航空技術の進歩に伴い、航空交通管理向けの経路計画アルゴリズムが多数提案されてきたが、戦術管制における運用導入は限定的である。この背景には、アルゴリズム設計の優先事項と航空交通管制官の実際のニーズとの間の不一致がある。管制官が求めるのはブラックボックス的な自動化ツールではなく、明確な意思決定根拠を提供し、計算効率が高く、人間との協働を前提に設計された支援システムである。
この設計課題に取り組むため、Yiyuan Zouらはエンルート航空交通管制向けの衝突回避経路計画アルゴリズムを開発した。アルゴリズム設計は二つの核心原則に従う。第一に、解空間表示が持つ解釈性と柔軟性を活かし、実行可能なすべての安全な行動を提示し、動的に変化する最適化目標に対応できるアルゴリズムを構築すること。第二に、管制官が運用制約を適用する際に自然に用いる意思決定ロジックを組み込むことである。運用制約には間隔基準、機動性制限、ウェイポイント最小化、経路の実用性が含まれる。
アルゴリズムは、距離ベース、時間間隔ベース、領域ベースという三つの意図ベース衝突検出法を解空間フレームワークに統合し、計算効率の良い方法で衝突のない経路を特定する。さらに、解空間経路計画（SSPP）のために頂点ベースとエッジベースの探索ノードを提案し、それぞれSSPPVとSSPPEという二つの変種を導出した。これらは計算速度と解品質の観点から評価された。
実証結果によれば、マーストリヒト上部領域管制センター（MUAC）のデルタセクターに基づく運用関連シナリオにおいて、5海里グリッドを使用した場合、領域ベース衝突検出と組み合わせたSSPPVが最良の性能を示し、平均わずか3.69ミリ秒で経路を計算した。この性能は、戦術管制におけるリアルタイム意思決定支援の実現可能性を示唆している。本研究はarXivに掲載され、論文番号は2607.00064、全37ページ、16枚の図を含む。