1.一种基于多智能体的大规模航空器运动仿真方法，其特征在于，所述方法包括：根据航空器飞行计划配置航空器的飞行性能参数；生成飞行意图指令；将生成的飞行意图指令转换成航空器可跟踪的参考飞行状态信息；根据配置的航空器的飞行性能参数计算航空器运动状态信息；根据航空器运动状态信息与参考飞行状态信息之间的误差，进行航空器运动的闭环仿真；所述根据航空器飞行计划配置航空器的飞行性能参数，包括：根据飞行计划确定航空器类别与型号；根据飞行计划确定航空器载荷与油量信息；根据确定的航空器类别与型号、载荷与油量信息，通过自动查表配置对应型号航空器的飞行性能参数；所述生成飞行意图指令，包括：根据航空器飞行计划与航空器的飞行性能参数，生成航空器门到门的满足4D航迹约束条件的第一飞行意图指令；将生成的飞行意图指令转换成航空器可跟踪的参考飞行状态信息时，根据第一飞行意图指令、航空器当前运动状态参数与航空器运动状态解算时间步长，通过线性插值方法计算得到航空器可跟踪的参考飞行状态信息；根据配置的航空器的飞行性能参数计算航空器运动状态信息，包括：根据配置的航空器的飞行性能参数，选取对应类别的航空器动力学模型，配置对应机型的空气动力学与航空器结构参数；根据飞行计划为航空器配置载荷、油量；根据空气动力学与航空器结构参数和飞行性能参数对航空器智能体进行分类，对分类后的航空器智能体统筹计算资源，批量计算航空器智能体的运动状态信息，生成大规模航空器运动状态信息；所述根据航空器运动状态信息与参考飞行状态信息之间的误差，进行航空器运动的闭环仿真，包括：计算航空器运动状态信息与参考飞行状态信息之间的飞行状态误差；将飞行状态误差信息输入至航空器运动自动控制器，采用多阶PID方式计算航空器智能体反馈控制输入参数；将航空器智能体反馈控制输入参数输入至航空器运动模型，得到航空器智能体航迹仿真数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成飞行意图指令，包括：当在航空器航行过程中接收到空中交通管制指令时，根据所述空中交通管制指令与配置的航空器飞行性能参数，生成满足空中交通管制的第二飞行意图指令。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述生成飞行意图指令，包括：当在航空器航行过程中预测到可能的交通冲突时，生成实现无冲突的第三飞行意图指令。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当在航空器航行过程中预测到可能的交通冲突时，生成实现无冲突的第三飞行意图指令，包括：根据该航空器智能体周围的空中交通态势信息，预测周围交通的第一短期4D航迹；根据第一飞行意图指令和第二飞行意图指令预测该航空器智能体的第二短期4D航迹；根据第一短期4D航迹和第二短期4D航迹判断航空器智能体与周边航空器可能发生的交通冲突时空包线；根据航空器智能体运动模型建立符合航空器性能约束的机动动作库，采用多层搜索树搜索可脱离冲突时空包线的航空器最优机动序列；将航空器最优机动序列输入至航空器智能体运动模型后得到的输出结果确定为第三飞行意图指令。
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