综述：城市空中交通安全性：一种矩阵结构化综述

《Green Energy and Intelligent Transportation》：Urban Air Mobility Safety: A Matrix Structured Review

　　

城市空中交通（UAM）能够重塑城市交通，但同时也带来了复杂且前所未有的安全性挑战。鉴于此，研究人员通过相关文献的结构化调研对UAM安全性的现状进行了系统审查；此后，提出了一种新颖的基于结构化矩阵的分类与分析框架（“UAM-SafeM”）。该框架从两个互补的视角分析安全性：UAM的运行维度，涵盖飞行安全、航路安全、运行安全和社会安全；以及核心分析过程，其中审查了风险源、资产和缓解技术。通过将过程映射到运行架构，该方法确保了全面审查。随后，在四个安全层面对潜在风险及最先进的缓解技术进行了全面审查，并参考了广泛文献的研究结果。关键的是，UAM-SafeM强调UAM安全性不仅由各个层内塑造，还由层间交互塑造，包括风险传播和缓解的相互依赖性。在这些关系的基础上，本文确定了研究空白，并提出了一个矩阵指导的路线图，以支持可扩展、安全和社会可接受的实施。

1. 1.
   引言
   快速城市化加剧了城市交通拥堵，对经济活力和可持续发展构成重大挑战。传统地面交通系统接近容量极限，使得开发三维（3D）出行解决方案的需求增强，低空空域（通常低于地面400英尺，某些构型可能扩展）的潜力受到关注。城市空中交通（UAM）是一种利用低空空域的新兴范式，代表了一种革命性的城市出行方式。该技术利用多种飞行器，包括无人驾驶航空器（UAV）和电动垂直起降（eVTOL）飞行器，构建新的交通网络维度以完全规避地面拥堵。全球主要经济体已制定雄心战略，美国联邦航空管理局（FAA）引领适应性和空域管理框架，欧洲侧重集成UAM网络和数字化空域管理系统，中国将UAM提升为国家战略优先事项，成立新兴航空经济司。尽管工业活动 intense，且UAM技术在非城市应用中得到验证，但从受控环境过渡到城市密集低空空域时，必须应对“城市峡谷”、多变气象、非合作目标及通信导航监视基础设施交互等重大阻碍。当前文献多聚焦独立的具体安全问题，缺乏统一视角审视风险在子系统与运行层的传播，无法全面识别、分析和缓解系统性风险。因此，UAM安全管理范围扩大，涵盖单机可靠性、飞行规划、动态空域管理、冲突解决及社会影响如噪声和隐私。这些技术、运行和社会风险的汇聚及复杂交互，阻碍了低空空域广泛开放和公众接受。为导航此复杂风险并提供统一分类，本研究建立UAM-SafeM框架，从运行和分析两个维度系统审查UAM安全，重点关注城市环境适用的风险缓解策略。关键贡献包括：提出UAM-SafeM矩阵框架；全面审查四个维度的风险与缓解技术；通过跨层交互表征安全性；识别研究空白并提出未来方向。
2. 2.
   UAM安全矩阵
   2.1 UAM的关键特征
   UAM具有异于传统航空和地面交通的独特运行特征，从根本上重塑了风险认知。这些特征包括：
   2.1.1 异构性（HG）：UAM系统内多种飞行器类型、运行模式和性能能力共存于共享低空空域，与传统的标准化机队形成鲜明对比，多样性由不同设计理念驱动，服务于乘客运输、物流、基础设施检查和应急响应等应用。
   2.1.2 高密度（HD）：UAM运行规模远超传统航空，大量飞行器占据城市上方受限的3D空域，吞吐量可比地面交通网络，产生前所未有的实时协调和冲突解决需求。
   2.1.3 高频（HF）：源于可扩展服务模式（如包裹递送和短途客运）的运行要求，需要快速周转和连续运行，产生密集交通流，区别于传统航空的计划隔离模式。
   2.1.4 高复杂性（HC）：源于城市动态约束和低空环境障碍（密集高层建筑、自然地形、地面障碍及高度变化的气象条件如风切变和降水）。这些特征在UAM、传统航空和地面交通的比较中总结，HG、HD、HF和HC不仅是根本差异，也是UAM高风险的关键原因。例如，异构机队在受限走廊高密度短间隔运行并遭遇复杂风切变时，会触发飞行安全（多旋翼推力裕度低、电池快速耗电）、航路安全（偏离4D轨迹、间距不规则传播）、运行安全（冲突解决规则失效）和社会安全（异常噪声、失控坠毁风险）四个层面的风险。这说明了四个安全层相互依赖，需同时考虑所有四个视角。

2.2 UAM安全相关文献

基于上述特征，研究人员进行了系统性文献检索，在Web of Science核心合集中以主题搜索获取2015–2025年文献，公式TS = (urban air mobility OR UAM OR eVTOL OR advanced air mobility OR AAM) AND (safety OR risk)，初获1797篇，经筛选最终纳入223篇。数据显示UAM安全研究持续增长，现有文献主要从飞行、航路、运行和社会四个领域分布，但多数集中于单一层内的孤立技术问题，缺乏针对城市UAM环境的集成、系统化和结构化安全分析框架，这限制了对UAM安全能力的全面评估，并放大公众担忧，阻碍广泛采用。

2.3 UAM-SafeM：安全分析的结构化矩阵框架

为弥补空白，提出UAM-SafeM框架。矩阵行基于UAM运行过程分为四个方面：飞行安全（聚焦单机完整性与性能）、航路安全（管理共享空域资源）、运行安全（管理程序与协议）、社会安全（公众接受度、公平性和外部性）。矩阵列基于安全分析过程核心逻辑，分为三个分析维度：风险源（识别潜在故障和危险起源）、风险资产（描绘承载和传播风险的系统元素）、风险缓解技术（综合减少潜在损失的策略）。该矩阵优势在于两个视角的交叉，与现有形式化分析框架（如SORA、蝴蝶结分析、STPA、FMEA）和分类法（如NASA五支柱框架、U-space）相比，UAM-SafeM属于分类法但具四个重要区别：以安全为中心（交叉四个运行层与三阶段安全分析过程）、系统全面（确保无关键方面遗漏）、跨层风险传播（关注风险跨层系统传播）、空白识别（映射现有研究到具体单元格以快速识别覆盖不足的组合）。UAM-SafeM不旨在替代形式化框架，而是提供更系统全面的分类框架。

1. 3.
   飞行安全
   飞行安全是UAM-SafeM的基础层，关注飞行器内在可靠性。UAM的HG、HD、HF和HC特征重塑了风险轮廓。
   3.1 飞行安全的风险源与资产
   风险与飞行器子系统的物理和功能故障相关。基于核心子系统分类（结构、推进、感知、通信、导航、飞行控制），分析了潜在风险源。例如结构系统的重复起降和阵风加速材料疲劳，推进系统的空气密度影响、电池效率问题，感知系统在高密度下的计算延迟和气象条件下降级，通信系统的频谱竞争和安全漏洞，导航系统的完整性要求和城市峡谷信号问题，飞行控制系统的软件缺陷和模型不准确。这些风险源不仅是传统航空风险的延伸，更是与UAM核心特征绑定和放大。
   3.2 飞行安全的风险缓解
   3.2.1 结构系统：研究聚焦通过先进设计缓解材料疲劳、失稳和故障。包括振动与动力学方法、推进-结构集成、系统级设计框架。当前行业主要将飞行安全考虑提前到设计阶段，但缺乏在高频率载荷循环、城市风振或任务剖面HG下的结构完整性验证。
   3.2.2 推进系统：通过电池管理、热控制和系统架构进展应对风险。组件级研究包括超快充电协议、电热保护模块、多状态联合估计（SOC、SOT、SOP）和故障诊断。系统级研究包括分散控制器、模糊逻辑控制混合动力、多目标充电框架。然而，这些研究未量化高频循环或极端城市微气候下的性能退化。
   3.2.3 感知系统：通过环境感知、障碍检测、系统可靠性评估应对风险。包括机载激光雷达风场测绘、动态物体检测、基于视觉的分布式传感、传感器完整性评估。但多数研究孤立检查风险，未评估多风险同时发生（如风切变加障碍遮挡）的性能，且在真实城市微气候下的鲁棒性未验证。
   3.2.4 通信系统：通过可重构智能表面（RIS）辅助轨迹优化和预测算法缓解中断和延迟，但RIS部署维护和预测算法在紧急事件下的性能仍需验证，且未考虑多模态干扰和分布式频谱管理。
   3.2.5 导航系统：通过协作导航和机器学习驱动框架应对全球导航卫星系统（GNSS）拒绝环境和网络攻击，但缺乏能联合处理信号退化、网络攻击和飞行器间通信不确定性的集成架构。
   3.2.6 飞行控制系统：作为飞行器中枢神经系统，研究沿线性控制（如PID、LQR）、鲁棒控制（H∞和μ综合）、非线性控制（增量非线性动态逆、反步法、滑模控制等）、智能控制（强化学习、深度学习）和集成控制（混合架构）发展。线性方法简单但依赖固定模型，鲁棒方法处理不确定性但保守，非线性方法处理大包线但计算复杂，智能方法自适应但难验证，集成方法结合经典与智能以构建分层防御，是应对城市空域挑战的有前途路径。
2. 4.
   航路安全
   航路安全关注飞行器与共享受限城市空域动态环境交互产生的外在风险。采用基于任务阶段（飞行前/后、起飞/着陆、航路）的框架分析风险源、资产和缓解策略。
   4.1 航路安全的风险源与资产
   飞行前/后阶段风险源包括设备状态异常、环境信息缺乏，资产为任务计划、空域资源和容量；起飞/着陆阶段风险源包括功率不足、重心偏移、气象条件、复杂地形，资产为垂直机场、地面人员和相邻基础设施；航路阶段风险源包括障碍、通信中断、导航偏差，资产为分配的4D轨迹、动态空域块、通信链路、地面人口和关键基础设施。风险跨阶段传播，如不完整环境数据导致避障耗能增加，进而着陆阶段能量不足。
   4.2 飞行前/后的风险缓解
   4.2.1 路径规划：旨在起飞前预计算4D轨迹以避免冲突。单飞行器路径规划从几何问题发展到多域考虑，包括RFA-Star算法、多目标优化、4D风险管理框架，但多在低密度或单飞行器模拟验证。社会外部性内化成为前沿，如结合声线追踪和低噪声轨迹规划，但计算成本和多约束集成未解决。多飞行器路径规划包括多基因防撞算法、分散实时框架、大规模优化模型，但计算时间限制实时应用，且软约束不能完全保证间隔。战略飞行路径管理系统和协同交通流优化框架展示了预飞行去冲突可行性，但假设固定路由，不适应动态需求。