Metaheuríticas paralelas para planejamento de trajetórias de pouso em emergências da mobilidade aérea urbana (UAM).
| Ano de defesa: | 2021 |
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| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-30042025-081319/ |
Resumo: | 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 e pouso 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. |
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Metaheuríticas paralelas para planejamento de trajetórias de pouso em emergências da mobilidade aérea urbana (UAM).Parallel metaheuristics for planning Urban Air Mobility (UAM) landing trajectories in emergencies.Airspace (Safety)Artificial intelligenceEspaço Aéreo (Segurança)Inteligência artificialMetaheurísticasMetaheuristicsMobilidade aérea urbanaOptimizationOtimizaçãoUrban Air Mobility (UAM)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 e pouso 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.Nowadays, the demand for optimized services in urban environments to provide better society wellness is increasing. However, ground transportation in dense urban environments has been facing challenges for many years (e.g., congestion and resilience) and the problem of congestion in urban environments will become more significant with the growth of populations and urbanization. In the past few years, the industry and the scientific communities have invested resources towards the creation of new ideas to improve urban transportation performance, such as the Urban Air Mobility (UAM) concept. Several projects are under development for implementing the UAM concept. Therefore, emergencies are considered a pivotal aspect to be properly managed for ensuring safe UAM operations. Although normal operations represent a challenge nowadays from many different regards (e.g., performance and social acceptance), emergencies are even more challenging due to the safety-critical risks. This highlights that well-designed planning systems for dealing with emergencies in UAM operations arise as an essential enabling factor. The capability of planning trajectories in emergencies in a short period strengthens the robustness of these operations and contributes to increasing the overall system safety. Thereupon, the main goal of this research is to propose the Landing Trajectory Planner for Emergencies in UAM Operations (LTPE) using Parallel Metaheuristics considering autonomous vehicles presence. This trajectory planning method aims to design landing trajectories for multiple Electrical Vertical Take-off and Landing (eVTOL) vehicles in normal conditions and emergencies. Besides, LTPE considers different Electrical Vertical Take-off and Landing (eVTOL) vehicle configurations in piloting systems (i.e., piloted vehicles, remotely piloted vehicles, and fully autonomous vehicles) as well as different vehicle priorities. Three landing modes are used for vehicles in emergency conditions: (i) land at the originally designed skyport; (ii) land at the nearest skyport; and (iii) land on the ground) and all metaheuristics include an early stopping feature. To accomplish this, the proposed approach (i) receives as input the information about the set of eVTOL vehicles (e.g., position, speed, vertical and horizontal separation criteria, and destination) that require a landing trajectory, (ii) sorts the eVTOL vehicles accordingly to their emergency priority, (iii) assigns optimized trajectories to all eVTOL vehicles accordingly to their priorities (i.e., vehicles with higher priorities are more likely to be assigned to higher-quality trajectories), and (iv) exports the solutions at short response times. The experiments performed showed that LTPE is capable of proposing safe and efficient solutions for several scenarios with a short response time.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPCugnasca, Paulo SergioPinto Neto, Euclides Carlos2021-04-14info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-30042025-081319/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2025-05-06T18:31:02Zoai:teses.usp.br:tde-30042025-081319Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212025-05-06T18:31:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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