空中交通管制系统设计方案 目 录 1. 引言...............................................................................................................5 1.1 项目背景.................................................. .............................................8 1.2 空中交通管制的重要性.......................................................................10 1.3 方案目标....................................................... ......................................12 2. 现有空中交通管制系统概述.......................................................................13 2.1 全球空中交通管制现状......................................................

匝道汇出碰撞预警 • 车辆出入匝道控制 4. 隧道场景 • 入隧道告警 • 隧道内告警 • 出隧道告警 5. 恶劣天气预警 • 湿滑路段预警 • 低能见度（雾、雨、雪）预警 • 恶劣天气交通管制信息预警 2. 电子标牌静态预警 • 动态限速提醒 • 施工提醒 7. 营运车服务 • 专用车道货车编队精准管控 • 重点营运车辆监测预警报警 3. 动态信息服务 • 二次事故 • 异常停车 低能见度（雾、 雨、雪）预警 提醒前方能见度 xx ，安全车速 xx ，安全车距 xx 恶劣天气交通管 制信息预警 根据 RSU 拓扑及交通管制信息，在入口附近重点提 醒交通管制级别 xx, 匝口 xx 关闭，管制时段 xx; 针对已在公路上的车，提醒交通管制级别 xx ，动态 限速 xx 车行驶状态数据 ( 防滑状态 / 气温 / 外部环境 等 ) 天气状态数据 价值场景 5 ：全息感知

速）采集主要通过各类车辆检测器实时采集道路上通行车辆的流量、占有率和平均车速等交 通负荷数据；交通事件主要包括交通事故、道路施工、车辆抛锚等引起的交通拥堵事件，以 及重大活动时的交通管制及保卫措施。交通拥堵事件可通过专用的交通事件检测设备或人工 进行采集，交通管制及保卫事件可由人工输入到交通诱导系统的事件库中。 3.3.2 交通信息采集 三、智慧交通系统应用系统设计 3.3 交通诱导系统 主要 4 交通信息发布 这种格式的显示屏除了显示路段的实时路况外，还可以在嵌入的图文 LED 显示 区域上显示以下几种信息： ⒈ 前方路段发生的交通事件提示：事故、施工、交通管制等。 ⒉ 到达前方重要目的地的最佳路径及预计行程时间， 例如体育场馆、风景区 等。 ⒊ 交通安全宣传等公共信息显示。 三、智慧交通系统应用系统设计 3.3 交通诱导系统

智能柔性： CECC+MES+WMS+AGV+ 调度算法 核心技术 网状网 多传感融合与网状网为基础，构建面向群体设备的多智 能体 协同控制技术 基于 PP-A* 算法主动避障与交通管制技术 解决智能工厂中人、机、料、法、环各环节的安全运行问 题 核心技术 信息 网 状网 AP 毫 米 波 雷 达 安 全 激 光 传 感 网 物料安全 信息安全 人员安全 设备安全 智能调度技术 SLAM 算 法 模糊 PID 控制技术 CECC 群体设备协同 控制系统软件 WCS 激光导航 AGV 高位堆垛 RGV XX 智能装配平台 定位与导航技术 交通管制与智能解 锁技术 主动避障技术 智能软件系统 智能装备层 技术体系 技术体系与服务 01 02 04 03 技术体系与服务 智能工厂 整体解决 方案 核心软件 及组件 空军智能

）组成。 外围设施 通信、导航、监视部分（CNS） 信息处理系统 空中交通管理系统（ATM） 空管系统 CNS/ATM系统 空中交通服务 （ATS） 空域管理 （ASM） 空中交通管制 （ATC） 飞行情报服务 （FIS） 告警服务 （AS） 空中交通流量管理 （ATFM） • 政策助推+技术更迭，我国低空经济对空管系统需求将大幅提升，市场空间广 阔。相较于欧美 ATM分为ATS、ATFM和ASM三部分，传统民 航空管龙头具备先发优势 2.3.4 重点细分赛道——空管系统 19 企业名称 技术优势 核心产品/领域 低空经济布局 莱斯信息 大型空管自动化系 统 空中交通管制系统（ATC） 和流量管理类系统 （ATFM） 将重点布局国家/省/市低空飞行服务管理平台、 飞行服务中心，已中标安徽省新技术融合应用 低空飞行服务平台项目 四川九洲 机载防撞系统核心 现运用，并在拓展提供低空试验测试及其他增 值服务 民航二所 空管自动化系统 空中交通管制（ATC） 为民用无人驾驶航空器交通管理四川省重点实 验室第一依托单位 图示：空中交通管理系统（ATM）主要企业 资料来源：36氪研究院根据公开资料整理 架构 细分架构 简介 空中交通 服务 （ATS） 空中交通管制服务 （ATC） 旨在防止航空器之间以及机动区内航空器和障碍物之间的相撞，维持有秩序的

及时、准确、个性化的交 通信息 城市交通管理者掌控整体路网交通态势，但出行者个体关注其个性化的路 径规划和交通信息需求。依托互联网资源，向出行者提供个性化的实时路况、 交通事件、施工占道、交通管制、交通气象、节假日出行预警等交通信息，提 供个性化的交通业务办理通知、业务进程信息查询，通过互联网站/智能终端 APP/微博/微信/短信等形式与交通参与者互动，在提供出行信息的同时，将信 息 行程时间信息 路段行程时间信息（路段编号、名称、行程时间等） 浮动车信息 车辆信息、位置坐标、行驶方向、时间、车辆类型、人 员或货物信息等（主要为客货运输车辆）； 交通管控信息 交通管制措施、交通管制地点、原因、影响范围、持续 时间等； 交通施工信息 施工地点、管理机构、联系电话、施工影响车道数、施 工起始时间、施工终止时间等 设备运行状 态信息 信号控制设备 运行状态、维修记录（故障描述、故障原因、维修单 指为避免交通事故的发生而从管理上作出的一些规定和提示信息，如道路 的限速信息、警示信息、恶劣气象信息等； 2）人工诱导信息 指通过交通管理者或交通参与者反馈的一些有关交通的信息，如交通拥堵、 绕行线路、交通事故、交通管制、施工占道、停车诱导等； 3）自动诱导信息 是指系统根据自动探测获取的交通状况信息，按预先的算法生成的交通状 态信息、交通预警信息等。 第 LXXX 页 智慧交通产品总体解决方案 2.5

• 城市交通出行规律 • 城市信号控制优化 • 。。。 统 一 用 户 管 理 ( 总 队 / 支 队 / 大 队 ) 指挥中心 | 阳光警务 APP| 交通诱导指示 | 交通管制设施 9 大模块：数据规范 | 融合资源 | 态势感知 | 风险预警 | 信息服务 | 分析研判 | 决策指挥 | 执行控制 | 洞察评价 城市畅通 特勤安保 旅游保障 公路安全 预警 舆情 交通量，而是交通峰值。因此我们需要通过信息发送引 导交通参与者的出行行为来削减峰值，使得交通流走势 趋于平缓。 智慧诱导案例 • 入境和危险路段，恶劣天气诱导 : 收到信息人员的行车速度变化 • 交通拥堵 / 缓行 / 交通管制诱导 : 收到信息人员延迟出行，收到信息人员绕道出行，收到信息人员 放弃出行 日期 经度 维度 拥堵里 程（ m) 拥堵速度 (km./h) 拥堵时长 (min) 预警发布时间 预警解除时间 474747 三级 78 71 62 1.153846 2.733664 四级 48 47 45 1.875 4.083333 注： 报告分析覆盖的时间段，除了红枫湖区域的拥堵，沿途未报其他拥堵和交通管制。 诱导评价 3 （客流出行行为跟踪分析） 1. 剔除子夜 0 点的数据，选择短信发送的时间范围： 2018 年 2 月 21 日 08 ： 24-22 ： 30 2. 总数据量： 7574 条

字低空元宇宙，实现对空域的模拟仿真、规划管理、运营调度和应用支撑等。 √ 建立一套体系性的计算模型方法， 生成基于人工智能模型或规则模型的低空运行方案： 达成目标：实现低空空域及交通路线的动态规划、空域与交通管制的协同管理效能优化、低空态势感知和异常警告等功能，全面 提 高空中交通等空域管理实时性及响应能力。 ■ 低空应用层：通过创新应用部分提供任务规划应用、监测与勘测应用、交通管理应用、无人机配送等应用服务，满足 成立非盈利型公司接管 空中管制职责，以提高 运营效率和服务质量并 减少延误成本。《 21 世 纪航空创新、改革和再 授权法案 (AIRR) 》明 确取消联邦政府的空中 交通管制职责，将美国 空管职能从 FAA 剥离并 私有化，成立联邦特许 的非营利性公司 (ATC 公司 ), 负责对无人机 或者各种飞行器的检测、 指挥以保障空中航行的 安全，提高空中交通的 管理效率。 川大智胜：自主创新，打造世界领先的空管系统 D 川大智胜成立于 2000 年，将图形图像技术、人工智能技术应用到三维测量与人脸识别、航空与空中交通管理、飞行 模 拟等领域，是国内领先的三维人脸识别系统及空中交通管制系统的产品开发、系统集成和服务供应商。同时，公司 也 是国家空管自动化系统技术重点实验室和视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室的试验基地和技术支撑单位。 aD 目前公司的主营业务领域为民航空管和军航空管，具体包括：

行业报告│行业专题研究 1. 空域：低空用户如何飞？ 1.1 空域改革：非管制类空域激活低空 划设非管制空域：国际民航通行做法。管制/非管制类空域的主要差别是是否需 要提供空中交通管制服务，在管制区域内应当：（1）接受空中交通管制服务，（2）遵 守管制员的指令和许可；非管制类空域内，符合要求的飞行活动不受限制。国际民航 组织建议，空域划分为 A-G 七类（G 类为非管制空域），我国空域分类部分采用该方

针对性的优化策略。例如，在事故高发路口，系统可以建议优化信 号灯配时、增设交通标志或改善道路设计。此外，AI 模型还可以基 于天气、交通流量等动态因素，预测事故风险等级，并调整相关路 段的限速或交通管制措施。 在实际应用中，AI 模型的降低事故率效果可以通过以下措施进 一步提升： - 动态限速控制：根据实时交通流和道路条件，动态调整限速值， 减少因车速过快导致的碰撞风险。 - 驾驶员行为分析：利用车载传感器和 环境数据包括气象条件（如温度、湿度、风速、降雨量）以及 空气质量等，这些因素会显著影响交通流量与驾驶行为。数据 来源为气象局和环保部门的监测站点或卫星遥感数据。 4. 事件数据 事件数据包括交通事故、道路施工、临时交通管制等突发性事 件信息。其来源通常为交通管理部门的事故上报系统、市民举 报平台以及社交媒体（如微博、微信）上的舆情数据。这类数 据多为非结构化文本或图片，需要经过自然语言处理与图像识 别技术进行提取与分析。 此外，AI 大模型还可以通过与城市管理系统的集成，实现跨部 门的协同决策。例如，在大型活动期间，模型可以与公安、交通、 城管等部门的数据平台对接，综合评估活动对周边交通的影响，提 出合理的交通管制和疏导方案。 为了更直观地展示多场景协同决策的效果，以下数据表格列出 了某城市在不同交通场景下 AI 大模型的决策效果对比： 场景 处理时间（分钟） 拥堵指数（0-10） 事故率 （%）