本文由Weixin Zhai、Xiaochong Tong、Shuangxi Miao、Chengqi Cheng和Fuhu Ren共同撰写，分别来自北京大学前沿交叉学科研究院、郑州测绘学院、北京大学工学院和北京大数据研究院。该研究于2019年7月15日发表在《ISPRS International Journal of Geo-Information》期刊上，题为《Collision Detection for UAVs Based on GeoSOT-3D Grids》。
随着无人机（Unmanned Aerial Vehicles, UAVs）在军事和民用领域的广泛应用，无人机数量的急剧增加带来了空中交通安全的挑战。传统的碰撞检测方法存在两大缺陷：一是随着空间实体数量的增加，成对计算的计算负担呈指数增长；二是现有的基于网格的方法在处理大量高速移动物体的复杂场景时表现不佳。为了解决这些问题，本研究提出了一种基于GeoSOT-3D网格的无人机碰撞检测模型。GeoSOT-3D是一种三维地理空间参考系统，能够高效地管理和处理空间数据。
研究分为以下几个步骤： 1. GeoSOT-3D网格系统的构建：GeoSOT-3D网格系统通过三次迭代将地球划分为512°×512°的网格，并在每个1°的网格中进一步划分为64′，最后在每个1′的网格中划分为64″。通过这种方式，GeoSOT-3D网格系统具有全球多维八叉树层次结构，能够精确到厘米级别。 2. 多级时空索引的建立：研究采用多表策略初始化非关系型空间数据库，并将时空数据以GeoSOT-3D网格代码为主键插入数据库中。通过这种方式，碰撞检测过程从成对计算转变为多级查询，大大减少了计算复杂度。 3. 碰撞检测算法的实现：研究提出了单网格和多网格的碰撞检测算法。单网格算法通过逐级查询父网格代码来判断是否存在碰撞风险，而多网格算法则通过并行插入和查询多个网格代码来实现高效的碰撞检测。
研究通过四个仿真实验验证了基于GeoSOT-3D网格的无人机碰撞检测模型的可行性和效率。实验结果表明，64米的GeoSOT-3D网格是最适合的基本网格尺寸，与传统方法相比，时间消耗减少了约50-80%。具体实验结果如下： 1. 网格尺寸选择实验：通过对比128米、64米和32米的网格尺寸，发现64米网格在计算效率上表现最佳。 2. 无障碍物空域的计算效率实验：在无其他障碍物的空域中，基于64米GeoSOT-3D网格的方法比传统的三维坐标计算方法效率高出约80%。 3. 有障碍物空域的计算效率实验：在有障碍物的空域中，基于64米GeoSOT-3D网格的方法同样表现出色，时间消耗减少了约70-80%。 4. 编队优化实验：在无人机编队飞行中，通过优化查询过程，时间消耗进一步减少了25%。
本研究提出了一种基于GeoSOT-3D网格的无人机碰撞检测方法，能够有效解决传统方法在计算复杂度和处理复杂场景时的不足。通过多级时空索引和多表策略，该方法显著提高了碰撞检测的计算效率，适用于大规模无人机编队飞行和复杂空域管理。未来的研究将通过在真实无人机上进行实验，进一步验证该模型的实用性。
该研究不仅为无人机碰撞检测提供了一种高效的解决方案，还为无人机编队飞行、空域管理和路径规划等应用提供了重要的技术支持。其科学价值在于提出了一种基于GeoSOT-3D网格的新型碰撞检测模型，应用价值则体现在其能够显著提高无人机编队飞行的安全性和效率。