Zukünftige Konzepte zur Optimierung von Trajektorien Drei Ansätze DGLR L6.1 Workshop: Bestimmung optimaler Trajektorien im Air Traffic Management, 23.04.2013 Dr. Matthias Poppe, DFS
1.) CATO Decision Support Tools unterstützen den Lotsen im Finden und Lösen von Konflikten, warnt bei Abweichungen von der Freigabe; Zeigen mögliche konfliktfreie Freigaben ( what-else probing ) heutige Luftraumstruktur + Arbeitsweise Automatisierung unterstützt den Lotsen Konzept und Umsetzung geeignet für weitere Schritte zu höherer Automatisierung Integration von Queue Management angedacht Reifegrad V2 (SESAR maturity level) 2
CATO Simulationen, Juni 2012 Beispiel: Konfliktanzeige What-Else probing mit konfliktfreien Flight Level und Raten Conflict Detection Conflict Resolution Conformance Monitoring What-Else probing 3
2.) LRM 2020 Decision Support Tools ermöglichen Kontrolle von z.b. 5-6 Luftfahrzeugen pro Lotsen für den gesamten Flug, keine Sektorisierung vorhanden zukünftige Arbeitsweise und Verfahren Automatisierung übernimmt teilweise Aufgaben vom Lotsen Reifegrad V1 (SESAR maturity level) Lösungen für Human Factors Performance Aspekte müssen erarbeitet werden (complacency, reduced trust, skill degradation, out-of-the-loop, unbalanced distribution of workload) 4
LRM 2020 Simulationen beim DLR, 2010 Lotse + Conflict Resolution System & Conflict Detection z.b. 6 Lfz pro Lotse 2 3 4 5 Ausweichempfehlungen + Eingabe als Datalink 1 6 Situation Display aber nur die relevanten Flüge dargestellt
3.) Optimal Control berechnet konfliktfreie Trajektorien und optimiert diese nach vorgegeben Kriterien; daraus werden Freigaben errechnet die z.b. per Data Link direkt an das Luftfahrzeug übermittelt werden keine Sektorisierung Zukünftige Arbeitsweise und Verfahren Automatisierung übernimmt weitgehend Aufgaben des Lotsen Erkennt und löst selbständig Konflikte (Separation Management) Erkennt und korrigiert Abweichungen von Freigaben Reifegrad V0 (SESAR maturity level) Lösungen für Human Factors Performance Aspekte müssen erarbeitet werden (complacency, reduced trust, skill degradation, out-of-the-loop, unbalanced distribution of workload) 6
Exit 1 Exit 1 d [nm] d [nm] Exit 1 Exit 1 / cmd [ ] / cmd [ ] y [nm] y [nm] Exit 1 V/V cmd [m/s] Exit 1 Exit 3 4 2 V/V cmd [m/s] Optimal Control, MATLAB Simulationen Sector View Sector View 120 100 120 223.5 223 222.5 100 222 Velocity 80 221 0 200 400 600 800 1000 Time [s] 150 60 100 100 (1,3) = 7.5 nm (1,4) = 17 nm d(1,2) 0 80 (2,3) = 7.5 nm d(1,3) 60 d(1,4) (2,4) = 7.5 nm d(2,3) 40 d (3,4) = 7.5 nm min d(2,4) d(3,4) 20-20 = 0nm 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 200 400 600 800 1000 x [nm] Time [s] V 1,cmd V 2,cmd V 3,cmd V 4,cmd V 1 222.5 222.4 222.3 222.2 Velocity Exit 2 Exit 3 Exit 4 V 1,cmd V 2,cmd V 3,cmd V 4,cmd V 1 80 60 40 20 0 Plane 1 (B737-800, T0 = 0s) Plane 2 (B737-800, T0 = 0s) Plane 3 (B737-800, T0 = 0s) Plane 4 (B737-800, T0 = 0s) -20 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 x [nm] 221.5 Azimut Angle 50 3,cmd 0 4,cmd 40-50 1 2-100 3-150 Plane 1 (B737-800, T0 = 0s) 0 200 400 600 Plane 800 2 (B737-800, 1000 T0 = 0s) 4 20 Time [s] Plane 3 (B737-800, T0 = 0s) Separation Plane 4 (B737-800, T0 = 0s) 120 (1,2) = 9.99 nm Exit 2 Exit 3 Exit 4 Exit 2 Exit 3 Exit 4 V 2 V 3 V 4 1,cmd 2,cmd 222.1 222 0 200 400 600 800 1000 Time [s] 200 100 0-100 Azimut Angle -200 0 200 400 600 800 1000 Time [s] 120 100 80 60 40 20 = 7.5nm Separation 0 0 200 400 600 800 1000 Time [s] Exit 2 Exit 3 Exit 4 Exit 2 Exit 3 Exit 4 V 2 V 3 V 4 1,cmd 2,cmd 3,cmd 4,cmd 1 2 3 4 d(1,2) d(1,3) d(1,4) d(2,3) d(2,4) d(3,4) Lagrange Optimierung mit Mixed Integer Nonlinear Programming Eingang: Radar- und Flugplandaten Ausgang: Steueranweisungen (Heading, Speed, Level) für optimierte Trajektorien unter Einhaltung operationeller Randbedingungen 7
CATO LRM2020 Opt. Control 1-2 Lotsen pro Sektor Decision Support Tools unterstützen den Lotsen Heutige Sektorisierung Kapazität, Sicherheit Enabler für z.b. Multi Sector Planner Ein Lotse für z.b. 5 bis 6 Lfz über mehrere hundert Kilometer Wegstrecke Keine Sektoren Decision Support Tools unterstützen den Lotsen Lotse ist verantwortlich für Ein- und Ausflüge Keine Sektoren Decision Tools übernehmen Aufgaben des Lotsen
Optimale Trajektorien SESAR: Reference Business Trajectory Repräsentiert die Absicht des Luftraumnutzers what the airspace user agrees to fly and the ANSP & Airport agrees to facilitate changes must be kept to a minimum only for separation or ATM network goals (capacity, economic performance) Was bedeutet dies in Bezug auf Optimierung? 9
CATO LRM2020 Opt. Control Lotse optimiert Flüge in seinem Sektor nach mehreren Kriterien CD&R Tool optimiert Abweichungen vom Flugweg bei Konflikten Tool optimiert nach mehreren Kriterien alle Flugzeuge im Luftraum Separation, network goals Separation Network goals with separation as path contraint