2023 Fiscal Year Annual Research 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。最終年であるR5年度は、R4年度に開発した、経由点（ウェイポイント）情報を用いず軌跡データから重要な点を抽出し、それに基づいてシミュレーションモデルを構築する手法に関し、国際会議(IFAC World Congress)で発表した。また、同内容を論文誌(IEICE Trans. Fundamentals)に投稿し、現在査読中である。具体的な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。構築したシミュレーションモデルは、待ち行列モデルのような連続変数でシステムの状態を近似したマクロモデルと、マルチエージェントシミュレーションのような個々の機体の動作を表現するミクロモデルの両方の特徴を持つハイブリッドモデルであり、メソスコピックモデルに分類される。
期間全体の主要な成果はつぎの２つである。(1) 航空機のセクター間移動を線形状態方程式でモデル化する方法を考案し、それを用いて近い将来の混雑度予測を行い、実データと比較して精度を評価した。(2)軌跡データから重要な点を抽出し、それに基づいてシミュレーションモデルを構築する手法を考案し、実データと比較して精度を評価した。
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