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Tese

Airspace capacity artificial intelligence model in UAM environment based on the airspace complexity (2021)

  • Authors:
  • Autor USP: BAUM, DERICK MOREIRA - EP
  • Unidade: EP
  • Sigla do Departamento: PCS
  • Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; TRÁFEGO AÉREO; ESPAÇO AÉREO
  • Agências de fomento:
  • Language: Inglês
  • Abstract: Quando consideramos o tráfego aéreo convencional, onde os pousos ocorrem normalmente em aeroportos ou helipontos, encontramos todos os critérios necessários para a realização dos voos (regras de tráfego aéreo), para os procedimentos de pouso e decolagem, estrutura do espaço aéreo e para os aeroportos. Estes critérios são desenvolvidos por órgãos como a ICAO e a FAA. Considerando qualquer porção de espaço aéreo, visando manter os níveis de segurança aceitáveis (safety), caberá à autoridade aeronáutica a definição da capacidade deste espaço aéreo, normalmente apresentada em quantidade máxima de tráfegos que poderão voam simultaneamente. Para isso, utilizam modelagem matemática adequada, normalmente baseada na carga de trabalho do controlador de Tráfego Aéreo (ATCo). No entanto, consenso entre os pesquisadores, é que a complexidade do espaço aéreo deverá ser considerada, pois impacta diretamente a carga de trabalho do ATCo e consequentemente a capacidade do espaço aéreo. Tem sido um constante desafio estabelecer a relação entre a complexidade do espaço aéreo e a capacidade do espaço aéreo. No entanto, nos deparamos com um desafio maior ainda que é pensarmos em estratégias para viabilizamos a realização e o crescimento de uma nova demanda: UAM (Urban Air Mobility) . Em muitas partes do mundo, a cada ano, o tráfego terrestre aumenta, resultando em tempos de deslocamento mais longos, com custos econômicos significativos. Além de diversas estratégias para resolver o problema de congestionamento de tráfego (criação de viadutos, novas vias ou restrições de tráfego em determinados horários e locais), um conceito que começou com o uso de helicópteros e com amplo desenvolvimento tecnológico, é a Mobilidade Aérea Urbana (UAM) , definido como operações de tráfego aéreo seguras eeficientes em uma área metropolitana para aeronaves tripuladas e não tripuladas. Nesta pesquisa, o eVTOL (electric vertical takeoff and landing) será a aeronave considerada no ambiente UAM que poderá realizar pousos e decolagens nos mais diferentes lugares, que serão chamados de TOLA (takeoff and landing área). Uma das principais preocupações de pesquisadores sobre o assunto é considerar que atual estrutura de controle do espaço aéreo, de estrutura espaço aéreo, assim como as regras de tráfego aéreo utilizadas atualmente poderão ser fatores que impeçam o crescimento do UAM. Este trabalho tem o objetivo de apresentar um Modelo de Inteligência Artificial de Capacidade do Espaço Aéreo no Ambiente UAM com Base na Complexidade do Espaço Aéreo. No entanto, nesta ambiente não foi considerada a presença do ATCo, sendo proposta a utilização de ferramenta computacional para as instruções de controle de tráfego aéreo. Para que o objetivo fosse alcançado, foram apresentados critérios para a criação de espaço aéreo controlado em ambiente UAM e regras de tráfego aéreo específicas para o ambiente UAM. Foram apresentados também novos conceitos, como por exemplo, Capacidade Dinâmica do Espaço Aéreo e um índice de limite de complexidade aceitável (complexity Treshold).
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 12.11.2021
    • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      BAUM, Derick Moreira. Airspace capacity artificial intelligence model in UAM environment based on the airspace complexity. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-09082023-083319/. Acesso em: 29 maio 2025.

    • APA

      Baum, D. M. (2021). Airspace capacity artificial intelligence model in UAM environment based on the airspace complexity (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-09082023-083319/

    • NLM

      Baum DM. Airspace capacity artificial intelligence model in UAM environment based on the airspace complexity [Internet]. 2021 ;[citado 2025 maio 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-09082023-083319/

    • Vancouver

      Baum DM. Airspace capacity artificial intelligence model in UAM environment based on the airspace complexity [Internet]. 2021 ;[citado 2025 maio 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-09082023-083319/

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