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



tải về 0.87 Mb.
Chế độ xem pdf
trang1/6
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



Conflict-Free Trajectory Planning Based on a Data-Driven

Conflict-Resolution Model

Esther Calvo-Fernández

and Luis Perez-Sanz



Universidad Politécnica de Madrid, 28040 Madrid, Spain

José Manuel Cordero-García

CRIDA, ATM R&D Reference Center, 28022 Madrid, Spain



and

Rosa María Arnaldo-Valdés

§

Universidad Politécnica de Madrid, 28040 Madrid, Spain



DOI: 10.2514/1.G000691

In a trajectory-based operations

’ environment, at some time during the planning phase, shared business

trajectories will become reference business trajectories, and not necessarily conflict free. This paper presents a way of

obtaining a conflict-free solution for all planned trajectories during the strategic phase (before becoming reference

business trajectories). The proposed methodology incorporates 1) a data-driven conflict-resolution model, and 2) a

multiobjective global optimization that considers the interests of a variety of actors in the air traffic management

community: particularly, air navigation service providers and airlines.

Nomenclature

C

=



number of conflicts during a single scenario

d

=



distance, n miles

F

=



conflict-resolution model nonlinear map

f

=



objective of the multiobjective problem

h

=



altitude, ft

k

=



number of clusters

o

=



number of observations to build a histogram

p

n



=

fixed points of the flight plan

S

=

number of scenarios



t

=

time, s



tanα = slope of the Pareto frontier curve

X

i



=

input variables of the conflict-resolution model

x

=

vector of decision variables



Y

i

=



output variables of the conflict-resolution model

ε

i



=

constraint vector of the

ϵ-constraint method

λ

=



longitude, °

Σ

=



solution space of the multiobjective problem

φ

=



latitude, °

I.

Introduction



I

N THE future, air traffic management (ATM) will have to become

increasingly automated in order to handle greater complexity and

larger volumes of traffic.

ATM in Europe is evolving around the trajectory-based operations

(TBOs) concept of operations (SESAR Consortium) [1]. It relies on

individual four-dimensional (4-D) trajectories to pave the way for

new levels of planning, contributing to the objective of dealing with

increasingly complex situations. As such, a TBO offers new

possibilities as regards planning in the strategic phase. This can cover

periods ranging from a few hours to a few days before operation. The

planning stage consists of the strategic and pretactical phases, both of

which occur before the planned trajectory becomes a reference

business trajectory (RBT). If potential conflicts between aircraft

trajectories can be automatically solved at the planning stage, then

controllers will spend less time on tactical conflict detection and

resolution. This will free them up to monitor adherence to the plan

and enable them to deal with more complex traffic situations [2].

However, this shift to reliable deconflicted planning is neither

straightforward nor direct. Nowadays, there are many uncertainties

when executing the plan. Therefore, the information available at the

strategic phase is not reliable for accurate planning purposes,

regardless of how effective the deconfliction models are. TBOs and, in

particular, 4-D trajectory management, are expected to provide the

necessary breakthrough in terms of improved predictability. The

SESAR Program [3] states that the transition to TBOs will

progressively improve the accuracy and availability of information for

both planning and execution purposes. This will be achieved by using

the target time over (TTO) and target time of arrival (TTA) as the main

drivers for improving predictability, and consequently efficiency and

capacity key performance areas (KPAs). Extended planning, ideally

up to the strategic phase, is expected to bring benefits to the overall

ATM system through a set of operational KPAs. This study presents a

method for deconflicted trajectory planning in the strategic phase.

Specifically, the study looks at the business trajectory lifecycle as

part of the TBO concept [4]. It investigates the shared business

trajectory (SBT), the reference business trajectory, and the transition

between them. The SBT is the published business trajectory that is

available for collaborative ATM planning purposes. The RBT is the

trajectory that the user agrees to fly and the air navigation service

providers (ANSPs) and airports agree to facilitate. The SESAR

concept does not specify the time at which the SBT changes to an

RBT, nor does it mention a specific trigger that will cause this to

happen. However, according to the current concept, the RBT does not

necessarily need to be conflict free: it is defined before departure and

is the best balance between the needs of the airspace user and the

constraints of the ATM system. Deconfliction is left for the tactical

phase. The aim of this study is to reconcile the balance, between needs

and constraints, with the requirement for conflict-free planning.

The overall aim of the study is to present a methodology to achieve

conflict-free planning or, at the very least, to minimize the number of

conflicts. It uses 1) a data-driven model with multiple examples of

conflict-resolution actions, and 2) a multiobjective optimization

process that takes the requirements of the different ATM actors into

consideration.

Received 2 June 2016; revision received 16 September 2016; accepted for

publication 19 September 2016; published online 20 December 2016.

Copyright © 2016 by Technical University of Madrid (UPM) and CRIDA.

Published by the American Institute of Aeronautics and Astronautics, Inc.,

with permission. All requests for copying and permission to reprint should be

submitted to CCC at www.copyright.com; employ the ISSN 0731-5090

(print) or 1533-3884 (online) to initiate your request. See also AIAA Rights

and Permissions www.aiaa.org/randp.

*Ph.D. Student, School of Aeronautical and Space Engineering, Ramiro de

Maeztu 7; e.calvo@alumnos.upm.es.

Professor, School of Aeronautical and Space Engineering, Ramiro de



Maeztu 7; l.perez@upm.es.

Principal R&D Engineer, Av. de Aragón 402; jmcordero@e-crida.



enaire.es.

§

Professor, School of Aeronautical and Space Engineering, Ramiro de



Maeztu 7; rosamaria.arnaldo@upm.es.

615


J

OURNAL OF

G

UIDANCE


, C

ONTROL


,

AND


D

YNAMICS


Vol. 40, No. 3, March 2017

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




The data-driven model is not based on a static protocol method.

Rather, it uses a conflict-resolution dataset, thereby dynamically

capturing the behavior of air traffic controllers in conflict situations.

In this way, it deals with the issues raised in [5] regarding ATM

automation.

The methodology demonstrates the feasibility of using the

improved trajectories that the TBO will provide in dynamic

deconflicted flight planning. It presents a data-driven approach that

relies on the use of flight planning and surveillance information only.

This information is available to all air navigation service providers.

The study deals with the transition phase from a SBT to a RBT. The

solution should ideally produce a more refined and collaborative

planning process. To provide a plan that takes the interests of all

stakeholders into consideration, the study includes a multiobjective

optimization process. It balances competing demands such as

reducing fuel consumption (of interest to airlines) and sticking with

traditional air traffic control (ATC) solutions for resolving conflicts.

The two aspects, the data-driven model and the optimization

process, provide a new approach to conflict-free strategic planning as

compared with the present state of the art [6

–18]. This paper 1) sets

out the methodology used to generate the conflict-resolution model,

2) presents a multiobjective optimization to provide the optimal

conflict-free plan, and 3) presents the results.

The research presented here is a proof of concept for strategic

conflict-free planning. The algorithms used are at the script prototype

stage and are developed and tested using MATLAB (matrix laboratory),

which is a multiparadigm numerical computing environment and

fourth-generation programming language.

The approach presented in this paper will be of most interest to the

operational staff in charge of strategic planning before operation. The

window is from days to hours before operation. This approach is not

intended for use by air traffic controllers. The aim is to develop an

operational scenario that is useful for monitoring rather than for

detailed conflict detection and resolution.

The proposed methodology is compatible with the continuous

layered planning scheme defined in the ATM master plan, as it can be

applied to local, subregional, or network environments.

II.

Methodology



This section describes the methodology followed in this study,

specifically focusing on the data and architecture used.

A.

Data


The goal of a data-driven model is to extract information from a

dataset and transform it into an understandable structure for further

use. Therefore, the quality of the data source is the crucial factor.

Marzuoli et al. [19] presented an air traffic flow model based on a

data-driven approach, whereas Salaun et al. [20] presented aircraft

proximity maps based on data-driven flow modeling.

This study uses real operational data provided by ENAIRE, which

is the Spanish air navigation service provider, in coordination with

EUROCONTROL, which is the European network manager. The

specific operational information used in this study is as follows:

1) The study uses flight plan (FP) information from the flight plan

information management system, which is a subsystem of the

Spanish ATC platform. This contains information on every flight plan

currently in flight or scheduled to fly. All the changes and cancellations

that affect flight plans are constantly updated and registered in the

system.


2) Radar tracks (RTs) are information from secondary radars that

are sent to the operational air traffic control platform. They include

the flight call sign, altitude, speed, position, direction, and time. The

information is updated every 5 s.

In the study, we looked at more than 300,000 flights. This covered

a period of 72 days with more than 4200 flights per day. The radar

tracks came from the continental Spain flight information region

(FIR). Figure 1 shows Spain and the surrounding area divided into

FIRs. The borders of the continental Spain FIR are also indicated.

The vast amount of operational data means that any potential bias

due to a particular individual, sector, weather, or traffic pattern is

avoided. The gap between the current flight planning information and

the expected TBO SBT/RBT information will be bridged by having

readily available accurate data [3]. Note that availability is defined as

having the necessary information at the precise moment.

B.

Architecture



The objective is to obtain optimal conflict-free planning that

integrates air traffic controller knowhow. Therefore, the study is

divided into three processes (Fig. 2). The first process generates the

conflict-resolution model using a data-driven approach. In the second

process, the conflict-resolution model is used to resolve any conflicts.

And, finally, the third process looks at the different alternatives to

identify the optimal solution.

The conflict-resolution model, generated in the first phase, has a

large database containing around 18,000 conflicts over the 72-day

period. These conflicts are obtained from all of the updates to the

flight plans in the tactical phase. It also contains the tactical resolution

of the conflicts, calculated by measuring adherence to the active flight

plan by using radar track data. This process is explained in detail in

Sec. II.C.

The model considers vertical and time-based actions to resolve any

conflicts. We have not contemplated horizontal actions because

doing so would require a

“vectoring” strategy, which would entail the

use of new navigation points for rerouting. As such, horizontal

conflict-resolution actions are inherently tactical, and therefore not

suitable in a strategic planning methodology.

In the second process, we detected all the conflicts in the strategic

phase of the flight plans over 48 randomly selected days. The model

from the first process was applied to these conflicts, resulting in a set

of potential resolutions for each conflict. This process is explained in

detail in Sec. II.D.

The alternative resolutions were assessed in the final process of

multiobjective optimization, giving an optimal conflict-free plan.

This process is detailed in Sec. II.E.

C.

Development of a Conflict-Resolution Model Using a Data-Driven



Methodology

Several methods have been proposed to automate air traffic

conflict detection and resolution. Kuchar and Yang [6] compiled a

survey of 68 different modeling methods. Xiangmin et al. [7]

presented a strategic flight conflict-avoidance approach based on a

memetic algorithm. Valenzuela and Rivas [8] offered a method for

conflict detection and resolution based on the use of predefined

trajectory patterns. Matsuno el al. [9] proposed a stochastic near-

optimal control method for determining aircraft conflict-resolution

trajectories in the presence of uncertainty in real time. Durand and

Barnier [10] experimented with an algorithm derived from robotics to

provide arguments for centralized air traffic control.

Optimal conflict-resolution approaches have also been widely

studied, focusing on different objectives. Frazzoli et al. [11] looked at

the resolution of conflicts involving many aircraft and presented a

methodology whereby each aircraft proposed its desired heading

while a centralized authority resolved any conflict that might arise

between aircraft. Clements [12] investigated the problem of optimal

control formulation and incorporated a minimum-time deviation

objective. Raghunathan et al. [13] looked at dynamic optimization

Fig. 1

Continental Spain FIR.



616

CALVO-FERNÁNDEZ ET AL.

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



strategies for three-dimensional conflict resolution of multiple

aircraft using numerical trajectory optimization methods. Hu et al.

[14] analyzed conflict-free maneuvers to identify the one that

minimized a certain energy cost function. Green and Grace [15]

described the concept for a tool to help air traffic controllers plan

efficient spacing strategies, thereby resulting in reduced workloads

and fuel consumption.

In different studies, the knowledge of air traffic controllers is taken

into consideration. Isaacson and Robinson [2] presented a knowledge-

based conflict-resolution process that allowed predicted conflicts to be

resolved in a way that was consistent with ATC common practice.

Flicker and Fricke [16] used the knowledge of air traffic controllers to

increase acceptance of the conflict-resolution system.

Conflict-free planning is also considered in other studies. Huang

and Tomlin [17] generated conflict-free plans while minimizing

either total aircraft transit time through the sector or deviation from

the nominal flight plan. Yokoyama [18] proposed a decentralized

model predictive control algorithm for planning three-dimensional

conflict-free trajectories for multiple aircraft.

In this study, we analyzed around 18,000 operational conflicts. The

aim was to produce a model based on the actions taken by air traffic

controllers in the tactical phase, specifically by measuring adherence

to the active flight plan by using radar track data.

This model is given by the function

Y  FX

(1)


where X is the input vector that characterizes the conflict (in

particular, the relationship between the aircraft trajectories); Y is

the conflict-resolution matrix that contains the solutions proposed by

the model; and FX denotes the nonlinear map that describes the

dependence between the conflict and the resolution.

1.

Data Preparation



The dataset collected during a single scenario is represented as

follows:


fX

i

; Y



i

g

C



i1

(2)


where C is the number of conflicts; X

i

is the input variables; and Y



i

is

the output variables.



The historical database used to develop the model consists of a

collection of conflicts: in other words, a set of sets

ffX

i

; Y



i

g

C



i1

g

S



dt1

(3)


where dt is the time interval of the scenario; and S denotes the total

number of scenarios.

Solomatine and Ostfeld [21] highlighted the importance of data

preparation in any modeling exercise: in particular, the choice of time

intervals used to create the scenarios. A number of studies in other

fields [22

–24] dealt with the selection of optimal data time intervals.

Scenarios were generated at time intervals of 5 min, giving 288

scenarios per day for each day of operation. This time interval

approach was used because the flight plans of a specific flight are

updated frequently; therefore, conflicts must be detected within a

short period of time. The interval was chosen based on a study [25] in

which a conflict-detection model was analyzed using RAMS Plus,

which is an ATM fast-time simulation tool. The study reassessed

conflict samples every 5 min. As shall be seen in the following, in the

Results section (Sec. III), when we looked at the conflicts detected

over a sample period of one day, we found that only 1.10% of the

conflicts detected using 1 min intervals were not detected when 5 min

intervals were used. Therefore, we considered 5 min intervals to be

apt for the study.

The air traffic controller uses flight plan information to predict and

monitor air traffic in the tactical phase, making the necessary changes

to each trajectory in order to ensure aircraft separation. Thus, in each

scenario, the necessary data are 1) the latest updated flight plans, used

to detect and categorize conflicts; and 2) radar tracks, to identify the

actions taken by controllers to resolve the conflicts.

2.

Conflict Detection Based on Historical Data



A conflict is defined as a situation in which two aircraft

simultaneously lose both horizontal and vertical separation minima.

The current en route standard criteria are a minimum horizontal

separation of 5 n miles and a minimum vertical separation of 1000 ft.

It is necessary to project the trajectory of a flight into the future in

order to predict whether or not there will be a conflict. This projection

is based on the available information: in other words, the current

position and the flight plan. As with all predictions, there is a degree

of uncertainty.

There are many studies dealing with trajectory prediction in ATM.

In this study, the position of the aircraft will be projected into the

future along a single trajectory. The position will be extrapolated

using current flight plan information, known to the controller, such as

the waypoint and estimated times. To emulate a TBO environment,

this information must be available at the planning stage as part of the

business trajectory management. This information would typically

be in the form of a set of TTO/TTAs, which can be used to estimate the

speeds if this information has not been included. An important

assumption is that TTO/TTA, or TTA, and speed profile data are

available.

The 4-D trajectory (synthetic flight plan) is generated by sampling

a point every 5 s. This interval was shown in [26] by Durand and

Gotteland to be small enough to detect every conflict. In accordance


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