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H2020

AGENT — Resultado resumido

Project ID: 699313
Financiado con arreglo a: H2020-EU.3.4.7.1
País: España
Dominio: Transporte y movilidad

Compartir la tarea para lograr la máxima eficiencia

Un sistema automatizado desarrollado por científicos y financiado con fondos europeos puede ayudar a los pilotos a negociar el uso del espacio aéreo y evitar colisiones en vuelo, reduciendo así la carga de los desbordados controladores aéreos.
Compartir la tarea para lograr la máxima eficiencia
El mantenimiento de una distancia segura entre las aeronaves es fundamental para la seguridad en los cielos. Sin embargo, el continuo aumento del tráfico aéreo en Europa va de la mano de un incremento de la densidad del tráfico y, con ello, de la presión que soportan los controladores aéreos.

Ahora, un grupo de científicos ha desarrollado, en el marco del proyecto financiado con fondos europeos AGENT, un sistema colaborativo de gestión de la separación de las aeronaves que utiliza un elevado nivel de automatización para evitar las colisiones en vuelo. El sistema AGENT está diseñado para proporcionar a los pilotos y los controladores aéreos un análisis constantemente actualizado de las rutas de vuelo, las trayectorias y los riesgos de colisión, lo que ayudará a la toma de decisiones en situaciones críticas para la seguridad.

«El control centralizado del tráfico aéreo supone una gran presión para los controladores, pero la premisa del proyecto AGENT es que la gestión de la separación se pueda distribuir en cierta medida y que sean los pilotos quienes asuman parte de la tarea de negociar la separación segura con otras aeronaves de su entorno», explica el coordinador del proyecto Miquel Àngel Piera, del Grupo de Logística y Aeronáutica de la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB), España.

Si bien los aviones de pasajeros más grandes suelen contar con sistemas anticolisión que supervisan el tráfico circundante, los sistemas actuales generalmente solo analizan la posibilidad de un encuentro entre dos aeronaves. «AGENT es un sistema más integrado que ha sido diseñado para evaluar todo el ecosistema que rodea al avión», explica el profesor Piera.

Esto es importante porque, en ocasiones, la resolución de conflictos entre pares puede dar lugar a otros conflictos, «por lo que se trata de una negociación entre todos ellos», explica. También tiene en cuenta el combustible restante y la eficiencia en cuanto al tiempo de vuelo.

Datos y combinaciones

El sistema AGENT utiliza una enorme cantidad de datos recopilados por la Organización Europea para la Seguridad de la Navegación Aérea, EUROCONTROL, otros datos de seguridad aérea y modelos predictivos de maniobras de vuelo y trayectorias, con el fin de analizar todas las combinaciones posibles para resolver un problema en un determinado intervalo de tiempo.

«En primer lugar, el sistema AGENT calcula este marco temporal y entonces se inician las negociaciones minutos antes del punto de aproximación máxima (CPA), que es el punto en el que podría producirse una colisión», afirma el profesor Piera. «La carga computacional es relativamente eficiente: en menos de un segundo, AGENT puede ofrecer diversas soluciones viables».

Entonces, el algoritmo de AGENT identifica los espacios aéreos libres de conflictos y se activan protocolos de comunicación entre máquinas para facilitar la negociación. Con las simulaciones desarrolladas por AGENT, «los ordenadores (de a bordo) se envían información entre sí mediante una interfaz que indica sus preferencias y las resoluciones que no aceptarían», añade el profesor Piera.

El controlador de tierra recibe las combinaciones, ofrece un margen de tiempo a los pilotos para llevar a cabo las negociaciones y también tiene la posibilidad de intervenir y dar una resolución de obligado cumplimiento. «Ante la presión temporal, es necesario llegar a un acuerdo incluso aunque no se trate de la mejor de las soluciones», continúa el profesor Piera.

Las soluciones viables cambian de forma constante. «Cinco minutos antes del CPA puede haber 1 000 combinaciones posibles para la resolución, como por ejemplo ascender (más alto) o girar a la izquierda o a la derecha. Justo un minuto después, las opciones pueden reducirse a cien posibilidades, por lo que es necesario llegar a un consenso negociado lo antes posible», explica el profesor Piera.

Simulador de acceso abierto

Estas herramientas se han integrado en un demostrador abierto que está a disposición de los científicos de forma gratuita y que ha validado los resultados por medio de escenarios simulados. «Hemos sido capaces de solucionar todos los conflictos detectados en una situación de baja densidad de tráfico. Hemos aumentado ligeramente el tráfico sintético, un 20 %, y aun así logramos solucionar todos los problemas», afirma el profesor Piera. La investigación continuará con «incrementos realistas» en la densidad del tráfico, añade.

En las primeras pruebas, todas las negociaciones automatizadas eran cooperativas. Se están llevando a cabo experimentos de investigación para analizar qué sucede en entornos hostiles con agentes «no cooperativos».

El siguiente paso será implicar a controladores aéreos y pilotos para desarrollar la herramienta completa para su uso en aviones, explica. Todavía queda mucho camino por hacer antes de que esta herramienta pueda aplicarse en tiempo real y serán necesarias varias pruebas antes de que pueda ser usada por los pilotos. No obstante, ya está lista para ser desplegada en tiempo real con sistemas de aeronaves teledirigidas (RPAS) o drones que se comuniquen entre sí, afirma.

Palabras clave

AGENT, control del tráfico aéreo, aeroespacial, transporte, ARPAS, drones, vehículos sin conductor, pilotos, seguridad
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