| Project/Area Number |
20H04237
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61020:Human interface and interaction-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
Itoh Eri 東京大学, 先端科学技術研究センター, 教授 (70462893)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
立川 智章 東京理科大学, 工学部情報工学科, 准教授 (90633959)
土屋 武司 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (50358462)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥17,810,000 (Direct Cost: ¥13,700,000、Indirect Cost: ¥4,110,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
Fiscal Year 2020: ¥7,930,000 (Direct Cost: ¥6,100,000、Indirect Cost: ¥1,830,000)
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| Keywords | 航空交通管理 / 航空管制 / 管制支援システム / ヒューマンインザループシミュレーション / 数理モデル / 機械学習 / 航空輸送 / 空港運用 / 到着管理システム / 出発管理システム / 滑走路 / 管制支援シ / 羽田空港 / ヒューマンインザシミュレーション / マンマシンインターフェイス / シミュレーション実験 / HMI / シミュレーション / ヒューマンマシンインタラクション / 複雑系 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、航空管制用ヒューマンインザループシミュレーション実験環境を利用して、羽田空港における航空交通管理を対象に、管制官とパイロットが参加するヒューマンインザループシミュレーション実験により次世代航空交通管理手法・システムの運用実現性を評価する。さらに、航空交通管理システムのみならず、ハードウェア、ソフトウェア、そして複数の利害関係者で構成される人間社会が協働する、巨大で複雑な社会技術システムの設計論確立に貢献を図る。
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| Outline of Final Research Achievements |
This study developed machine learning-based fuel consumption and flight time prediction models, and a traffic congestion prediction models using queueing theory as element technologies of an air traffic control support system to avoid air traffic congestion around Haneda Airport. In collaboration with the Eurocontrol Innovation Hub, we developed a research simulator that simulates radar control. Furthermore, we simulated the implementation of the developed air traffic control support system and conducted a human-in-the-loop simulation evaluation experiment at the Tokyo Air Traffic Control Center in collaboration with ENRI. As a result of the experiments, it was confirmed that the number of radar guidance instructions by air traffic controllers was reduced by approximately 20%, reducing the workload of controllers and shortening arrival delays, thereby demonstrating the high operational feasibility of the air traffic control support system.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では、近い将来に実装が見込まれる航空機の到着・出発（AMAN/DMAN: Arrival Manager/Departure Manager）統合運用システムを開発し、現役の管制官によるヒューマンインザループシミュレーション実験により、その高い運用実現性を明らかにした。導入効果が十分に見込まれることから、日本において2025年以降の社会実装が決定した。航空路管制と空港管制における混雑度の情報を共有する管制支援システムは日本初であり、アジア諸国を先導する新技術となる。ヒューマンエラー防止の観点からも、航空安全の確保・向上への貢献が期待できる。
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