Strategic planning for unmaned traffic management - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2023

Strategic planning for unmaned traffic management

Planification stratégique de trafics drones aériens

Zhengyi Wang
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1299849
  • IdRef : 268881782

Résumé

Large numbers of Urban Air Mobility (UAM) vehicles are expected to operate in urban airspace in the near future. However, this growth will soon exceed the capacities of current airspace and air traffic management systems and put strains on transportation infrastructure, resulting in undesirable outcomes such as traffic congestion, complex traffic situations, delays, etc. As a result, innovative UAM solutions are required to ensure safe and efficient urban transportation. In this thesis, we focus on strategic planning in unmanned aircraft system traffic management, including airspace organization and management and traffic flow management. Specifically, we develop approaches for UAM route network design and air traffic assignment. The structure of the UAM route network strongly impacts many aspects of the operating traffic flow. The UAM route network is expected to be well-designed for the desired network operations, especially with dense traffic demands. In order to minimize the impact on existing air traffic management systems, this thesis proposes a comprehensive framework to design a UAM route network in low-altitude urban airspace in the presence of obstacles and hazardous airspace. Using a variety of open-source data, this approach is applied as a case study for parcel delivery services using UAVs as UAM vehicles in Singapore's urban airspace. Firstly, The UAM route network is designed as a grid-based network that avoids obstacles and airspace within which the aircraft is prohibited. Then, the link cost is defined in terms of noise impact on populations, airspace safety, and flight efficiency. Unlike most research that only calculates the shortest path, we formulate a k-shortest path problem with diversity to select feasible routes between origin-destination pairs that minimize the route cost. The feasibility of this approach is demonstrated in the experiment, which can also be easily transferred to other scenarios. The impact of different parameter settings for link costs on UAM services is also explored. The feasible routes with low similarity provide more travel options, which can be used as pre-computed routes for air traffic assignment models. To adapt the increasing demand to the current airspace capacity, we proposed several air traffic assignment models, including two static air traffic assignment models for single-layer and multi-layer two-way UAM route networks and a dynamic air traffic assignment model for multi-layer two-way UAM route networks in order to mitigate the congestion and complexity and organize the structure of air traffic flow. Firstly, at the macroscopic level, UAM operations are modeled as flows by aggregating the individual vehicle dynamics to describe the overall flow features with respect to the dense traffic volume. The flows are structured into UAM route networks, in which the air routes are modeled as corridors or volume segments. Then, the air traffic assignment model is formulated as an optimization problem. The objective functions are modeled to describe the air traffic complexity based on the linear dynamical system and the congestion based on energy consumption and traffic density. The simulation-based framework including different optimization approaches is proposed to efficiently solve these problems. Computational experiments are performed on case studies of UAM route networks at various scales. The comparisons with regard to conventional traffic assignment algorithms are presented. The results show that the proposed approach is capable of assigning flows in an efficient and effective manner, significantly reducing the complexity and congestion of the UAM operations. The proposed model can be used to assist regulators and air navigation service providers for air traffic assignments in the strategic planning of UAM operations.
Un grand nombre de véhicules de mobilité aérienne urbaine, en anglais Urban Air Mobility (UAM), devraient opérer dans l'espace aérien urbain dans un avenir proche. Cette croissance dépassera bientôt les capacités de l'espace aérien et des systèmes de gestion du trafic aérien actuels et mettra à rude épreuve les infrastructures de transport, entraînant des résultats indésirables tels que des encombrements, des situations de trafic complexes, des retards, etc. Par conséquent, des solutions UAM innovantes sont nécessaires pour garantir un transport urbain sûr et efficace. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur la planification stratégique du trafic des drones, y compris l'organisation ainsi que la gestion de l'espace aérien et des flux de trafic. Plus précisément, nous développons des approches pour la conception du réseau de routes UAM et l'affectation du trafic aérien associé. Afin de minimiser l'impact sur les systèmes de gestion du trafic aérien existants, cette thèse propose une méthodologie pour concevoir un réseau de routes UAM dans l'espace aérien urbain à basse altitude en présence d'obstacles et d'espaces aériens dangereux. Sur la base de diverses données publiques, cette approche a été appliquée à l'espace aérien urbain de Singapour comme cas d'étude pour les services de livraison de colis utilisant des UAVs. Dans un premier temps, le réseau de routes UAM est conçu à partir de grilles qui évitent les obstacles et les zones interdites. Ensuite, les coûts d'arcs sont définis en termes d'impact sonore sur les populations, de sécurité de l'espace aérien et d'efficacité du vol. Nous formulons un problème de k-plus courts chemins avec diversité pour sélectionner les routes réalisables qui minimisent le coût associé. Les itinéraires réalisables avec une faible similarité fourniront plus d'options de trajet, qui peuvent être utilisées pour générer le réseau de routes UAM afin de prendre en charge les opérations à haute densité et à flux complexe. En outre, l'impact de différents paramètres pour les coûts d'arcs sur les services UAM est également analysé. Bien que la méthodologie proposée soit appliquée à l'espace aérien urbain de Singapour, elle pourrait facilement être généralisée à d'autres espaces aériens urbains dans le monde. Pour adapter la demande croissante à la capacité actuelle de l'espace aérien, nous avons proposé plusieurs modèles d'affectation du trafic aérien, notamment deux modèles statiques pour les réseaux de routes UAM à une et à plusieurs couches et un modèle dynamique pour les réseaux de routes UAM birectionnels multicouches, afin d'atténuer la congestion et la complexité et d'organiser la structure du flux de trafic aérien. Premièrement, au niveau macroscopique, les opérations UAM sont modélisées sous forme de flux de trafic en agrégeant la dynamique des véhicules individuels. Les flux sont répartis sur des réseaux de routes UAM, pour lesquels les routes aériennes sont modélisées comme des couloirs ou des segments volumétriques. Ensuite, le modèle d'affectation du trafic aérien est formulé comme un problème d'optimisation. Les critères sont modélisées de manière à décrire la complexité et la congestion du trafic aérien sur la base d'un système dynamique linéaire. Un cadre basé sur la simulation, comprenant différentes approches d'optimisation, est proposé pour résoudre efficacement ces problèmes. Des expériences informatiques sont réalisées sur des études de cas de réseaux de routes UAM à différentes échelles. Une comparaison avec les algorithmes conventionnels d'affectation du trafic est présentée. Les résultats montrent que l'approche proposée est capable d'affecter les flux de manière efficace et efficiente, en réduisant de manière significative la complexité du réseau de routes UAM 3D. Le modèle proposé peut être utilisé pour aider les régulateurs et les fournisseurs de service de navigation aérienne pour l'affectation du trafic aérien dans la planification stratégique des opérations UAM.
Fichier principal
Vignette du fichier
2023TOU30005b.pdf (7.97 Mo) Télécharger le fichier
Origine Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04260145 , version 1 (26-10-2023)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04260145 , version 1

Citer

Zhengyi Wang. Strategic planning for unmaned traffic management. Astrophysics [astro-ph]. Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2023. English. ⟨NNT : 2023TOU30005⟩. ⟨tel-04260145⟩
73 Consultations
69 Téléchargements

Partager

Gmail Mastodon Facebook X LinkedIn More