Python空域冲突检测：高效处理98个空域需求申请

本文介绍如何使用Python程序处理98个空域需求申请，并检测其中潜在的空域冲突。每个空域需求包含顶点坐标、高度范围和时间范围等信息。

Python代码实现

以下Python代码示例展示了如何检测空域冲突：pythondef check_conflicts(requirements): ''' 检测空域需求列表中的冲突。

Args:        requirements: 包含空域需求的列表，每个需求以字典形式存储，包含'vertices'、'height_start'、'height_end'、'time_start'和'time_end'等键值对。

Returns:        包含冲突空域需求对的列表。    '''    conflicts = []  # 存储冲突的空域需求对

for i in range(len(requirements)):        for j in range(i + 1, len(requirements)):            req1 = requirements[i]            req2 = requirements[j]

        # 检测冲突条件            if (req1['time_start'] < req2['time_end'] and req1['time_end'] > req2['time_start'] and                req1['height_start'] < req2['height_end'] and req1['height_end'] > req2['height_start'] and                req1['vertices'] == req2['vertices']):                # 存在冲突                conflicts.append((req1, req2))

return conflicts

示例空域需求数据requirements = [ {'name': '空域1', 'vertices': [(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), (x4, y4)], 'height_start': h1, 'height_end': h2, 'time_start': t1, 'time_end': t2}, {'name': '空域2', 'vertices': [(x5, y5), (x6, y6), (x7, y7), (x8, y8)], 'height_start': h3, 'height_end': h4, 'time_start': t3, 'time_end': t4}, # ... 其他空域需求数据]

检测冲突conflicts = check_conflicts(requirements)

打印冲突结果if len(conflicts) > 0: print('存在空域冲突：') for conflict in conflicts: print(conflict[0]['name'], '与', conflict[1]['name'], '存在冲突')else: print('没有发现空域冲突')

代码说明

• check_conflicts 函数：该函数接收一个包含空域需求的列表，并返回冲突的空域需求对。* 冲突判断条件： * 时间重叠： req1['time_start'] < req2['time_end'] and req1['time_end'] > req2['time_start'] * 高度重叠： req1['height_start'] < req2['height_end'] and req1['height_end'] > req2['height_start'] * 顶点坐标相同： req1['vertices'] == req2['vertices']* 示例数据：代码中提供了示例空域需求数据，你可以根据实际情况修改。

注意事项

• 实际应用中，空域冲突检测可能需要考虑更多因素，例如空域形状、飞行速度、气象条件等。* 你可以根据实际需求修改和扩展代码，例如添加更复杂的冲突检测逻辑、优化算法效率等。