Должностная инструкция авиадиспетчера

Информативные и подробные описания вакансий помогут вам привлечь внимание квалифицированных соискателей.Используйте этот шаблон, чтобы написать описание должности авиадиспетчера.

Чем занимается авиадиспетчер?

Диспетчеры воздушного движения несут ответственность за безопасное, эффективное и упорядоченное движение воздушных судов. Используя компьютеры, радары и визуальные ориентиры, диспетчер управления воздушным движением направляет пилотов во время посадки и вылета в аэропортах.

Привет! Пока вы здесь,
, почему бы вам не опубликовать свою работу в Indeed!

Обязанности и ответственность авиадиспетчера

Диспетчер управления воздушным движением обеспечивает безопасность самолетов, пассажиров и персонала аэропорта, консультируя и руководя навигацией пилотов.Авиадиспетчеры могут нести ответственность за следующее:

• Наблюдение за перемещением самолетов по земле и в воздухе с помощью радара, компьютеров и визуальных ориентиров.
• Направление пилотов при посадке и взлете в аэропортах
• Передача управления вылетающими рейсами другим центрам управления движением и получение контроля над прибывающими рейсами
• Информирование пилотов о закрытии взлетно-посадочных полос, погодных воздействиях и другая важная информация
• Мониторинг и управление наземными вспомогательными транспортными средствами, такими как багажные грузовики и автомобили для технического обслуживания самолетов
• Оповещение групп реагирования аэропорта в чрезвычайных ситуациях

Навыки и квалификация авиадиспетчеров

Диспетчеры воздушного движения используют ряд навыков для обеспечения безопасности и эффективности воздушного движения.Успешные кандидаты должны обладать следующими навыками и квалификацией:

• Диплом младшего специалиста или бакалавра по программе подготовки коллег по воздушному движению (AT-CTI)
• Быстрые и точные математические, вычислительные и пространственные навыки
• Ловкость в управлении движением нескольких транспортных средств по земле и в воздухе
• Объект с технологиями управления воздушным движением, включая радар и соответствующее программное обеспечение
• Способность быстро, быстро и эффективно принимать решения
• Отличные коммуникативные навыки, умение четко и ясно говорить под давлением
• Способность сосредотачиваться в суете и ситуациях
• Сильная командная работа и навыки межличностного общения

Ожидаемая заработная плата авиадиспетчеров

Средняя зарплата составляет 47 806 долларов в год при типичном сроке пребывания в должности 4-6 лет.

Требования к обучению и подготовке авиадиспетчеров

Ожидаемые образовательные требования для диспетчеров воздушного движения — наличие степени младшего специалиста или бакалавра по программе Инициативы по обучению сотрудников авиадиспетчеров (AT-CTI). Эти программы обучают кандидатов авиации, погоде, разрешениям, воздушному пространству, федеральным правилам, чтению карт и связанным темам. Кандидаты должны пройти биографическую оценку, чтобы оценить свою индивидуальную пригодность.Они также должны ежегодно сдавать медицинский экзамен, дважды в год — экзамен по служебной деятельности и периодические тесты на наркотики.

Требования к опыту авиадиспетчеров

Многие работодатели предпочитают, чтобы у авиадиспетчеров был не менее трех лет опыта работы и / или четыре года обучения в колледже. Диспетчеры воздушного движения должны окончить Академию FAA до 31 года, чтобы пройти обучение в качестве диспетчеров повышения квалификации. В качестве контролера по развитию кандидат будет проходить обучение для выполнения многочисленных требований. После выполнения всех требований кандидат может стать сертифицированным авиадиспетчером.

Образцы должностных инструкций на аналогичные должности

Если описание должности авиадиспетчера не соответствует вашим потребностям, просмотрите образцы должностных инструкций для соответствующих должностей:

Готовы нанять авиадиспетчера?

Примеры описания работы

Нужна помощь в написании описания должности для конкретной должности? Используйте эти примеры описания вакансий, чтобы создать следующую отличную вакансию.Или, если вы готовы принять на работу, опубликуйте свою вакансию на Indeed.

Описание работы, обязанности и работа авиадиспетчера

Базовое описание должности:

Управлять воздушным движением в аэропорту и в его окрестностях, а также перемещением воздушного движения между высотными секторами и центрами управления в соответствии с установленными процедурами и политиками. Разрешать, регулировать и контролировать полеты коммерческих авиакомпаний в соответствии с постановлениями правительства или компании для ускорения и обеспечения безопасности полетов.

Часть 1
Обязанности / Задачи Часть 2
мероприятия Часть 3
Навыки и умения Часть 4
Способности Часть 5
Знания

Должностные обязанности и задачи для: «Авиадиспетчер»

1) Инициировать и координировать поиск пропавших самолетов.

2) Осматривайте, настраивайте и управляйте радиооборудованием и освещением аэропорта.

3) Проверяйте записи и отчеты на предмет ясности и полноты, а также ведите записи и отчеты в соответствии с требованиями федерального законодательства.

4) Оповещение служб экстренной помощи аэропорта в экстренных случаях и при возникновении проблем с самолетом.

5) Анализируйте такие факторы, как отчеты о погоде, потребности в топливе и карты, для определения воздушных маршрутов.

6) Проверяйте условия и движение на разных высотах в ответ на запросы пилотов об изменении высоты.

7) Проводите предполетный инструктаж по погодным условиям, предлагаемым маршрутам, высоте, признакам турбулентности и другой информации по безопасности полетов.

8) Свяжитесь с пилотами по радио для предоставления метеорологической, навигационной и другой информации.

9) Определение сроков и процедур для изменения вектора полета.

10) Прямое наземное движение, включая руление самолетов, техобслуживание и багаж, а также работников аэропорта.

11) Направляйте пилотов на взлетно-посадочные полосы, когда есть свободное место, или инструктируйте их поддерживать схему движения до тех пор, пока они не смогут приземлиться.

Быть авиадиспетчером — лучший выбор в карьере?

Наш тест на интерес к карьере покажет вам, какая карьера соответствует вашим интересам.

Наш бесплатный тест личности покажет вам, какая профессия соответствует вашей личности и почему.

12) Сообщите пилотам о близлежащих самолетах, а также о потенциально опасных условиях, таких как погода, скорость и направление ветра, а также о проблемах с видимостью.

13) Составьте планы полета и планы управления движением для подготовки самолетов, которые собираются войти в назначенное воздушное пространство.

14) Обеспечивает изменение траектории полета или направление к полям аварийной посадки для пилотов, путешествующих в плохую погоду или в чрезвычайных ситуациях.

15) Собирать информацию о полетах из планов полета, отчетов пилотов, радара и наблюдений.

16) Передача в центры управления такой информации о воздушном движении, как курсы, высота и ожидаемое время прибытия.

17) Передать контроль вылетающих рейсов центрам управления движением и принять контроль над прибывающими рейсами.

18) Заполнение ежедневных отчетов о деятельности и ведение записей сообщений с самолетов.

19) Выдавать разрешения и инструкции на посадку и взлет.

20) Поддерживайте радио- и телефонную связь с соседними диспетчерскими вышками, терминалами управления и другими центрами управления зоной для координации движения самолетов.

21) Наблюдение за самолетами в определенном воздушном пространстве с помощью радаров, компьютерного оборудования и визуальных ориентиров.

22) Контролируйте и направляйте движение воздушных судов в выделенном воздушном пространстве и на земле в аэропортах, чтобы минимизировать задержки и повысить безопасность.

Должностная инструкция для «авиадиспетчера» продолжение здесь …

Часть 1
Обязанности / Задачи Часть 2
мероприятия Часть 3
Навыки и умения Часть 4
Способности Часть 5
Знания

«Авиадиспетчер», Голландия / Карьерный код RIASEC: C-R-E SOC: 53-2021.00

Щелкните здесь, чтобы просмотреть вакансию «Диспетчер воздушного движения»

См. Перспективы на будущее и требования к образованию для «авиадиспетчера»

Тренинг по управлению воздушным движением | Pan Am International

Переключить навигацию

• О нас
  • Pan Am Legacy
  • Каталог обучения
  • Агенты
  • Новости
• Авиационная подготовка
  • Подготовка экипажа авиакомпании
  • Тип Рейтинг Обучение
  • Курс ATP CTP
  • Обучение бортпроводников
  • Обучение обслуживанию самолетов
  • Обучение управлению воздушным движением
  • Пилотные специальные курсы
  • Курсы компьютерного обучения
• Тренировочные устройства
  • Симуляторы
  • Устройства экстренной подготовки
• Локации
• Центр обслуживания клиентов
  • Оплачивайте безопасно онлайн сейчас
• Свяжитесь с нами
• Карьера
• TSA и визы

×

Nombre de usuario

Contraseña

• Reinicializar su contraseña

с использованием микроконтроллера

В настоящее время контроль трафика становится серьезной проблемой из-за быстрого увеличения количества автомобилей, а также из-за больших временных задержек между светофорами. Итак, чтобы решить эту проблему, мы перейдем к системе светофоров на основе плотности. В этой статье объясняется, как управлять трафиком в зависимости от плотности.

В этой системе мы будем использовать ИК-датчики для измерения плотности трафика. Нам нужно установить по одному ИК-датчику на каждую дорогу; эти датчики всегда определяют движение на этой конкретной дороге. Все эти датчики подключены к микроконтроллеру. На основе этих датчиков контроллер определяет трафик и управляет системой движения.

Принцип работы системы сигналов дорожного движения на основе плотности:

Основным сердцем этой транспортной системы является микроконтроллер. ИК-датчики подключены к ПОРТУ C (ПК0, ПК1, ПК2 и ПК3) микроконтроллера, а светофоры подключены к ПОРТУ B и ПОРТУ D. Если на дороге есть движение, то выход конкретного датчика становится логическим 0, в противном случае — логикой. 1. Получив эти выходные сигналы ИК-датчиков, мы должны написать программу для управления транспортной системой.

Также прочтите сообщение — Как работает охрана парковки на основе ИК-датчика?

Если вы получаете логический 0 от любого из этих датчиков, мы должны подать зеленый сигнал на этот конкретный путь и дать красный сигнал на все другие пути.Здесь мы должны постоянно контролировать ИК-датчики, чтобы проверить наличие трафика.

Принципиальная схема системы дорожных сигналов на основе плотности:

Принципиальная схема системы светофоров на основе плотности

Компоненты цепи:

• Контроллер ATmega8
• Печатная плата
• ИК-датчики -4
• LED’s-12 (4 красных, 4 зеленых, 4 желтых)
• Аккумулятор 12 В или адаптер
• Последовательный кабель
• Соединительные провода

Схема системы управления светофором на основе плотности:

Схема состоит из 4-х ИК-датчиков, микроконтроллера atmega8, 4-х светофоров.

выглядит как светодиод. Этот ИК-передатчик всегда излучает ИК-лучи. Рабочее напряжение этого ИК-передатчика составляет от 2 до 3 В. Эти инфракрасные (инфракрасные) лучи невидимы для человеческого глаза. Но мы можем видеть эти ИК-лучи через камеру.

принимает ИК-лучи, которые передаются ИК-передатчиком. Обычно ИК-приемник имеет высокое сопротивление порядка мегаом, когда он принимает ИК-лучи, сопротивление очень низкое. Рабочее напряжение ИК-приемника также от 2 до 3 В.

[Также прочтите: Как сделать регулируемый таймер]

Мы должны разместить эту ИК-пару таким образом, чтобы, когда мы помещаем препятствие перед этой ИК-парой, ИК-приемник мог принимать ИК-лучи. Когда мы подаем мощность, передаваемые ИК-лучи попадают на объект и отражаются обратно в ИК-приемник.

Вместо светофоров можно использовать светодиоды (КРАСНЫЙ, ЗЕЛЕНЫЙ, ЖЕЛТЫЙ). В нормальном режиме движения светодиоды необходимо включать по времени. Если плотность трафика высока на каком-либо конкретном пути, то горит зеленый светодиод этого конкретного пути и светит красные светодиоды для оставшихся путей.

В системе с нормальным трафиком мы разрешаем трафик с временной задержкой в ​​1 минуту для каждого пути.

Цепь ИК-датчика

На рисунке выше показана схема ИК-датчика. Здесь резистор 330 Ом используется для падения напряжения, иначе ИК-передатчик может выйти из строя. Чтобы изменить расстояние обнаружения препятствий, мы использовали потенциометр. Мы сняли выход с коллектора транзистора. Этот датчик выдает цифровой выход.

Видео моделирования цепи системы дорожных сигналов на основе плотности:

СКАЧАТЬ КОД ПРОЕКТА

Как работать со схемой системы дорожного сигнала на основе плотности?

• Подключите аккумулятор 12 В или адаптер к плате разработки.
• Включить питание.
• Запишите программу в микроконтроллер ATmega8, удерживая программный переключатель sw2 в программном режиме.
• Подключите четыре ИК-датчика к ПОРТУ C.
• Подключите светодиоды к ПОРТУ B и ПОРТУ D.
• Расположите все эти светодиоды как светофоры.
• Установите по одному ИК-датчику на каждую дорогу.
• Теперь вы можете увидеть нормальную систему дорожного движения на временной основе.
• Теперь, если вы поместите какое-либо препятствие перед любым ИК-датчиком, система разрешит движение по этому конкретному пути, светясь ЗЕЛЕНЫМ светом.
• Наконец, выключите питание платы.

Выходное видео проекта системы дорожных сигналов на основе плотности:

Ограничения этой цепи:

• Инфракрасные датчики иногда также могут поглощать нормальный свет. В результате система дорожного движения работает некорректно.
• ИК-датчики работают только на меньших расстояниях.
• Необходимо точно установить ИК-датчики, иначе они не смогут определить плотность движения.

Многоагентный подход к разработке систем воздушного движения следующего поколения

1. Введение

Текущее внедрение новых технологий для связи, навигации, наблюдения и управления воздушным движением (системы CNS / ATM) наряду с вычислительными улучшениями бортовых и Наземные системы, разработанные в последние два десятилетия, указывают на необходимость более стратегических процедур навигации и управления воздушным движением, основанных на четырехмерных (положение плюс время) траекториях.Кроме того, инфраструктура CNS / ATM поможет обеспечить больший объем обмена информацией в режиме реального времени между воздушными судами, авиакомпаниями и поставщиками обслуживания воздушного движения (то есть диспетчерами воздушного движения — поставщиками ATC, поставщиками метеорологической информации и поставщиками информации о ресурсах воздушного пространства). Затем общие требования к системе организации воздушного движения (ОрВД) следующего поколения заключаются в том, что субъекты должны обмениваться информацией в реальном времени о состоянии и намерениях воздушного судна, состоянии и ресурсах воздушного пространства, метеорологических условиях и прогнозах и т. Д.На основе этой информации они должны осуществлять скоординированные и стратегические действия для достижения эффективных и бесконфликтных четырехмерных траекторий.

Несколько систем использовались в последние годы, чтобы помочь диспетчерам и пилотам принимать решения более стратегическим образом. Некоторыми примерами этих систем являются OASIS [1], MAESTRO [2], COMPAS [3], CTAS, [4] и т. Д. Кроме того, в программе PHARE [5] бортовые прогнозы траектории использовались для информирования авиадиспетчеры о намерениях самолетов.Результаты предыдущего предложения показали потенциальные преимущества более стратегической навигации и управления воздушным движением (УВД) на основе 4D траекторий.

Однако по-прежнему необходимы новые усилия для создания системы ОрВД, характеризующейся большей автономией воздушных судов для выбора оптимальной траектории полета и более высокой степенью автоматизации задач координации «воздух-земля». Таким образом, эксплуатационная концепция Free Flight [6] предлагает будущую систему ОрВД, в которой воздушные суда ограничены только глобальными целями, которые должны обеспечивать безопасные и эффективные потоки воздушного движения.С другой стороны, Операции на основе траектории (TBO) [7] пытаются дать более конкретное предложение о бесплатном полете. В этом случае концепция TBO предполагает, что деятельность по координации между элементами системы ОрВД предназначена для достижения эффективных и бесконфликтных 4D траекторий. В гипотетическом сценарии TBO воздушные суда будут рассчитывать свои предпочтительные траектории пользователя (UPT) с учетом ограничений воздушного пространства. Кроме того, диспетчер УВД, выполняющий роль центрального агента, должен управлять переговорными процессами «воздух — земля», чтобы избежать конфликтных траекторий. Кроме того, при определенных обстоятельствах возможно самоотделение воздушного судна, а процессы переговоров «воздух-воздух» могут контролироваться только УВД. После выполнения согласования самолет должен лететь по согласованным траекториям, пока не будет согласован новый набор траекторий. Между тем, в случае возникновения или непредвиденных обстоятельств, может быть запущен новый переговорный процесс.

Вкратце, новые эксплуатационные концепции предлагают:

• Операции на основе четырехмерной траектории, определяемые местоположением и временем воздушного судна.Эти траектории должны соответствовать предпочтениям воздушного судна при сохранении эффективности и безопасности окружающего потока воздушного движения.

• Доступность и распространение обновленных данных среди всех организаций, участвующих в полетах.

• Более распределенное перераспределение ролей воздушных судов и служб управления воздушным движением для достижения соответствующих целей, в отличие от существующей схемы ответственности, характеризующейся централизованным наземным мониторингом и действиями по разделению воздушного движения.

Применение этих эксплуатационных концепций к 2020+ является ключевой целью текущих исследовательских инициатив, таких как SESAR (Исследование ОрВД единого европейского неба) и Next-Gen (Система воздушного транспорта нового поколения) [8-9]. Эти исследовательские программы показывают, что набор мероприятий, направленных на валидацию процедур и технологий для реализации указанной парадигмы, разнообразен и обширен. Чтобы определить взаимозависимость таких действий, мы предлагаем структуру, которая классифицирует их в соответствии с последовательным временным процессом (см.рис.1). Первые две группы действий относятся к анализу потенциала систем CNS / ATM, а также к возможным эксплуатационным концепциям: т.е. свободному полету, TBO и т. Д. Предложения эксплуатационных концепций состоят из общих спецификаций, требующих конкретных процедур для проведения эксплуатационная навигация и управление воздушным движением. Параллельно с разработкой схем необходимо также разработать бортовые и наземные системы и лежащие в их основе математические модели. Затем первоначальное проектирование процедур и связанных с ними систем можно рассматривать как итеративный процесс, который необходимо проверить с помощью аналитического моделирования.Этот процесс является ключевым вопросом, поскольку предшествующий этап моделирования и летных испытаний Human-In-The-Loop (HITL). Моделирование и летные испытания HITL позволяют определять конкретные стандарты (например, «Правила аэронавигационного обслуживания –PANS- или для навигации с требуемыми характеристиками –RNP-») для фактической реализации эксплуатационной концепции.

Было предложено несколько попыток разработки инструментов моделирования и анализа проекта [10-16]. Результаты этих исследований показывают, что потребуются более подробные и структурированные концептуальные модели для поддержки инструментов аналитического моделирования для решения проблемы изменения парадигмы в процедурах ОрВД.Более того, тесная взаимозависимость между процедурами координации, системами для их выполнения и лежащими в их основе математическими моделями должна быть четко указана в концептуальной модели.

Рис. 1.

Исследования и разработки новых операционных концепций

К счастью, текущее состояние многоагентных технологий предоставляет методологические подходы и инструменты для разработки таких моделей. Затем основная цель этой главы состоит в том, чтобы проиллюстрировать, как недавние предложения по агентно-ориентированным методологиям являются подходящим подходом для анализа и моделирования новых сценариев воздушного движения с целью получения таких концептуальных моделей.

Глава начинается с обобщения основных вкладов в моделирование и имитацию будущего ОрВД. Этот обзор показывает, что новые платформы моделирования должны основываться на более подробных и структурированных концептуальных моделях. Кроме того, он предлагает преимущества многоагентных методологий для решения этой проблемы. В разделе 3 анализируются мультиагентные подходы к моделированию некоторых аспектов упомянутого банкомата. После краткого описания особенностей теории мультиагентности представлен обзор ее последних приложений в сфере воздушного движения. Это исследование подчеркивает необходимость использования преимуществ современных многоагентных технологий для разработки надежных и модульных концептуальных моделей нового банкомата. В разделе 4 представлены многоагентные методологии как полезные инструменты для анализа и моделирования этого банкомата с целью облегчения проектирования и принятия ключевых решений по внедрению новых процедур. На их основе была выбрана одна из новейших агентных методологий, названная Prometheus, для интеграции системных спецификаций, протоколов межагентской координации и внутренних процессов агента в качестве компонентов концептуальной модели банкомата, описанной в разделе 5.Чтобы упростить применимость упомянутого методологического подхода, он был применен для анализа и моделирования конкретного сценария воздушного движения при выполнении операций воздушного движения прибытия. В этом случае мы будем рассматривать эту конкретную модель ОрВД как систему воздушного движения (ОВД). Более того, модель ориентирована на внутреннюю архитектуру системы УВД. Несмотря на эти упрощения, полученная модель в рамках этого методологического подхода может быть расширена для добавления новых сценариев воздушного движения от шлюза до выхода, процедур координации, а также улучшенных версий технической поддержки для выполнения упомянутых процедур.В разделе 6 приведены рекомендации по программной реализации и результаты иллюстративного примера текущего состояния реализации. Наконец, выводы представлены в разделе 7.

2. Инструменты моделирования и анализа проектирования для новых концепций воздушного движения

Моделирование сценариев воздушного движения с разными уровнями точности является основой методологии, широко используемой научным сообществом для разработать новые операционные концепции [8-9]. Моделирование в реальном времени — это, как правило, моделирование HITL, предназначенное для оценки человеческого фактора при выполнении процедур навигации и / или управления движением.Быстрое моделирование сосредоточено на анализе нескольких вопросов, не связанных конкретно с человеческим фактором: математических моделей, алгоритмов, процессов переговоров и / или принятия решений, показателей качества обслуживания и т. Д. Очевидно, что платформы моделирования в реальном времени могут выполнять быстрое моделирование, включая компьютерные модели для выполнения задач, возложенных на человеческий фактор.

Некоторые из тренажеров для нескольких самолетов, которые в настоящее время используются в целях исследования воздушного движения: имитатор исследования управления воздушным движением (NARSIM) [10], Псевдо-летательная система (PAS) [11], Объект генерации целей (TGF [12]) , ATC Interactive для будущего управления воздушным движением [13] и системы управления несколькими самолетами (MACS) [14].Из анализа предыдущих работ можно вывести три основных вывода. Во-первых, необходимы более подробные предложения для поддержки автоматизированных процессов координации «воздух-земля». Во-вторых, моделирование такой системы процедур автоматической координации требует параллельной спецификации связанных с ними систем (то есть пользовательских интерфейсов, математических моделей и алгоритмов для принятия решений и т. Д.). В-третьих, новые концептуальные модели и структуры моделирования требуют высокой модульности и масштабируемости для обеспечения возможности постепенного включения новых или модифицированных процедур и связанных с ними систем по мере их разработки или оценки.

В контексте моделирования таких сложных распределенных систем теория мультиагентных систем (MAS) дает естественные решения [17-18]. Эта теория обеспечивает подходящую основу для анализа и моделирования организации набора автономных объектов ОрВД, которые координируют и согласовывают свои действия для достижения соответствующих целей.

3. Многоагентные подходы для будущих сценариев воздушного движения

Динамический характер воздушного движения и его географическое и функциональное распределение привлекают внимание исследователей агентов с последнего десятилетия.Например, оптимальное упорядочение воздушных судов с использованием интеллектуального планирования (OASIS) [1] — это система, используемая в аэропорту Сиднея для помощи авиадиспетчерам при прибытии и выполнении операций по упорядочиванию воздушного движения. Однако большая часть агентских взносов ориентирована на развитие самых основных аспектов системы ATS. Предложения можно разделить на три категории:

1. Анализ моделей переговоров между агентами в сценариях свободного полета воздушного движения. В рамках этой категории Вангерман и Стенгель анализируют динамическое поведение самолетов в воздушном пространстве как интеллектуальную систему (Intelligent Aircraft / Airspace System или IAAS) [19–21].Эта система состоит из трех типов агентов, авиакомпаний, самолетов и диспетчеров движения, а динамическое поведение агентов IAAS анализируется с точки зрения распределенного подхода. В этом контексте принципы переговоров — это способ реализации распределенной итеративной оптимизации операций IAAS. В [22] Harpert et al. предложить агентно-ориентированную модель банкомата в свободном полете и модель распределенного принятия решений для разрешения конфликтов в банкомате. Это предложение включает распределенную схему оптимизации, в которой агенты генерируют и оценивают варианты предложений, которые наилучшим образом соответствуют их предпочтениям по функции полезности, и схему дерева решений с несколькими атрибутами.Кроме того, декларативные возможности интеллектуального агента можно моделировать с помощью экспертных систем [23-25]. Чтобы установить основные правила экспертной системы, задачи были разделены в [21] на четыре группы: аварийные задачи, задачи определенного режима работы, переговорные задачи и рутинные задачи.

2. Системы авионики для автономных операций в сценариях распределенного управления воздушным движением. Работы данной категории предполагают создание систем авионики на основе многоагентных систем. Предлагаемые разработки в основном состоят из систем автоматического разрешения конфликтов, автоматического предупреждения и рекомендаций экипажу [26-28].В [26] авторы предлагают дизайн интеллектуального агента трафика, разработанный для обнаружения и разрешения конфликтов на борту в условиях свободного полета. Расширение предыдущей работы, представленной в [27], предлагает дизайн исполнительного агента, который разрешает конфликты как в зоне движения, так и в зонах плохой погоды. В этом случае предлагается иерархическая архитектура агента для принятия решений на основе информации, производимой агентом трафика, предложенным [26], и погодным агентом. Наконец, в [29] возможности, необходимые для будущих систем управления полетом (FMS) в кабине, были охарактеризованы посредством агентно-ориентированного анализа аэронавигации и операций прибытия в распределенную среду.Позднее этот анализ был расширен для определения возможностей, необходимых для выполнения автоматических прилетов и вылетов в неконтролируемых аэропортах [30].

3. Системы моделирования для анализа перспективных концепций воздушного движения. Эта группа включает несколько платформ моделирования, используемых для разработки и проверки процедур и систем, предлагаемых для сценариев воздушного движения следующего поколения. В [15, 17] предлагается платформа управления несколькими самолетами для повышения реалистичности и гибкости моделирования HITL.Функциональное описание перспектив пилота и УВД в рамках этой платформы представлено в [15]. В [17] модель агента УВД анализируется, чтобы определить его роли и обязанности в будущих системах ОрВД. Еще одна разработка функциональной архитектуры воздушного пространства для Системы оценки концепции воздушного пространства (ACES) представлена ​​в [16]. В более поздней работе агентно-ориентированная модель инфраструктуры CNS / ATM ACES была предложена в [31]. Наконец, в [32] представлен проект экспериментального симулятора воздушного движения, реализованный как среда Java SMA.

Представленные выше предложения, основанные на мультиагентных системах, охватывают широкий спектр вопросов, связанных с операциями воздушного движения в условиях свободного полета. Однако очевидно, что для эффективной реализации новых операционных концепций, включенных в будущий сценарий, по-прежнему требуются более структурированные модели, учитывающие тесную взаимосвязь между процедурами и системами для их поддержки. Кроме того, как было объяснено ранее, модель должна быть достаточно масштабируемой, чтобы обеспечить постепенную интеграцию в модель следующих элементов:

• Эксплуатационные процедуры для УВД и воздушных судов, определяющие: (i) роли и задачи, возложенные на УВД и летный экипаж, и (ii) правила координации и протоколы переговоров между задействованными агентами

• Функции УВД и бортовые функции, помогающие выполнять такие процедуры на нескольких уровнях автоматизации.

• Базовые математические модели и алгоритмы для поддержки предыдущих функций.

• Языки высокого уровня, которые обеспечивают точную связь между воздушным судном и наземными системами.

К счастью, методологии разработки многоагентных систем в последние годы достигли заметной степени зрелости, став бесценным инструментом для всестороннего анализа и моделирования сложных сценариев. Таким образом, анализ и моделирование взаимодействий с точки зрения стратегий координации и переговоров между агентами дает полезные рекомендации для разработки новых схем для разработки автоматизированных процедур УВД и навигации.В свою очередь, изучение поведения агентов и их внутренней архитектуры для упомянутых процессов координации обеспечивает более точное определение функций, необходимых бортовым и наземным системам для выполнения упомянутых процедур.

4. Текущие методологии и инструменты для анализа и разработки MAS

Агентские методологии предоставляют набор руководящих принципов для облегчения разработки многоагентных систем на нескольких этапах от первоначального проекта идеи до окончательного рабочего проекта.Таким образом, текущая многоагентная технология предоставляет практические и формальные методологии для анализа и разработки структурированным и последовательным образом следующих вопросов: (i) роли и функции автономных объектов (агентов), которые участвуют в операционном сценарии, (ii) взаимодействия между агентами (или протоколами агентов) и (iii) внутренняя архитектура и динамическое поведение (процессы) агентов. Кроме того, несколько агентских платформ были предложены в качестве инструментов промежуточного программного обеспечения для преобразования концептуальной модели в исполняемую модель.

Дизайн MAS требует не только новых моделей, но и идентификации абстракций программного обеспечения, поскольку эта парадигма вводит более высокий уровень абстракции по сравнению с традиционными подходами. Они могут использоваться разработчиками программного обеспечения для более естественного понимания, моделирования и разработки важного класса сложных распределенных систем. Ключевыми аспектами проблем, моделируемых с помощью методологии MAS, являются: создание набора крупномасштабных вычислительных систем (агентов) и механизмов взаимодействия для достижения цели в системе, которая максимизирует некоторую глобальную меру качества, предполагая определенную организационную структуру, которая может предполагается, что они остаются неизменными (у агентов есть определенные роли и способности, которые не меняются со временем).

Некоторые из основных агентно-ориентированных методологий — это MASCommonKADS [33], Tropos [34], Zeus [35], MaSE [36], GAIA [37], INGENIAS [38]. В [30-41] представлен сравнительный анализ основных методик. MAS-CommonKADS — это методология для системы, основанной на знаниях, которая определяет различные модели (модель агента, модель задачи, организационная модель и т. Д.) В жизненном цикле системы с использованием методов ориентированных объектов и методов разработки протоколов. Tropos — это методология, основанная на требованиях; Zeus предоставляет агентскую платформу, которая упрощает быструю разработку приложений для совместной работы агентов; MaSE — это объектно-ориентированная методология, которая рассматривает агентов как объекты с возможностями координации и взаимодействия с автоматической генерацией кода и нотацией Unified Modeling Language (UML); Gaia призвана систематически переходить от утверждения требований к проекту, достаточно подробному для реализации; INGENIAS предлагает язык для спецификации многоагентных систем и их интеграции в жизненный цикл, а также предоставляет набор инструментов для моделирования, проверки и генерации кода агентов.

Описательный анализ этих методологий выходит за рамки целей данной главы. Однако после предыдущего исследования мы выбрали методологию Prometheus как наиболее подходящую. Была выбрана хорошо зарекомендовавшая себя агентно-ориентированная методология Prometheus для обеспечения руководящих принципов разработки упомянутой многоагентной системы [42]. Мы утверждаем, что Prometheus хорошо подходит для решения нашей проблемы благодаря: (i) очень подробным руководящим принципам для определения исходной спецификации системы, (ii) модульности внутренней архитектуры агента вокруг концепции возможностей (обеспечивая прямое соответствие между возможностями и функциональные возможности бортовых и наземных систем), (iii) простой перевод из концептуальной модели в исполняемую модель с помощью текущих агентских платформ, которые обеспечивают инфраструктуру программного обеспечения, как это будет объяснено позже.

Методология Prometheus охватывает весь процесс разработки и внедрения интеллектуальных агентов. Он включает три фазы (см. Рисунок 2): спецификация системы, проектирование архитектуры и детальное проектирование [42].

Этап спецификации системы определяет цели или задачи системы. Цели помогают определить функциональные возможности, необходимые для их достижения, а также описание интерфейса между системой и ее средой с точки зрения входов ( восприятий, ) и выходов ( действий, ) системы.Идентификация и уточнение целей выполняются итеративным образом, исходя из определения различных сценариев использования. Сценарии иллюстрируют режим работы указанной системы. Концепция сценария (или сценария использования) исходит из методологий объектно-ориентированного программного обеспечения, но со слегка адаптированной структурой, которая обеспечивает более интегрированный, чем простой анализ изолированной системы.

Позже, на этапе проектирования архитектуры, описание структуры системы представлено с помощью диаграмм, которые идентифицируют агентов систем и их взаимодействия с точки зрения коммуникационных сообщений и протоколов.Протоколы представляют собой определенные схемы связи. Их можно смоделировать с использованием унифицированного языка моделирования агентов (AUML), который описывает взаимодействия агентов в различных сценариях использования.

Наконец, этап детального проектирования состоит из проектирования внутренних процессов, выполняемых каждым агентом, и внутренней архитектуры, которая описывает, как эти процессы организованы и реализованы. Prometheus предлагает реализовать задачи агента с помощью набора различных планов, которые запускаются при наступлении определенных событий.Планы сгруппированы в несколько групп, связанных с выполнением конкретных задач. Группа планов, а также данные, используемые или производимые ими, составляют способность агента. Затем основное внимание на этом этапе уделяется определению возможностей, внутренних событий, планов и подробных структур данных. Таким образом, возможности представляют собой модули внутри агента, которые используют или предоставляют связанные типы данных. Возможности могут быть вложены в другие навыки, так что в подробном проекте агент будет иметь произвольное количество уровней понятной сложности на каждом уровне.Таким образом, возможности могут быть составлены из других вспомогательных мощностей или, на самом низком уровне, из планов, событий и данных. В планах излагается набор задач, выполняемых для достижения определенной цели. Они также запускаются определенными событиями (внутренними или внешними сообщениями, восприятием и т. Д.). Результатом этого этапа являются общие схемы каждого из агентов (которые показывают возможности более высокого уровня агента), диаграммы возможностей, дескрипторы подробных планов и дескрипторы данных.

Рисунок 2.

Этапы методологии Prometheus [42]

Кроме того, инструмент Prometheus Design Tool (PDT) облегчает выполнение задач разработчика на предыдущих этапах, чтобы предоставить информацию о возможных несоответствиях в проекте [43].Кроме того, в последние годы было разработано несколько программных инструментов для программной реализации мультиагентов системы. Одна из наиболее распространенных — это Java Agent DEvelopment Framework (JADE) Platform [44]. JADE упрощает реализацию многоагентных систем с помощью промежуточного программного обеспечения, которое предоставляет несколько ресурсов через набор библиотечных классов, предназначенных для:

1. Реализовать задачи агента в несколько классов JAVA с именами поведений.

2. Обеспечивает взаимодействие агентов в соответствии со спецификациями FIPA (Фонд интеллектуальных физических агентов) [45].

3. Услуги поставки для создания и управления циклом жизни агентов, а также их услуги в мультиагентной системе.

JADE-поведения можно разделить на простые и сложные. В свою очередь, простые поведения можно классифицировать как:

1. Одноразовое поведение, атомарная задача, выполняемая один раз, используется здесь для задач инициализации;

2. Циклическое поведение, которое повторяется, пока существует, например, прослушивание и обработка сообщений;

3. Поведение Waker, или одноразовое поведение, вызываемое через определенное время; и

4. Поведение тикера или циклическое поведение, при котором выполняется последовательность инструкций, выполняемых с сохранением определенного фиксированного времени, используемого в платформе для моделирования числовых вычислений и графического вывода.

Составных поведений три:

1. FSMBehaviour, который состоит из класса, который позволяет определять конечный автомат с помощью под-поведений, где каждое из них представляет состояние машины

2. SequentialBehaviour, которое выполняет его под-поведением. поведения в последовательном порядке и

3. ParalellBehaviour, который выполняет свои подчиненные поведения одновременно и завершается, когда выполняется определенное условие (для одного, нескольких или всех).Таким образом, агенты могут одновременно выполнять различные задачи и поддерживать одновременные разговоры.

Рисунок 3.

JADE Behaviors

5. Применение методологии Prometheus для разработки концептуальной модели TBO прибытия

Как объяснялось в предыдущем разделе, методология Prometheus выполняет итеративный процесс, состоящий из трех этапов: система спецификации, проектирование архитектуры и детальный дизайн. На каждом из этих этапов представлены рекомендации по проектированию нескольких компонентов модели.Эти компоненты создают механизм иерархического структурирования, который делает возможным описание модели на нескольких уровнях абстракции [19]. Кроме того, структурированный характер компонентов проекта облегчает перекрестную проверку полноты и непротиворечивости модели на каждом этапе проектирования.

5.1. Спецификация системы

На этом этапе определяются цели нашей модели ATS. В свою очередь цели захватываются из набора из сценариев , которые иллюстрируют основные аспекты работы системы.Сценарии и цели помогают распознать начальные функции системы и изучить интерфейс система-среда с точки зрения входных данных (восприятие) и выходных данных (действий) [45]. Таким образом, сценарии — это варианты использования, которые содержат последовательность шагов, каждый из которых относится к цели, действию, восприятию или другому сценарию.

Для описания упомянутых сценариев общий автоматизированный сценарий воздушного движения рассматривался как распределенный процесс, в котором несколько автономных и проактивных объектов (агентов) планируют и выполняют набор скоординированных задач для обеспечения прибытия и захода на посадку без конфликтной 4D траектории.Этот эксплуатационный сценарий особенно важен при выполнении операций воздушного движения по прибытии из-за большой изменчивости скорости, курса и высоты, которые могут повлиять на степень предсказуемости нескольких сходящихся траекторий. Кроме того, были учтены рекомендации из сценария, предложенного в проекте DAG-TM (CE-11) [46]. В соответствии с указанными инструкциями летный экипаж: (i) может согласовывать предпочтительные траектории прибытия с диспетчером УВД; (ii) отвечает за поддержание продольного разноса между последовательными воздушными судами после задания траектории (o ограничений).

В этом эксплуатационном сценарии были идентифицированы следующие агенты: воздушное судно, служба управления воздушным движением (УВД), поставщик метеорологического обслуживания (MPS), поставщик ресурсов воздушного пространства (ASP) и оперативный контроль авиакомпаний (AOC). Кроме того, можно определить несколько агентов УВД для координации задач УВД прибытия с задачами УВД на маршруте или вылета. Функции агентов MSP, ASP и AOC использовались для определения информации, необходимой для УВД и авиационных агентов, а также основных протоколов для получения этой информации.

Сценарии использования были выбраны и организованы с учетом точки зрения каждого агента на общий сценарий воздушного движения. Затем были определены пять корневых сценариев: (i) Управление воздушным судном, (ii) Управление УВД, (iii) Управление операционным контролем авиакомпании, (iv) Предоставление ресурсов воздушного пространства (v) Предоставление информации о погоде.

Задачи каждого из вышеперечисленных сценариев сгруппированы в новые подсценарии и так далее. На рис. 4 показан список наиболее важных подсценариев, развернутых из предыдущего.В частности, сценарий «Управление навигационной процедурой» и сценарий «Управление УВД» разработаны до самого нижнего уровня. Кроме того, эта архитектура сценария показывает, что процессы согласования «воздух-земля» содержатся в конкретных сценариях согласования «воздух-земля», которые совместно используются сценариями «Управление воздушным судном» и «Управление УВД».

Чтобы проиллюстрировать, как сценарии могут быть развернуты, мы сосредоточимся на сценарии управления УВД. Этот сценарий содержит следующие четыре сценария:

• Сценарий обновления экологической информации УВД, который охватывает связанные процессы сбора информации о статусе и намерениях воздушных судов, ресурсах воздушного пространства (включая зоны ограниченного полета), погодных условиях и т. Д.

• Сценарий управления процедурами УВД. Он включает в себя процессы, связанные с поддержанием эшелонирования воздушных судов для достижения эффективного потока движения.

• Управление сценарием наблюдения на борту. Этот сценарий содержит задачи по мониторингу воздушного движения. Эти задачи направлены на выявление отклонений от траектории самолета и потенциальных конфликтов с другими самолетами или препятствиями. Он также предоставляет жизнеспособные решения для исправления этих аномалий и событий для запуска определенных процессов с целью реализации решений, упомянутых выше.

Рисунок 4.

Архитектура основных сценариев для операций на основе траектории

• Сценарий управления непредвиденными обстоятельствами, который включает задачи для анализа непредвиденных обстоятельств воздушного движения и обстоятельств, при которых они возникают (например, неисправности самолета, нештатные ситуации на борту и т. Д. .). Он также включает процессы принятия решений для определения действий, которые необходимо выполнить в отношении управления процедурами управления движением.

Сосредоточившись на сценарии управления процедурами УВД, развернуты следующие три сценария:

• Установка трафика УВД включает действия по приему или передаче воздушного трафика от или к другим смежным агентам УВД.

• Установить стратегическое разделение. Этот сценарий содержит задачи по планированию траекторий самолетов и их назначению в процессе переговоров. Следовательно, это ключевой сценарий для моделирования автоматизированных процедур для TBO, и он должен содержать несколько подсценариев переговоров.

• Установить тактическое отделение. Этот сценарий содержит задачи по изменению текущих траекторий полета при возникновении непредвиденных обстоятельств. В этом сценарии выполняются двоякие задачи: (i) предоставить конкретные инструкции для активации протоколов, направленных на эшелонирование воздушных судов в экстремальных ситуациях ближнего конфликта, и (ii) санкционировать и контролировать переговоры воздух-воздух для самоотделения, когда ответственность за эшелонирование был делегирован на самолет.

Из вышеупомянутой архитектуры сценария можно получить дерево целей. Цели самого низкого уровня помогают определить функции и процессы, которые агент должен выполнять для их достижения. Например, на рисунке 5 показан конкретный набор или цели, являющиеся результатом сценария управления УВД. В нем цель переговоров UPT «воздух-земля» состоит из нескольких подзадач, таких как создание предложений для самолетов, оценка предложений с самолетов или создание протокола связи «воздух-земля» для обсуждения упомянутых предложений и встречных предложений.Кроме того, функциональные возможности помогают идентифицировать действия, восприятие и данные, используемые или генерируемые агентами. Затем для агента УВД можно выделить следующие восприятия:

• Восприятие от внешних датчиков: данные от радиолокационных систем, приемников WAN и т. Д.

• Восприятие через интерфейс человек-машина: меню и варианты ввода.

• Действия: отображать данные о трафике и данные о состоянии процедуры УВД на криках.

5.2. Проектирование архитектуры и протоколы согласования

На этапе проектирования архитектуры определяются следующие аспекты всей системы:

• Обзорная диаграмма системы. Эта диаграмма представляет статическую структуру системы, связывающую агентов и основные данные, используемые ими, а также их восприятие и действия. Кроме того, рассматриваются коммуникационные взаимодействия между агентами.

• Набор протоколов взаимодействия, фиксирующих время передачи связанных сообщений между агентами.Эти протоколы получены из сценариев, определенных в протоколах фазы спецификации, и, следовательно, они описывают динамическое поведение системы. Затем они были изображены с использованием нотации AUML [47].

Рисунок 5.

Цели агента УВД

На Рисунке 6 показано упрощенное представление обзорной диаграммы системы. Упрощение состоит в представлении только основных действий и восприятий органов УВД и воздушных агентов, а также основных протоколов связи.В более сложной обзорной схеме системы все эти элементы должны быть подписаны для всех агентов.

После определения протоколов взаимодействия на обзорной диаграмме системы создаются протоколы. Для УВД и авиационных агентов протоколы нацелены на: (i) улучшение базы знаний агентов об окружающей среде и / или намерениях другого агента, (i) согласование траекторий, которые могут привести к конфликту.

Рисунок 6.

Обзор упрощенной архитектуры

Для лучшего понимания аспектов автоматизированной координации «воздух-земля» мы сосредоточимся на описании предлагаемого протокола переговоров «воздух-земля» (см. Рисунок 7).Этот протокол представляет собой основу как задач стратегического планирования УВД, так и задач планирования навигации воздушного судна. Хотя новая схема переговоров может быть определена на основе этого дизайна, все они будут использовать аналогичные функции для оценки предложений и генерации встречных предложений. Таким образом, этот протокол и связанные с ним функции обеспечивают руководство и спецификации, достаточные для разработки новых воздушных судов и процедур координации УВД.

На рисунке 7 процессы бортовых вычислений представлены в левой части линии жизни авиационного агента.На правой стороне линии жизни агента УВД мы можем наблюдать вычисления, выполняемые наземными системами. Более того, с правой стороны этой наземной вычислительной системы показан новый путь жизни для других агентов самолета.

Рисунок 7.

Протокол согласования «воздух-земля»

Предлагаемый протокол согласования прибытия можно разделить на две фазы, которые описаны ниже:

1. Этап 1: до достижения предела времени для запроса траектории (TLRT)

На этом этапе самолет рассчитывает свою предпочтительную четырехмерную траекторию (Traj_0).Для выполнения этого расчета каждый агент воздушного судна использует доступную информацию о метеорологических условиях и маршрутах прибытия. Эта информация получается посредством предыдущей процедуры связи (не представленной на рис. 7) с агентом поставщика метеорологической информации и агентом поставщика ресурсов воздушного пространства. После расчета траектории 4D воздушному судну требуется разрешение диспетчера УВД на ее выполнение. В этом случае TLRT представляет собой крайний срок для запроса упомянутого разрешения.

Агент УВД получает сообщения запроса от различных воздушных судов, которые периодически обрабатываются в пакетном режиме. После получения этих сообщений диспетчер УВД оценивает, свободны ли запрошенные траектории от конфликтов. В результате диспетчер УВД может подтвердить траекторию, изначально выбранную воздушным судном, или предложить новые ограничения для нового (Traj_1). Если самолет согласен с предыдущей информацией, он отправляет соответствующее сообщение, и процесс связи завершается. Но если самолет хочет лететь по альтернативной траектории (т.е. более быстрый), протоколы согласования продолжаются на втором этапе.

1. Этап 2: Запрос предложений

На этом этапе самолет делает второе встречное предложение, чтобы улучшить предыдущее предложение УВД, аргументируя его причины (например, некоторые эксплуатационные обстоятельства). Такие предложения (Traj_2) будут оцениваться ATC. Те, которые могут быть осуществимы, будут приняты. В противном случае УВД представит новое предложение (Traj_3), которое воздушное судно в свою очередь может отклонить или принять.Когда воздушное судно отклоняет упомянутое предложение УВД, оно должно будет выбрать то, которое удовлетворяет предыдущим ограничениям УВД. Но если воздушное судно принимает указанное предложение УВД, ему придется дождаться сообщения с подтверждением УВД, прежде чем реализовывать такое предложение. Это подтверждение необходимо, так как диспетчер УВД должен проанализировать состояние воздушного движения после получения нескольких сообщений воздушного судна, принимающих или отклоняющих предложения Traj_3. Затем протокол заканчивается сообщениями самолета, информирующими о последней разрешенной и принятой траектории.

Наконец, обратите внимание, что программная реализация сообщений, используемых в этом протоколе, может быть выполнена с помощью нормализованной поддержки FIPA [45].

5.3. Детальное проектирование

Наконец, на этапе детального проектирования проектируется динамическое поведение и внутренняя архитектура агента. Динамическое поведение описывается набором процессов, которые агенты выполняют, когда они взаимодействуют или принимают решения. Архитектура внутреннего агента представлена ​​в виде обзорной диаграммы агента, которая показывает, как организованы эти процессы.

Процессы представлены блок-схемой, которая связывает сообщения протокола с внутренними функциями, которые оценивают и генерируют предложения. Нотация, используемая для изображения процессов, показана на рисунке 8. Эта нотация немного отличается от нотации UML, так что вместо того, чтобы сосредоточиться на деятельности, она сосредоточена на коммуникации. Кроме того, мы расширили обозначения, предложенные методологией Prometheus, чтобы включить информацию о различных состояниях протокола переговоров «воздух-земля».Эти переговорные состояния предназначены для включения автоматизированных переговорных процессов, эволюцию которых можно понять в надзорных задачах пилотов и диспетчеров. На рисунке 9 показан процесс, выполняемый диспетчером УВД во время выполнения ранее представленного протокола согласования «воздух-земля».

Процессы агента, подобные описанным выше, могут быть реализованы с помощью планов. Затем планы содержат набор инструкций, чтобы: (i) выполнять вычисления, (ii) принимать решения, (iii) генерировать или получать сообщения и новые события.Более того, планы должны запускаться конкретными событиями, такими как сообщения о прибытии или события, генерируемые другими планами.

Обзор схемы агента состоит из представления архитектуры агента, которое показывает, как организованы все эти планы. Таким образом, он показывает взаимодействие между планами, общими данными и событиями. Кроме того, методология Prometheus предлагает организовать планы, которые разделяют схожие функции и данные, в возможности. На рисунке 10 представлена ​​нотация Прометея для представления элементов обзорной диаграммы агента.Затем на рисунке 11 представлена ​​обзорная схема архитектуры агента УВД. На нем показаны основные возможности агента УВД вместе с используемыми или производимыми данными, внутренними событиями агента и коммуникационными сообщениями.

Рисунок 8. Нотация

, используемая в процессах агента

Рисунок 9. Схема процесса

ATC для протоколов согласования «воздух-земля»

Рисунок 10.

Prometheus notatino, используемый в схемах обзора агентов и возможностей

Рисунок 11.

Архитектура агента УВД

С учетом сценариев, функциональных возможностей, процессов, событий и данных, установленных на предыдущих этапах, планы были сгруппированы по следующим функциям:

• Управление информацией о среде УВД: Эта возможность связана с целью поддержание актуальных экологических знаний на борту. Планы для этой возможности включают информацию о прогнозе погоды, зонах ограниченного доступа, ресурсах воздушного пространства (например, доступных маршрутах прибытия и шлюзах), чрезвычайных ситуациях в воздушном пространстве, связанных со значительными изменениями окружающей среды и чрезвычайными ситуациями с воздушным судном.

• Мониторинг трафика: эта возможность проверяет состояние и намерения воздушного судна в соответствии с ранее согласованными соглашениями «воздух-земля». В случае расхождений генерируется аварийное воздушное сообщение с сообщением об этом.

• Обнаружение конфликтов трафика — Разрешение: Как следует из названия, он отвечает за обнаружение конфликтов с другими самолетами или препятствиями (местность, районы с неблагоприятными погодными условиями и т. Д.). Он также предоставляет ряд ранжированных предложений по разрешению конфликтов.Кроме того, предложения обсуждаются и / или реализуются с помощью других возможностей. Для достижения вышеуказанных целей планы использования этой возможности сгруппированы в две подвозможности: (i) возможность обнаружения конфликтов и (ii) возможность первоначального разрешения конфликтов.

Conflict Detection Capability содержит планы по реализации алгоритмов обнаружения конфликтов. Следовательно, он может состоять из нескольких планов, каждый из которых содержит конкретную модель для выявления краткосрочных, среднесрочных и долгосрочных конфликтов.Входные данные плана — это данные о прогнозируемой траектории, ограниченных зонах, состоянии окружающего движения и намерениях. Планы этой возможности запускаются событиями, генерируемыми планами других возможностей, которые выполняют задачи наблюдения, а также задачи тестирования в рамках процессов планирования траектории. Данные о конфликтах, рассчитанные по предыдущим планам, используются конкретным планом для получения подробного описания конфликта и генерации событий конфликта.

Initial Conflict Solution Capability использует несколько внутренних планов для предоставления решений в соответствии с вводом данных конфликта.Результаты этих планов используются другими планами, которые генерируют случайные события конфликта. Затем события также содержат связанную информацию о возможных решениях конфликта.

• Управление чрезвычайными ситуациями УВД. Эта возможность связана с принятием решения о том, какие процедурные задачи УВД должны выполняться в соответствии с информацией, содержащейся в полученных нештатных событиях. При принятии решений планы этой возможности также учитывают текущие состояния и намерения движения воздушных судов.Информация о процедурных задачах, которые должны быть выполнены, включается в выходные события на случай непредвиденных обстоятельств, которые запускают определенные планы по выполнению таких задач. Эти планы сгруппированы в функцию управления процедурами УВД, которая описывается ниже.

• Управление процедурами УВД. В планах этого подразделения осуществляются стратегические и тактические действия по поддержанию эшелонирования самолетов. Эти планы сгруппированы в следующие под-возможности:

• Реализация процедур УВД.Эта возможность имеет первый план, который учитывает условия воздушного движения, чтобы генерировать события, которые запускают планы для: (i) координации УВД для получения o передачи воздушного движения, (ii) планирования и назначения траекторий, (iii) установления точки для инициирования переговоры «воздух-земля» и (iv) принятие или делегирование ответственности за эшелонирование воздушных судов.

• Стратегическое разделение. Эта возможность моделируется двумя основными планами. Один из них управляет процессами согласования траекторий.Второй управляет другими дополнительными планами, которые реализуют процессы повторного согласования траекторий, ранее назначенных группе самолетов и ожидающих исполнения, при возникновении непредвиденных обстоятельств.

• Тактическое разделение. Планы этой возможности управляют процессами, инициируемыми непредвиденными обстоятельствами, которые требуют действий этого типа (например, непредвиденные обстоятельства потери эшелонирования при схождении потоков воздушного движения). Очевидно, что в контексте TBO тактические действия должны быть сведены к следующему: (i) делегирование или восстановление роли контроля за эшелонированием в зависимости от состояния воздушного движения и других непредвиденных обстоятельств и (ii) включение протоколов контроля за эшелонированием на очень коротких дистанциях. конфликты.

• Координация УВД. Эта возможность включает планы по координации передачи воздушного движения между соседними органами УВД. События, запускающие эти планы, происходят из-за выполнения процедуры УВД на малой мощности. Подробный проект этой возможности включает в себя конкретный план по внедрению протоколов координации УВД с другими смежными подразделениями.

6. Реализация

Дескрипторы и диаграммы компонентов в описанной концептуальной модели содержат всю необходимую информацию для выполнения реализации.Однако не все компоненты, полученные на трех этапах методологии, должны быть реализованы. Исполняемая модель состоит из объектов, которые были разработаны на этапе детального проектирования (т.е. агентов, возможностей, планов, данных, событий и сообщений).

Как было объяснено в разделе 4, методология Prometheus предоставляет инструмент поддержки полного жизненного цикла (инструмент PDT) для разработки многоагентных систем. Текущая версия PDT обеспечивает поддержку для: (i) разработки большинства артефактов дизайна в рамках методологии Prometheus, (ii) перекрестной проверки согласованности и полноты концептуальной модели, (iii) автоматического создания скелетного кода в агентно-ориентированном программировании JACK. язык [48].

Концептуальная модель, описанная выше, в настоящее время находится на стадии реализации. Несмотря на возможности автоматической генерации кода PDT, мы выбрали платформу JADE [39], процитированную в разделе 4, потому что: (i) это одна из наиболее распространенных мультиагентных платформ и (ii) она обеспечивает Инфраструктура стандартов FIPA [49] для межагентской связи и для управления программными агентами, распределенными по множеству хостов. Как было объяснено, архитектура агента JADE построена на концепции поведения, а не на архитектуре, основанной на планах.Затем планы агента можно довольно просто реализовать в поведениях JADE.

С другой стороны, непрерывное моделирование по своей природе требует реализации динамики ЛА в модели с непрерывным временем. Важно проводить моделирование в реальном времени и с участием человека в контуре, чтобы детально проанализировать и проверить проект в соответствии с ожидаемым глобальным поведением. Также он подходит для быстрого аналитического моделирования, предназначенного для предварительного проектирования и оценки систем кабины и лежащих в основе математических моделей и алгоритмов (например,грамм. для наведения по четырехмерной траектории, обнаружения и разрешения конфликтов и т. д.). Однако, хотя подробные модели недоступны, предложенная концептуальная модель позволяет моделировать дискретные события. В этом случае события могут генерироваться случайными функциями, реализованными в планах возможностей, представляющих базовые модели в виде черных ящиков. Таким образом, на начальном этапе реализации случайные функции для генерации событий внедряются в планы агентов. На более позднем этапе исполняемая модель может быть уточнена, когда функции заменяются конкретными базовыми моделями по мере их разработки.

6.1. Реализация модели ATC на платформе JADE

Рисунок 12 иллюстрирует адаптацию архитектуры на основе возможностей агента ATC к архитектуре на основе поведения с использованием поведения JADE, описанного в разделе 4. Каждая из возможностей агента была определена как поведение, которое выполняется в параллельный путь. Предыдущее поведение можно постепенно разбивать на новые, так что на более низком уровне поведение соответствует планам концептуальной модели.

Рисунок 12.

Архитектура агента ATC на основе JADE Behaviors

6.2. Пример динамического прототипа: экспериментальный симулятор воздушного движения

В качестве примера реализации JADE мы резюмируем архитектуру экспериментального симулятора воздушного движения (EATS) [32], который мы разработали при поддержке JADE. Этот симулятор включает агентов, описанных в последнем разделе, а также два других агента с конкретными целями в среду симуляции: агент конфигурации и агент псевдопилота.

Агент конфигурации требуется для определения набора начальных параметров моделирования (например, типа самолета, доступных маршрутов и т. Д.). Агент псевдопилота был разработан с двоякой целью. Во-первых, это пульт управления, который позволяет уникальному пилоту: пользователь (названный псевдопилотом) для управления несколькими самолетами. Во-вторых, он представляет собой графический дисплей, предоставляющий важную информацию о состоянии и намерениях окружающего движения для каждого выбранного самолета. Этот интерфейс был реализован как отдельный агент (а не как компонент авиационного агента), чтобы централизовать в уникальном интерфейсе доступ к каждому самолету.Кроме того, он играет важную роль (особенно в сценариях ближайшего будущего) для разработки и оценки конкретных бортовых человеко-машинных интерфейсов, таких как дисплей кабины CDTI [50]. CDTI позволяет видеть окружающее движение и, что более важно, намерения окружающих самолетов. Чтобы получить доступ к конкретному самолету, необходимо щелкнуть мышью по значку. После того, как самолет выбран, он помещается в центральное положение окна обзора псевдопилота, и движение и положение другого самолета отображаются относительно него.При этом открывается окно управления выбранным самолетом.

Тогда авиадиспетчеры и пилоты могут взаимодействовать с агентами с помощью двух типов консолей. В одном из них авиадиспетчер может отслеживать положение различных самолетов и отправлять несколько команд данных конкретному самолету. В другом — пользовательский псевдопилот, который получает приказы от УВД (посредством голоса или сообщений с данными), выполняет необходимые действия для управления воздушным судном в соответствии с этими приказами.Кроме того, псевдопилотный агент может быть настроен на автоматическое выполнение команд, упомянутых ATC.

На рисунке 13 показан снимок экрана этого приложения. Он представляет собой вид интерфейса УВД, состоящего из экрана для отображения трафика и оконной консоли для обмена данными и инструкциями с конкретным воздушным судном. Кроме того, на этом же скриншоте развернуты два окна управления самолетом (A320 и Cessna).

Рисунок 13.

Снимок экрана приложения для описанного сценария

Для осуществления связи между агентами был разработан класс связи с определенными методами.В частности, связь «воздух-земля» между агентами воздушного судна и агентом УВД осуществляется с помощью следующих сообщений:

1. Сообщения, отправляемые воздушным судном в УВД: сообщение для информирования о векторе состояния и запланированном маршруте, сообщение для проинформировать о возможном изменении высот в плане полета, чтобы начать заход на посадку с непрерывным снижением в аэропорт.

2. Сообщения, полученные в воздушном судне от УВД: сообщения с инструкциями (изменение высоты, курса, скорости, путевой точки плана полета и т. Д.) и сообщения об обнаружении конфликта с другим самолетом. Начиная с этого ядра связи «воздух-земля», новые типы сообщений могут быть реализованы в будущих расширениях EATS с целью установления более сложных переговоров между воздушным судном и УВД.

3. Сообщения, отправляемые самолетом другим самолетам: сообщение, информирующее о векторе состояния. Эта связь «воздух-воздух» предоставляет каждому воздушному судну информацию об окружающем воздушном движении.

Помимо предыдущих сообщений, существуют и другие способы связи с участием агента поставщика метеорологической информации (для получения информации об атмосфере) и агента поставщика ресурсов воздушного пространства (для запроса доступных маршрутов).Кроме того, связь между агентом самолета и агентом псевдопилота представляет собой связь между физическим агентом (самолетом) и человеко-машинным интерфейсом, таким как CDTI.

Помимо вышеупомянутой инфраструктуры для связи агентов, текущая версия прототипа реализует аэродинамику самолета и простые механизмы принятия решений агентом. Таким образом, авиационные агенты могут летать в соответствии с трехмерными планами полета или векторными инструкциями УВД (т.е. приказами курса, высоты и скорости).Аэродинамическая модель самолета основана на упрощенной модели точечной массы, описанной в [51]. Кроме того, на нем были реализованы некоторые задачи по координации навигации (например, изменение плана полета прилета для выполнения непрерывного снижения и передача этого изменения агенту УВД посредством сообщения данных). Таким же образом агент УВД может обнаруживать конфликт пропущенного эшелонирования и обеспечивать разрешение первичных конфликтов

Затем эта архитектура предназначена как более поздние расширения для добавления новых алгоритмов (т.е. алгоритмы обнаружения и разрешения конфликтов, алгоритмы последовательности прибытия и т. д.), протоколы переговоров воздух-воздух и воздух-земля, человеко-машинные интерфейсы и системы поддержки принятия решений и т. д.

7. Выводы

Краткое описание предлагаемого В этой главе представлена ​​концептуальная модель, которая представляет сценарии TBO в виде многоагентной системы. Целью этого дизайна было проиллюстрировать, как текущие агентно-ориентированные методологии успешно применялись для достижения высоко структурированных представлений этих сценариев и, следовательно, они являются мощным инструментом проектирования, предшествующим полной реализации будущих операционных концепций.

Практический и формальный методологический подход был использован для анализа и разработки упомянутых сценариев структурированным и последовательным образом. С помощью итеративного процесса нисходящего моделирования была разработана подробная архитектура агентов на основе возможностей, планов, событий и структур данных.

Точка обзора УВД также описывалась в этой главе через ее внутреннюю архитектуру. Эта архитектура ориентирована на выполнение нескольких процессов для согласованного планирования, выполнения или изменения траекторий.

Этот подход был основан на рекомендациях последней методологии Prometheus. Он показал себя подходящей методологией для построения моделей систем банкоматов следующего поколения в свете следующих особенностей:

• Этот подход позволяет достичь целей получения высокоструктурированной модели с несколькими уровнями абстракций. Такой структурированный характер позволяет проводить подходящую проверку целостности и согласованности модели на каждом из трех этапов проектирования: спецификация системы, проектирование архитектуры и детальное проектирование.

• Кроме того, методология Prometheus предоставляет правильные рекомендации для получения спецификации системы на основе иерархической структуры целей. Эти цели были определены из организованного набора сценариев, которые иллюстрируют несколько аспектов эксплуатационного поведения системы. Цели на самом низком уровне используются для определения необходимых функций системы, а также ее основных данных, действий и восприятий.

• Общая архитектура системы объединяет информацию о ролях субъектов воздушного движения с протоколами связи, которые необходимы агентам для улучшения их знаний об окружающей среде, состояниях и намерениях агентов.Протоколы также являются ключевым аспектом в переговорных процессах агентов для достижения соответствующих целей.

• Он показывает, как процессы агента могут быть реализованы набором из нескольких планов в агент. Планы разделены на несколько возможностей. Кроме того, эта модульная архитектура агентов, основанная на планах, позволяет последним включать новые планы для реализации новых процедур и функций. Более того, это особенно важно для получения надежных моделей программного обеспечения.

• Наконец, модель естественным образом соединяет те компоненты, которые представляют динамическую перспективу с той, что дает структурное видение модели.Протоколы и процессы, моделирующие динамическое поведение, представляют собой ядро ​​процедур.