，a
i1
至a
iw
为基于理论分析计算得到的w项指标值；b
i1
至b
ig
为基于人在环路测试得到的g项指标值。4.根据权利要求3所述的一种机场拟建塔台通视能力综合评估方法，其特征在于：步骤s3中，进行理论分析环节，以指定管制席位上的管制员视点投影至机场场面的投影点为原点，依据高斯-克吕格投影理论，从原点出发、构建平行于高斯投影坐标轴的塔台通视能力评估坐标系；结合关键点数据中各个关键点、特征点的对应地理坐标及高度信息，将多个关键点、特征点在塔台通视能力评估坐标系中呈现，从而构建出理论计算模型；再依据综合评估指标体系中的各项指标，分别开展对应的理论计算；理论计算内容包括：机动区可视性计算、视线角合规性计算、横向分辨角合规性计算、关键点可视性计算、关键目标可视性计算。5.根据权利要求3所述的一种机场拟建塔台通视能力综合评估方法，其特征在于：步骤s4中，预先构建目标机场中各类实体的三维模型，各类实体包括：机场场面、主要建筑物、运输航空器和保障车辆；将构建完成的三维模型导入unity开发平台，从而构建现实增强模型，由智能设备运行并进行现实配准操作；再将智能设备与无线同屏器进行投屏配对，随后，依托无人驾驶航空器，搭载智能设备升空至拟建塔台中管制员视点位置；智能设备升空后，无线连接部署于地面端的无线同屏器，无线同屏器此时将智能设备的屏幕画面同步展示于地面显示器上；管制员通过操作无人驾驶航空器，依据包含现实增强模型的智能设备屏幕画面，开展多场景的人在环路测试环节，综合分析该环节对应的评估指标体系中的各项指标是否均满足机场实际运行需求；多场景的人在环路测试内容包括：机动区可视性、关键点可视性、关键目标可视性、关键目标察觉概率、关键目标识别概率、关键目标识别反应时长。6.根据权利要求4或5所述的一种机场拟建塔台通视能力综合评估方法，其特征在于：步骤s5中，结合理论分析结果与人在环路测试结果，依据公式计算综合评估指数v；对于综合评估指标体系中的每一项指标，其取值均为0或1，当最终计算的综合评估指数v值为1时，表示机场拟建塔台通视能力符合相关要求。7.根据权利要求6所述的一种机场拟建塔台通视能力综合评估方法，其特征在于：依据综合评估指数v值的结果，结合评估过程发现的影响情况，绘制各类指标对应的视线遮蔽示意图，提出塔台高度及位置调整、制定补盲措施的优化建议。8.一种机场拟建塔台通视能力综合评估系统，其特征在于：所述系统包括：数据采集模块、数据处理模块、理论分析模块、地空协同模块、人在环路测试模块、结论输出模块；所述数据采集模块，用于采集目标机场的基础数据，并将基础数据存放于对应的存储介质中；所述存储介质用于将基础数据传输至评估系统；
所述数据处理模块，用于基础数据的特征提取和特征输出过程，从而将基础数据处理为多种关键点数据，关键点数据包括：反应机动区范围的特征点、表征主要建筑物构型的特征点、机场场面运行的关键点、航空器关键目标的途径点、塔台管制员视点；所述理论分析模块，用于依据基础数据及关键点数据进行理论计算，通过设置对应的计算参数，计算出机动区可视性、视线角合规性、横向分辨角合规性、关键点可视性、关键目标可视性的指标数值，作为理论分析结果；所述地空协同模块，用于依据关键点数据与目标机场中各类实体结构参数，构建现实增强模型，并通过智能设备运行及进行现实配准操作；还用于依托无人驾驶航空器，将智能设备升空至拟建塔台管制室位置，智能设备采用无线连接方式与地面端进行数据交互，结合无线同屏器与地面显示器，实现增强现实画面地空共享；所述人在环路测试模块，用于在地空协同模块的辅助下，以管制员为测试对象，提供人在环路测试项目并记录过程数据，计算出人在环路测试结果；所述结论输出模块，用于结合理论分析结果与人在环路测试结果，计算并输出机场拟建塔台通视能力综合评估指数，得出评估结论。9.根据权利要求8所述的一种机场拟建塔台通视能力综合评估系统，其特征在于：所述地空协同模块，包括现实增强模型构建单元、现实配准单元、增强现实画面共享单元；所述现实增强模型构建单元，用于构建机场场面、主要建筑物、运输航空器和保障车辆的三维模型，在三维模型基础上进一步构建出现实增强模型；所述现实配准单元，用于针对构建完成的现实增强模型，依据指定建筑物中心点坐标及机场海拔高度，锁定对应现实增强模型的位置，并通过绕指定建筑物中心轴旋转的方式进行配准；当现实增强模型的数据与对应数据匹配时，停止配准操作，并在智能设备显示屏上还原出机场场面、主要建筑物、运输航空器和保障车辆的现实增强场景；所述增强现实画面共享单元，用于升空后的智能设备屏幕画面与地面显示器的实时共享；具体为：将智能设备与无线同屏器进行投屏配对，配对完成后将搭载智能设备的无人驾驶航空器升空至指定位置，随后智能设备采用无线连接方式连接无线同屏器，通过无线同屏器将智能设备屏幕画面同步展示在地面显示器上。10.根据权利要求9所述的一种机场拟建塔台通视能力综合评估系统，其特征在于：所述人在环路测试模块，包括测试执行单元、测试记录单元；所述测试执行单元，用于开展机动区可视性测试、关键点可视性测试、关键目标可视性测试、关键目标察觉概率测试、关键目标识别概率测试、关键目标识别反应时长测试；所述测试记录单元，用于记录人在环路测试过程中各个测试项目的过程数据，当测试过程中出现视线遮挡情况、或是察觉、识别概率及反应时长不达标时，将对应项测试的指标数值记为0，并捕捉视线遮挡区域，否则将该项测试的指标数值记为1；所述结论输出模块，还用于：当通视能力综合评估指数v值为1时，给出满足机场实际运行需求和规范要求的评估结论；当通视能力综合评估指数v值为0时，锁定理论分析结果和人在环路测试结果中取值为0的指标并呈现，再依据视线遮蔽示意图，提出塔台高度及位置调整、制定补盲措施的优化建议。

技术总结
本发明提供一种机场拟建塔台通视能力综合评估方法及系统，属于塔台通视分析技术领域，解决了现有方法中适配能力不足、人工经验参数较多、仿真模拟颗粒度不够、情景意识缺乏等缺陷；方法包括：采集并处理目标机场的基础数据，得到关键点数据；构建综合评估指标体系，确定理论分析环节和人在环路测试环节的测算指标，以及综合影响指数计算公式，进行理论分析和人在环路测试，得出对应结果；人在环路测试环节中，构建现实增强模型，运行于智能设备中并配准，无人驾驶航空器搭载智能设备升空后，通过无线连接方式与地面交互数据，实现地空协同的增强现实画面共享；本发明能带来更加全面、直观的塔台通视评估过程，得到更加准确的评估结果。的评估结果。的评估结果。


技术研发人员：彭笑非 王博 苏刚 叶家全
受保护的技术使用者：中国民用航空总局第二研究所
技术研发日：2023.07.20
技术公布日：2023/10/19