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Tese

Parallel metaheuristics for planning Urban Air Mobility (UAM) landing trajectories in emergencies (2021)

  • Authors:
  • Autor USP: PINTO NETO, EUCLIDES CARLOS - EP
  • Unidade: EP
  • Sigla do Departamento: PCS
  • Subjects: ESPAÇO AÉREO; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
  • Language: Inglês
  • Abstract: Atualmente, a demanda por serviços otimizados em ambientes urbanos está em crescimento para proporcionar um melhor bem-estar à sociedade. No entanto, o transporte terrestre em ambientes urbanos densos tem enfrentado desafios por muitos anos (e.g., congestionamento e resiliência) e o problema de congestionamento em ambientes urbanos se tornará mais significativo com o crescimento da população e da urbanização. Nos últimos anos, a indústria e a comunidade científica têm investido recursos na criação de novas ideias para melhorar o desempenho do transporte urbano, como o conceito de Mobilidade Aérea Urbana (UAM). Vários projetos estão em desenvolvimento para a implementação do conceito UAM. Além disso, as emergências são consideradas um aspecto fundamental a ser gerenciado adequadamente para garantir operações seguras do UAM. Embora as operações normais representem um desafio em diferentes aspectos (e.g., desempenho e aceitação social), as emergências são ainda mais desafiadoras devido aos riscos críticos de segurança. Os sistemas de planejamento projetados para lidar com emergências em operações de UAM são essenciais em operações futuras. A capacidade de planejar trajetórias em emergências em um curto período fortalece a robustez dessas operações e contribui para o aumento da segurança do sistema. Diante disso, o objetivo desta pesquisa é propor o Planejador de Trajetória de Pouso para Emergências em Operações de UAM (LTPE) utilizando Metaheurísticas Paralelas e considerando a presença de veículos autônomos. Este método de planejamento de trajetória visa projetar trajetórias de pouso para vários veículos elétricos de decolagem e pouso vertical (eVTOL) em condições normais e em emergências. Além disso, o LTPE considera diferentes configurações de veículos de decolagem epouso elétrico vertical (eVTOL) em sistemas de pilotagem (ou seja, veículos tripulados, ve´culos pilotados remotamente e veículos totalmente autônomos), bem como diferentes prioridades de veículos. Três modos de pouso são usados para veículos em condições de emergência: (i) pousar no skyport originalmente definido; (ii) pousar no skyport mais próximo; e (iii) pousar no solo. Além disso, todas as metaheurísticas incluem recursos de parada antecipada. Para atingir este objetivo, a abordagem proposta (i) recebe como entrada as informações sobre o conjunto de veículos eVTOL (e.g., posição, velocidade, critérios de separação vertical e horizontal e destino) que requerem uma trajetória de pouso, (ii) classifica os veículos eVTOL de acordo com sua prioridade de emergência, (iii) atribui trajetórias otimizadas aos veículos eVTOL de acordo com suas prioridades (ou seja, os veículos com prioridades mais altas sao mais propensos a serem atribuídos a trajetórias de qualidade mais alta) e (iv) exporta as soluções com curto tempo de resposta. Os experimentos realizados mostraram que o LTPE ´e capaz de propor soluções seguras e eficientes para diversos cenários com curto tempo de resposta.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 14.04.2021
    • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PINTO NETO, Euclides Carlos. Parallel metaheuristics for planning Urban Air Mobility (UAM) landing trajectories in emergencies. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-30042025-081319/pt-br.php. Acesso em: 24 jan. 2026.

    • APA

      Pinto Neto, E. C. (2021). Parallel metaheuristics for planning Urban Air Mobility (UAM) landing trajectories in emergencies (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-30042025-081319/pt-br.php

    • NLM

      Pinto Neto EC. Parallel metaheuristics for planning Urban Air Mobility (UAM) landing trajectories in emergencies [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-30042025-081319/pt-br.php

    • Vancouver

      Pinto Neto EC. Parallel metaheuristics for planning Urban Air Mobility (UAM) landing trajectories in emergencies [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-30042025-081319/pt-br.php

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