2022 Fiscal Year Research-status Report
Modeling and Control of Airspace Traffic Flow Using Aviation Open Data
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20K04544
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| Research Institution | Japan Advanced Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
平石 邦彦 北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (40251970)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 交通流 / 予測モデル / ビッグデータ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、国土交通省航空局が公開している民間航空機の航跡データ（CARATSオープンデータ）を用いることにより、航空交通流の数理モデルを構築することである。R4年度は、R2-3年度に開発した線形状態方程式表現を用いたモデル化方法の実データによる網羅的な評価を行い、論文誌論文としてまとめた。また、別な研究として空域における航空機の交通流を適切な粒度でモデル化するための手法（メゾスコピックモデリング）の研究を実施し、成果を2編の国際会議論文としてまとめた。
前者の研究の具体的手法は以下の通りである。(1) 研究代表者らによる既存結果であるポイントごとのセクター判定アルゴリズムを適用することにより、各航空機ごとにセクター間移動をイベントとして認識し、航空機の軌跡をイベントログとしてデジタル化する。(2)全航空機のイベントログから、セクター間の移動率を成分とする状態遷移行列を抽出する。状態遷移行列は様々な状況下で多数（数百～数千）取得する。(3) 代表的な行列を選択するために、クラスタ数指定のクラスタリングアルゴリズムであるk-Meansを適用し、代表行列を取得する。(4) 取得した代表行列を状況に応じて切り替える線形状態方程式モデルを構築する。(5) 過去の最適な行列の履歴から次ステップの行列を選択する確率的モデル選択手法を用い、実データにより評価を行う。
後者の研究の具体的手法は以下の通りである。(1) 空域における代表的経路を軌道クラスタリングの手法を適用してグラフの形で抽出する。実経路とグラフ上の経路の誤差を実データを用いて定量的に評価する。(2) グラフ上の各辺を移動する時間の確率分布を求める。(3) グラフの辺上を与えられた確率分布で航空機が移動する交通流シミュレーションモデルを構築する。(4) 実データにより空域混雑度および各航空機の到着時刻について誤差を評価する。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
計画していた研究課題はこれで終了となるが、採択された国際会議での発表がR5年度になったため、研究期間を１年延長した。
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| Strategy for Future Research Activity |
R5～R8に本研究課題を発展させた研究課題が基盤(C)に採択されたため、研究内容は基本的にはそちらに移行する。ただし、新規データに対する追加実験が必要な部分については、本課題の研究を継続する。
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| Causes of Carryover |
コロナ禍の影響により国内外の会議がすべてオンライン化されたため、海外旅費は全く使用せず予算の残額が生じた。残額は、追加実験のための既存設備の増強、および、国内外での会議発表のための旅費・参加費に使用する。
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