Conflict-Free Trajectory Planning Based on a Data-Driven Conflict-Resolution Model



tải về 0.87 Mb.
Chế độ xem pdf
trang4/6
Chuyển đổi dữ liệu13.04.2022
Kích0.87 Mb.
#51623
1   2   3   4   5   6
Conflict-Free Trajectory Planning Based on a Data-Driven Conflict-Resolution Model

a)

b)

Temporal resolution (min)

-6

-5

-4



-3

-2

-1



0

1

2



3

4

5



6

% Conflicts

0

1

2



3

4

5



6

Vertical resolution (ft)

-6000 -5000 -4000 -3000 -2000 -1000

0

1000 2000 3000 4000 5000 6000



% Conflicts

0

5



10

15

20



25

30

Fig. 13



Histograms: breakdown of a) temporal deviations; and b) vertical deviations.

620


CALVO-FERNÁNDEZ ET AL.

Downloaded by UNIV. OF ARIZONA on March 14, 2017 | http://arc.aiaa.org | DOI: 10.2514/1.G000691 




we look at how we arrived at the optimal solution using multiobjective

optimization. The optimal solution identified may not have been the best

theoretical solution. It was, however, the best of the set of solutions

proposed by the conflict-resolution model, and was therefore an effective

optimal solution that the air traffic controllers were able to apply.

1.

Statement of the Multiobjective Problem



Each of the potential resolutions to a conflict has to balance

competing demands. On the one hand, there is a desire to minimize

fuel consumption (which is of interest to the airlines); on the other

hand, there is the wish to maximize the likelihood of the proposed

conflict-resolution maneuver being implemented by controllers.

Those solutions with a higher likelihood (of the resolution being

implemented by the controller) are the most appropriate.

Figure 10 shows all the possible temporal and vertical resolutions,

proposed by the model, for an individual conflict. The y axis indicates

the additional fuel consumed by each resolution, and the x axis gives

the percentage likelihood of the resolution being implemented by the

controller. This is labeled

“Likelihood of ATC resolution (%).” The

optimal solution is one that maximizes the value of x and minimizes

y. Figure 10 gives the potential resolutions to one specific conflict.

However, a typical flight-planning scenario will involve a number of

conflicts and, in such cases, the search for Pareto-optimal solutions

must be automated.

The first objective is to reduce the cost of the resolution, thereby

satisfying the airline. The second objective is to solve the conflict by

using, as far as possible, the maneuvers normally applied by the

controller. In this way, we will get a more homogeneous flow




tải về 0.87 Mb.

Chia sẻ với bạn bè của bạn:
1   2   3   4   5   6




Cơ sở dữ liệu được bảo vệ bởi bản quyền ©hocday.com 2024
được sử dụng cho việc quản lý

    Quê hương