Modeling and Control of Airspace Traffic Flow Using Aviation Open Data

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K04544
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 21040:Control and system engineering-related
• Research Institution: Japan Advanced Institute of Science and Technology
• Principal Investigator: Hiraishi Kunihiko 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)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 交通流 / 予測モデル / ビッグデータ

Outline of Final Research Achievements

Using flight trajectory date provided by Japan Civil Aviation Bureau, MLIT, we developed the following two mathematical models for airspace traffic flow. (1) We model the inter-sector traffic flow by a linear state equation. Based on this mode, we can predict traffic volume of each sector in the near future. Accuracy of the model is evaluated by comparing the prediction with actual traffic volume. (2) We first extract important points in the flight trajectory, and then compose graphs having these points connected by links. Next flight time distribution is computed for each link. Finally, we compose a discrete-event simulation model in which each aircraft moves on links following the flight time distribution. Accuracy of the model is evaluated by comparing the prediction with actual flight time and traffic volume.

Free Research Field

システム数理と応用

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究の学術的意義は、交通流のモデル化に関し、待ち行列ナットワークなどのマクロモデルとマルチエージェントシミュレーションなどのミクロモデルの中間の粒度をもつメソモデルを開発し、その有用性を示したことにある。メソモデルでは、個々のエージェント（空域交通量では各機体）は区別できる一方、エージェントのダイナミクスに関しては交通流全体の動作を抽象化したものを用いる。これにより，ミクロモデルよりも少ない計算量で個々のエージェントのふるまいを近似できる。社会的意義については、広い空間における人流や野生動物の行動経路の解析など、特定の経由点を与えない交通流の解析おいて、新たな手法を提案したことが挙げられる。