Системная интеграция цифровых сообщений и базы данных аэродромной инфраструктуры для построения маршрутов руления воздушных судов

Аннотация

Рассмотрена актуальная проблема повышения безопасности и эффективности наземного движения воздушных судов на аэродромах за счет автоматизации построения маршрутов руления в бортовом оборудовании. Традиционные методы голосовой коммуникации между диспетчером и экипажем, а также ручной ввод диспетчером инструкций приводят к навигационным ошибкам, снижающим общую безопасность и эффективность наземного движения. Кроме того, на аэродроме наблюдается плотное движение воздушных судов по рулежным дорожкам, часто в непосредственной близости друг от друга. При такой ситуации от экипажа требуется высокая точность и своевременное реагирование, тем самым повышается риск возникновения конфликтов или столкновений. В совокупности перечисленные факторы существенно снижают безопасность и эффективность наземных операций, что обусловливает необходимость внедрения автоматизированных систем с цифровой передачей данных и автоматизированным построением маршрутов руления. Предложена концепция интеграции цифровой связи диспетчер--пилот и аэродромной картографической базы данных в бортовых вычислительных системах летательных аппаратов для обеспечения автоматизированного построения маршрутов руления. Предложена модификация известного алгоритма для графа на основе аэродромной маршрутной сети

Просьба ссылаться на эту статью следующим образом:

Сочнева М.А., Сельвесюк Н.И. Системная интеграция цифровых сообщений и базы данных аэродромной инфраструктуры для построения маршрутов руления воздушных судов. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение, 2026, № 2 (155), с. 92--106. EDN: DADHBH

Литература

[1] Tuncal A., Erol U. Analyzing the new global reporting format from the pilot perspective. IJAST, 2024, vol. 5, no. 2, pp. 111--121. DOI: https://doi.org/10.23890/IJAST.vm05is02.0204

[2] Zhang X., Zhong S., Mahadevan S. Airport surface movement prediction and safety assessment with spatial-temporal graph convolutional neural network. Transp. Res. C: Emerg. Technol., 2022, vol. 144, art. 103873. DOI: https://doi.org/10.1016/j.trc.2022.103873

[3] Sheffield E., Lee S.-Y., Zhang Y. A systematic review of general aviation accident factors, effects and prevention. J. Air Transp. Manag., 2025, vol. 128, art. 102859. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jairtraman.2025.102859

[4] Лобанова М., Степанов Ф. CPDLC --- навстречу возможностям. Air Traffic Control, 2019, № 1, с. 30--33.

[5] Лобанова М., Степанов Ф., Привалов А. Создавая будущее. Air Traffic Control, 2020, № 4, с. 36--39.

[6] Zvinys J., Rudinskas D. Investigation of the application of CPDLC to aerodrome air traffic control. Aviation, 2023, vol. 27, no. 2, pp. 95--103. DOI: https://doi.org/10.3846/aviation.2023.19113

[7] Shen Y., Zhou P., Zheng Y., et al. Taxiing route planning for aircraft on airport surface considering conflicts with ground service vehicles. J. Adv. Transp., 2025, vol. 95, pp. 165--184. DOI: https://doi.org/10.1155/atr/7018472

[8] Lu L., Gao J. Research on aircraft taxiing path optimization based on digraph model and Dijkstra algorithm. IOP Conf. Ser.: Mater. Sc. Eng., 2021, vol. 143, art. 042045. DOI: https://doi.org/10.1088/1757-899X/1043/4/042045

[9] Li B., Liu J., Zha Y., et al. An aircraft towing and taxiing system based on pilot control mode. CAC, 2022, pp. 6206--6211. DOI: https://doi.org/10.1109/CAC57257.2022.10055161

[10] Von der Burg M.F., Sharpanskykh A. Modelling and analysis of autonomous airport surface movement operations based on multi-agent planning. Eur. J. Transp. Infrastruct. Res., 2025, vol. 25, no. 1. DOI: https://doi.org/10.59490/ejtir.2025.25.1.7459

[11] Guimarans D., Padron S. A stochastic approach for planning airport ground support resources. Int. Trans. Oper. Res., 2022, vol. 29, no. 6, pp. 3316-- 3345. DOI: https://doi.org/10.1111/itor.13104

[12] Dong D. Improved A* algorithm for intelligent navigation path planning. Informatica, 2024, vol. 48, no. 10. DOI: https://doi.org/10.31449/inf.v48i10.5693

[13] Ba B., Yu Y., Wang R., et al. A new multiobjective A* algorithm with time window applied to large airports. J. Adv. Transp., 2024, art. 7536217. DOI: https://doi.org/10.1155/atr/7536217

[14] Saber S., Feron E. Optimized escape path planning for commercial aircraft formations. J. Guid. Control Dyn., 2023, vol. 46, no. 11, pp. 2076--2091. DOI: https://doi.org/10.2514/1.G007315

[15] Si W., Sun T., Song C., et al. Design and verification of a transfer path optimization method for an aircraft on the aircraft carrier flight deck. Front. Inform. Technol. Electron. Eng., 2021, vol. 22, no. 9, pp. 1221--1233. DOI: https://doi.org/10.1631/FITEE.2000251

[16] Zaninotto S., Gauci J., Zammit B. An autonomous tow truck algorithm for engineless aircraft taxiing. Aerospace, 2024, vol. 11, no. 4, art. 307. DOI: https://doi.org/10.3390/aerospace11040307

[17] Liu Y., Hu M., Yin J., et al. Adaptive airport taxiing rule management: design, assessment, and configuration. Transp. Res. C Emerg. Technol., 2024, vol. 163, art. 104652. DOI: https://doi.org/10.1016/j.trc.2024.104652

[18] Zhang X., Zhong S., Mahadevan S. Airport surface movement prediction and safety assessment with spatial-temporal graph convolutional neural network. Transp. Res. C: Emerg. Technol., 2022, vol. 144, art. 103873. DOI: https://doi.org/10.1016/j.trc.2022.103873

[19] Zhang M., Liu S., Li H. Multi-objective route planning for aircraft taxiing under different traffic conflict types. J. Aerospace Comput. Inform. Commun., 2021, vol. 19, no. 7, pp. 1--19. DOI: https://doi.org/10.2514/1.i010982

[20] Сочнева М.А., Шалов С.Ю., Попов Ю.С. и др. Построение маршрутов руления в зоне аэродрома по данным диспетчерской службы и аэродромной инфраструктуры. Междунар. науч.-техн. конф. "Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества". М., МГТУГА, 2023, с. 499--500. EDN: WXSMDR