基于危险天气不确定性的最小风险路径规划方法OA北大核心CSTPCD

为降低飞行过程中遭遇危险天气的概率,同时避免大范围绕飞导致的路径与耗油增加,针对航路中的雷暴、积冰和颠簸天气,使用数值预报和概率预报,面向航前飞行计划,提出一种基于危险天气不确定性的最小风险路径规划方法.首先,基于概率预报数据使用配料法和C-F模型计算雷暴发生概率,基于数值预报数据计算积冰预测指数和颠簸预测指数;然后,融合多类型危险天气,提出一种具备风险标识的栅格化地图;在此基础上,改进传统路径最短的规划算法,构建以风险最小化为目标的Dijkstra和A^(*)算法;最后,使用2023年4月3日华中地区强对流天气预测数据建立风险地图,使用上述改进算法与传统Dijkstra、A^(*)和RRT算法进行路径规划并对比分析.结果表明,传统Dijkstra和A^(*)算法可计算得到最短飞行路径,而改进的A^(*)算法可计算得到总风险最小路径;若综合考虑飞行风险与路径长度,改进的Dijkstra算法最为适合.