{"id":105966,"date":"2018-03-11T10:29:43","date_gmt":"2018-03-11T10:29:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/the-collision-avoidance-problem-methods-and-algorithms\/"},"modified":"2018-03-11T10:29:43","modified_gmt":"2018-03-11T10:29:43","slug":"the-collision-avoidance-problem-methods-and-algorithms","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/investigacion-operativa\/the-collision-avoidance-problem-methods-and-algorithms\/","title":{"rendered":"The collision avoidance problem: methods and algorithms"},"content":{"rendered":"

Tesis doctoral de Francisco Javier Martin Campo <\/strong><\/h2>\n

La detecci\u00f3n y resoluci\u00f3n de conflictos a\u00e9reos es actualmente un tema de gran inter\u00e9s para muchas compa\u00f1\u00edas de servicios a\u00e9reos que se preocupan por dar respuesta a la siguiente cuesti\u00f3n: dado un conjunto de aeronaves y sus trayectorias previstas, \u00c2\u00bfqu\u00e9 estrategia deber\u00eda llevarse a cabo por medio de los pilotos y controladores a\u00e9reos para prevenir que los aviones entren en conflicto debido a que las trayectorias de los mismos intersequen entre si? Se han elaborado varios m\u00e9todos para mantener la separaci\u00f3n entre aviones en el espacio a\u00e9reo actual a partir de las caracter\u00edsticas de rutas estructuradas y procedimientos desarrollados. El factor humano es un elemento esencial en este proceso debido a la habilidad de integrar informaci\u00f3n, analizarla y tomar las decisiones oportunas. No obstante, debido a que pueden producirse errores operacionales, los sistemas aut\u00f3matas han empezado a tomar posesi\u00f3n tanto en la cabina de pilotos como en las bases de control a\u00e9reo para ofrecer una decisi\u00f3n y servir como sistemas de alerta de conflictos. Estos sistemas usan un sensor de datos para predecir conflictos entre aviones, alertar de ellos al factor humano y ofrecer un conjunto de instrucciones a seguir para resolver dichos conflictos. Los m\u00e9todos de prevenci\u00f3n de conflictos relativamente sencillos han formado parte del control autom\u00e1tico de tr\u00e1fico a\u00e9reo varios a\u00f1os, y el sistema de prevenci\u00f3n de colisiones ha tomado lugar en el transporte a\u00e9reo, dentro de las cabinas de las aeronaves, desde principios de los 90. Juntos, estos sistemas autom\u00e1ticos ofrecen una red de procedimientos y acciones entre controlador y piloto que hacen mantener las separaciones m\u00ednimas establecidas. Recientemente, ha crecido el inter\u00e9s hacia el desarrollo de sistemas autom\u00e1ticos m\u00e1s avanzados para detectar conflictos en tr\u00e1fico a\u00e9reo y poder ofrecer asistencia a su resoluci\u00f3n. Estos sistemas podr\u00edan hacer uso de tecnolog\u00edas futuras, tales como informaci\u00f3n sobre planes actuales de vuelo, para mejorar as\u00ed la seguridad y permitir nuevos procedimientos para aumentar la eficiencia del flujo de tr\u00e1fico a\u00e9reo. Con el incremento de la demanda en el campo a\u00e9reo, hay una necesidad urgente de implementar este tipo de sistemas para asistir a los controladores a\u00e9reos en el manejo de las cargas de tr\u00e1fico y mejorar la eficiencia del flujo a\u00e9reo. En la literatura se han propuesto varios m\u00e9todos para tratar la detecci\u00f3n y resoluci\u00f3n de conflictos en el espacio a\u00e9reo. Estos m\u00e9todos se han estudiado no solamente para fines aeroespaciales, sino tambi\u00e9n para veh\u00edculos de tierra, en rob\u00f3tica y aplicaciones mar\u00edtimas, dado que las cuestiones fundamentales de prevenci\u00f3n de conflictos son similares a otros medios de transporte. Un resumen de la investigaci\u00f3n reciente sobre el problema de detecci\u00f3n y resoluci\u00f3n de conflictos a\u00e9reos, sugiere que el entorno actual debe ser tal que en \u00e9l debe darse una soluci\u00f3n aproximada al problema y ejecutada, normalmente a trav\u00e9s de un conjunto de ejemplos simplificados. No obstante, en este trabajo se presenta una modelizaci\u00f3n y algoritmia que permite avanzar en el estado-del-arte de la investigaci\u00f3n en el problema. Para comenzar, es necesario tener una definici\u00f3n clara y concisa de un conflicto. Un conflicto es una situaci\u00f3n en la cual dos o m\u00e1s aviones experimentan una p\u00e9rdida de separaci\u00f3n m\u00ednima. En otras palabras, la distancia entre los aviones viola un criterio de separaci\u00f3n establecido. Un criterio frecuentemente utilizado es una distancia m\u00ednima de 5 millas n\u00e1uticas respecto a la distancia horizontal y al menos 1000 pies de separaci\u00f3n vertical. El resultado es una zona protegida o un volumen de espacio alrededor de cada avi\u00f3n que no debe ser infringido en ning\u00fan instante de tiempo por cualquier otro veh\u00edculo. El espacio protegido podr\u00eda ser definido tambi\u00e9n como una regi\u00f3n m\u00e1s peque\u00f1a (por ejemplo, una esfera de 500 pies de di\u00e1metro) en el caso de sistemas de alerta de conflictos en entornos m\u00e1s t\u00e1cticos, o incluso en t\u00e9rminos de otros par\u00e1metros que no sean distancias (como por ejemplo, el tiempo). En cualquier caso, las funciones subyacentes del problema son similares, aunque los modelos espec\u00edficos y los umbrales de alerta ser\u00edan diferentes. El objetivo de los sistemas autom\u00e1ticos es predecir la ocurrencia de un conflicto en el futuro, asistir en la resoluci\u00f3n del mismo y, en algunos casos, comunicar el conflicto detectado a un operador humano. Se requiere un modelo din\u00e1mico en el cual se tenga en cuenta el tiempo para ayudar a predecir las diferentes posiciones de los aviones en el futuro y as\u00ed poder deducir si tendr\u00e1 lugar un conflicto o no. Esta predicci\u00f3n deber\u00eda estar basada \u00fanicamente en la informaci\u00f3n del estado actual del avi\u00f3n (una extrapolaci\u00f3n a trav\u00e9s de una l\u00ednea recta del vector de velocidad actual) o en informaci\u00f3n adicional tal como un plan de vuelo, ya que, con la informaci\u00f3n del estado actual del avi\u00f3n, puede no ser del todo fiable la estimaci\u00f3n de la trayectoria futura debido a la incertidumbre que rodea al modelo. La informaci\u00f3n, en lo que respecta a los estados actual y futuro del avi\u00f3n, puede ser analizada conjuntamente para una mejor toma de decisiones finales. Algunos an\u00e1lisis incluyen una m\u00ednima separaci\u00f3n pronosticada o el tiempo estimado al punto m\u00e1s cercano propuesto. Mientras que los estados actual y futuro pueden generalmente ser estimados independientemente de cada avi\u00f3n, el an\u00e1lisis del conflicto requiere el estudio conjunto de los distintos veh\u00edculos envueltos en \u00e9l. Son muchos los medios que se han estudiado para la resoluci\u00f3n de este problema en el campo de la aviaci\u00f3n. Un resumen de gran parte de la bibliograf\u00eda existente en el tema que nos concierne, puede ser estudiada en el primer cap\u00edtulo de esta memoria. Sin embargo, el trabajo presentado utiliza como herramienta principal la optimizaci\u00f3n matem\u00e1tica, definida dentro del campo de la investigaci\u00f3n operativa. La raz\u00f3n principal para tomar esta decisi\u00f3n, ha sido la estructura que posee un modelo de optimizaci\u00f3n matem\u00e1tica, en el que forman parte una o varias funciones objetivo y un conjunto de restricciones. En este problema, la funci\u00f3n objetivo pierde protagonismo frente al conjunto de restricciones que es la parte m\u00e1s importante del modelo matem\u00e1tico en este trabajo. Si se consigue modelar matem\u00e1ticamente las restricciones que envuelven a cada aeronave (distancia que deben mantener, tanto horizontal como vertical, velocidades y alturas dentro de sus cotas, etc.), Ofreciendo en segundo plano un objetivo a conseguir, que se ver\u00e1 reflejado en la funci\u00f3n objetivo del modelo, el problema podr\u00eda abordarse usando las algoritmias de optimizaci\u00f3n matem\u00e1tica desarrolladas hasta el momento, clasificando previamente el modelo en las subcategor\u00edas establecidas dentro de la optimizaci\u00f3n matem\u00e1tica (lineal, no lineal, entera, continua, etc.)<\/p>\n

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Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00abThe collision avoidance problem: methods and algorithms<\/strong>\u00ab<\/h3>\n
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  • T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 The collision avoidance problem: methods and algorithms <\/li>\n
  • Autor:<\/strong>\u00a0 Francisco Javier Martin Campo <\/li>\n
  • Universidad:<\/strong>\u00a0 Rey juan carlos<\/li>\n
  • Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 17\/12\/2010<\/li>\n<\/ul>\n

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    Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n
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    • Director de la tesis<\/strong>\n
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      • Laureano Fernando Escudero Bueno<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
      • Tribunal<\/strong>\n
          \n
        • Presidente del tribunal: david R\u00edos insua <\/li>\n
        • Francisco Javier Nogales mart\u00edn (vocal)<\/li>\n
        • nenad Mladenovic (vocal)<\/li>\n
        • Francisco Javier Ya\u00f1ez gestoso (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n

           <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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