パイロット高度判断支援技術の研究開発〜スマートなフライトを⽬指して〜

宇宙航空研究開発機構 航空技術部⾨
次世代航空イノベーションハブ スマートフライト･装備品技術チーム⻑

伊藤 健

■ 航空交通量の増⼤とそれに伴う課題• 航空交通量は15年毎に概ね倍増（ICAO、主要航空機メーカの予測）• 交通量増⼤に伴う課題︓① 利便性︓空港・空域の容量不⾜による遅延増⼤② 環境適合性︓負荷（CO2、騒⾳等）の増⼤③ 安全性︓航空機事故の増加

年間交通量（×兆フライト）

1. 航空交通における課題
年率4.4%の伸び（15年で1.9倍）

エアバスの市場予測
出典︓Airbus Global Market Forecast 2017-2036
運航によるCO2削減
ICAO⽬標CNG2020

CO2排出削減に関する⽬標︓出典︓ IATA資料ICAOは2020年以降CO2排出を増やさない⽬標（Carbon Neutral Growth 2020: CNG2020）を設定。運航技術もCO2低減への寄与が求められている。

CARATSでの変⾰の⽅向性（出典︓航空局、⾶⾏機シンポジウム（2018））

これらの課題解決も念頭に、⽇本でもʻCARATSʼを通じて航空機運航の変⾰を⽬指している。

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1. 航空機運航における利便性と環境適合性︓4D運航技術
n 4D運航技術• 混雑する航空機をスムーズに運⽤し、利便性（時間精度）を向上させることが必須。
• 航空機の場所と時間を指定する「4D運航」により、⾼密度運航を実現• CARATSでも中核的な技術課題として研究開発が⾏われている。

n 当⾯の課題（出典：将来の航空交通システムに関する長期ビジョン（CARATS）,2010)

航空局でも2022年から「固定FIXでの4D運航」を予定。ただし、以下の課題がある。
• 航空機が指定地点を指定時刻に通過する機能（RTA機能）が、⾼頻度で加減速を⾏い、燃費と快適性が悪化→①。
• 地上の管制システムの到着時間予測の精度が悪く、管制の指定時刻に航空機が到着できないケースが多い→②• 4D運航の普及には全ステークホルダの理解が不可⽋であるが、4D運航による各ステークホルダ（特にエアライン）のメリット・デメリットが明らかでない。

n 課題解決に向けて• ①→時間管理精度、低燃費、快適性を両⽴• ②→個々の機体性能とリアルタイムの航空交通流状況（混雑状況）を考慮
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1. 航空機運航における安全性︓パイロットモニタリング、通信障害
航空機の運航に関しては、パイロットに起因するもの、機器に起因するもの、気象に起因するものなどが存在する。

【パイロット:ヒューマンエラー】• 航空機事故の主原因の半分以上にヒューマンエラーが関与している。安全性の向上にはエラーに起因する事故の低減が必要• 旅客機運航では２名の乗員が相互に協調・補完することでエラーを管理。乗員間のエラーマネージメントが課題。

【機器︓衛星航法】• 航法誘導制御機器や通信機器、レーダ機器などに故障や障害が起こりうるが、特に、航空機運航では、電波を使った技術に対する障害は重要な課題• CARATSでも「全⾶⾏フェーズでの衛星航法の実現」を掲げる⼀⽅、衛星航法（GNSS）の脆弱性が、近年急速に⾼まっている。意図的な電波⼲渉が、技術的なハードルの低下に伴い、⺠間航空分野を含む実社会⽣活への影響に懸念。

100%

エンジン・機器故障
整備作業
地上作業
気象手順遵守判断

80%
60%
40%20%

乗員のエラーn 安全性の向上に向けて

主要事故要因の内訳

機位喪失
操作の抜け・誤り
操縦操作

0%
600
500
4003002001000

CAP1036 Global Fatal Accident Review 2002 to 2011

Number of GPS reports

2013

2014

2015

2016

Ref: EUROCONTROL Voluntary ATM Incident
Reporting (EVAIR) Bulletin No 19, 2018

衛星航法における電波障害の報告件数

意図的な電波干渉のハードルが下がり（必要装置：数千万⇒ 数十万）、衛星航法における電波障害が航空機事故の新たな要因になる可能性がある。また航空分野のみならず他分野への影響も懸念され始めている。
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１. 技術動向と課題︓まとめ① 利便性︓空港・空域の容量拡⼤

注） 4D管制、4D⾶⾏は4D運航の構成要素• 航空交通システムの変⾰（航空局⻑期ビジョンCARATS）では、空域容量拡⼤のため、4D運航により時間管理を⾏い航空機間隔を短縮を⽬指している。
⇒ 管制能⼒の⾼度化（4D管制）は航空局、電⼦航法研究所が主、JAXA等も協⼒して対応中。
⼀⽅で、管制に対応する航空機の運航技術の⾼度化（4D⾶⾏能⼒）が遅れている。
② 環境適合性︓環境負荷（CO2、騒⾳等）の低減• 4D⾶⾏は時間管理の制約が付加されているため、燃費は悪化する傾向がある。
• 最終的に4D運航が普及すれば、空域容量が拡⼤して遅延が低減し低燃費化するが、部分的な4D運航では低燃費効果が得られにくい。
⇒ 4D運航の普及が必須。そのためには、4D⾶⾏そのものの低燃費化への対応、それを実現するため機上／地上の情報を統合したパイロット⽀援が必要。
③ 安全性︓事故要因の低減• 事故の代表的な要因︓気象、機材故障、ヒューマンエラー。
• 特に、ヒューマンエラーは、回避が主で、検知・予測の対応が遅れている、• その他、衛星航法の信頼性確保は重要。意図的な⼲渉を含む電波障害への対処も課題⇒ ヒューマンエラーの検知・予測、パイロットの判断⽀援が未対応の課題。
衛星航法における電波障害に対する防御も社会インフラとして波及効果が⾼い。

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２. スマートフライト技術の研究開発︓概要
航空交通量増⼤に伴う課題解決を⽬指し、「スマートフライト（⾼度判断⽀援）技術」に取り組む
SF2 パイロットモニタ リング（E-Crew）

SF3 耐障害⾼信頼性航法
電波⼲渉等の障害の影響を低減し、耐障害⾼信頼性航法を提供⇒ 確実な管制、事故要因の低減

SF1.1 航空機︓気象情報を活⽤し経路を最適化
燃費低減

パイロットの状態をモニタし、ヒューマンエラーを低減⇒ 事故要因の低減

SF1 低燃費4D⾶⾏
航空機と管制が連携し、4D⾶⾏と低燃費を両⽴⇒ 4D運航の導⼊を促進し、空域容量の拡⼤、環境負荷の低減に貢献時間管理
SF1.2 管制︓航空交通流等の状況に応じて時間管理を動的に変更

参考︓DREAMSの対象範囲（最終進⼊フェーズ）•後⽅乱気流間隔の短縮
•
低騒⾳運航
•
GBAS進⼊の利⽤性向上

SF1 低燃費4D⾶⾏→ ⾶⾏経路／到着時間の選択肢⽣成を⾃動化・最適化
SF2 パイロットモニタリング → ヒューマンエラーの監視、⼿順の選択肢⽣成を⾃動化・最適化SF3 耐障害⾼信頼性航法 → 機体位置の監視を⾃動化

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２.１ 研究開発対象となる航空機運航の状況と4D運航の課題
n コクピット内の環境整備• タブレット型補助計器EFB（Electronic Flight Bag）の普及• コクピット内wifiにより、EFBでも⾶⾏データのリアルタイム利⽤が可能（Boeing、Airbus）

n 詳細な気象予測情報の提供• 気象庁が詳細な空域予報（MEPS航空確率情報）を2019年度から提供予定。
⇒ 詳細な乱気流予測の利⽤*や、⾵を始めとする気象予測の*従来の鉛直ウィンドシアだけでなく、⼭岳波、対流雲、ジェット誤差情報の利⽤が可能に。

CFDT︓今後実施予定

EDCT（現在実施中）気流等も考慮した総合的な乱気流予測指標が提供される。

n 管制による時間管理の強化• 空域・空港容量拡⼤のため、出発時刻指定（EDCT）だけでなく、巡航時のFIX通過時刻指定（CFDT）が開始される• 2020年度から外国出発機へ適⽤、順次、国内出発機へも適⽤予定

航空交通流管理（出典︓航空局ホームページ）⇒ CFDTを満たすため、巡航中も速度の選択肢が狭まり、燃費が悪化する可能性

n 時間管理が強化される中で、EFBの活⽤により、詳細な気象予測も適⽤し、燃費の良い最適なフライトを⽀援7

２.１ 低燃費4D誘導ソフトウェア(SF1.1)
n 研究開発⽬標
以下の機能を有するタブレット端末⽤のソフトウェアを開発し、エアラインでの試⾏運⽤に供する。
⇒EFBとして実⽤化を⽬指すソフトの出⼒ソフトへの⼊⼒
気象庁空域予報（MEPS航空確率情報等）

⾵や乱気流の情報開発ソフトウェア（iPad等で動作）

出発・到着時刻の指定
⾶⾏データ（⾵等の気象データ含む）

経路は⼀つでなく、複数を提案（乗り換え案内のイメージ）

時刻指定を満たしつつ、低燃費で、乱気流を回避*する
⾶⾏経路を提案
••
•
•

巡航⾼度
⾶⾏速度（上昇・降下含む）
降下開始点
到着時刻の誤差予測***乱気流の発⽣確率が⾼い⾼度を回避**気象予測には必ず誤差があるため、到着時刻にも誤差が⽣じる。その誤差を⾒積もる。

⾶⾏中に当⽇の気象条件に合わせ最適な経路を提案
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２.１ 低燃費4D誘導ソフトウェア(SF1.1) :技術構成と成果
n 技術構成• 時間管理精度、低燃費、快適性を同時に成り⽴たせる航空機の誘導ソフトウェア（EFBに搭載）を開発
Ø 離陸前に気象予測やフライトプランを⼊⼒
Ø ⾶⾏中にリアルタイムで気象予測補正、機体特性推定を⾏い、最適な経路をパイロットに提⽰①③②①n 性能確認

到着時間誤差, 秒• 本アルゴリズムを適⽤したシミュレーションを実施し、妥当性と性能を評価
しきい値

提案技術（⾚）では、気象予測誤差を考慮し、到着時間が時間管理精度内に収まる確率を最⼤化するように速度決定
従来技術（⻘）では、気象予測誤差により、到着時間誤差が時間管理精度内に収まる確率が低下
残⾶⾏距離, nmi

9２.１ 低燃費4D誘導ソフトウェア(SF1.1) :技術構成と成果
p 燃費削減効果

従来運航（経路延⻑による時間管理、⻘）に⽐べ、⾶⾏時間は同⼀の4D運航（固定経路上の速度調整による時間管理、⾚）により、最⼤4％の低燃費化が可能なことを確認（上昇・巡航・降下の全⾶⾏フェーズに対する割合、全343便の平均値）
à燃料費の削減、環境負荷の低減が可能

2014/12、2015/1 の福岡à⽻⽥の343便（B772）

p これらの性能を実⾶⾏で効果的に得るため、EFBへ実装するソフトウエアを開発中。

p EFB開発と並⾏して、⾶⾏実証に向けて、⾶翔を改修

⾶⾏実証に向けた「⾶翔」の改修計画
主な改修内容• EFBの装備、EFBへのデータ転送• 各種データリンク（空対地、空対空）の装備
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２.２ 適応型時間管理アルゴリズム(SF1.2) :技術構成と成果
p 適応型時間管理
航空管制の効率化を⽬指し、状況に応じて時間管理要求を動的に変更し容量拡⼤と燃費低減を両⽴する管制システムの時間管理アルゴリズムを開発

現在交通流
レーダーデータ

交通流特徴量機械学習を用いた
交通流
クラス分類

①

気象予測

②
混雑度

交通流クラス分類

出発時刻管理アルゴリズム③
巡航FIX時刻管理アルゴリズム

機体Equipage
データ
出発時刻制御（EDCT）

本研究対象外（モデル化無し）

外部のデータ、システム等

アウトプット交通流クラスC
交通流クラスB
最適なEDCT
最適なEDCT
パラメータ設定
交通流クラスA
最適EDCT,
CFDT
パラメータ設定

上昇
時刻制御

巡航FIX
時刻制御
（CFDT）

航空管制システム

航空管制
システム

出発空港

機体FMS

到着時刻制御

ユーザー

［ユーロ］

本研究

最適な交通流制御
データベース
交通流
クラス選定

飛行時間予測地上システムフライトプラン等• 交通流データを混雑度に応じたクラス分類を⾏い、各クラスの状況に応じた適切な出発時刻制御や、巡航FIX時刻制御を⾏う。
• 機械学習による実⽤性と最適性の両⽴、離陸時刻や⾶⾏時間の不確定性の考慮、⽇本の空域や交通流に適した運航
交通流クラス
判断支援ツール

離陸時刻管理対象外フライト

到着空港容量予測
システム

各便
制御時刻

パラメータ設定（開始・終了時刻等）

クラスA クラスB

交通流クラス分類ツールの概要

実︓実際のコスト分布
予測︓クラス分類結果のコスト分布

交通流クラス予測

適応型時間管理アルゴリズムの構成・概要11

２.３ パイロットモニタリング技術〜E-Crew〜 (SF2)n E-Crew (電⼈計画)︓パイロット間の相互補完タスクの電⼦的⼿段による代替
パイロットのエラーや予兆となる状態を検出し、アドバイスする技術により、ヒューマンエラーの低減とコックピットの省⼒化に貢献する。
• OPSAMS (Operational Procedure Safety Analysis Monitoring System):
⾶⾏データからオフラインでパイロットの⾏動を推定• RT-OPSAMS (Real-time OPSAMS):OPSAMSのコアに画像認識、脳波などを加えて実時間でパイロットの⾏動をモニタ• TSMA (Traffic Situation Monitoring and Awareness):
管制通信やコックピット内の会話を解析し、航空機の状態やパイロットの意図を推定• ODST (Operational Decision Support Tool):
推定・認識した機体やパイロットの状況に基づいて、脳波等
エラー・ワークロード
関連電位パイロットにアドバイス

パイロット

パイロット行動

動作再構成(RT-OPSAMS)

パイロット

機器故障・悪天候・疲労

誤判断をしやすい状況
飛行データ
操縦室内画像

エラー飛行方式等判断支援(ODST)

自機の状態推定管制状況認識(TSMA)（飛行方式、経路、vector）

管制通信内容操縦室内の会話

エラー修正

事故の要因 （関与率%）
1.手順の抜け・誤り

43

2.CRMの不適切

37

3.操縦の誤り

31

4.判断の不適切

31

5.位置認識喪失

26

6.心理的圧力等による不適切な判断*

15

7.状況認識の誤り

13

8.オートパイロットの不適切な使用1312

２.４ 耐障害⾼信頼性航法技術(SF3)
ソフトウェア・無線技術の発展にともない、スプーフィング（欺瞞波、なりすまし）と呼ばれる新たな脅威が出現しつつある。⺠間航空分野を含む実社会⽣活への影響に懸念。
Ø 複数のアンテナ素⼦で受信した信号の位相を制御
Ø 特定の⽅向から到来する信号の受信感度だけを上げる→他の⽅向から到来する不要波の受信を抑制
通信やレーダーの分野で実績のあるフェーズドアレイ技術の応⽤
衛星測位の分野でも、防衛⽤途では実績あり5G通信機器の技術を適⽤して実現可能性が⾼まる。
慣性航法と複合することで移動体へ適⽤範囲を拡⼤
マルチパスに起因する擬似距離誤差の⽐較
G12

単⼀アンテナ

100-100200

400

時間［秒］

マルチパスなし マルチパスあり

ビームフォーミング技術

420単⼀アンテナ

ビームフォーミング

ビームフォーミングにより、マルチパスのない環境と同等まで誤差を低減

ビームフォーミング-20

多素⼦アンテナ

擬似距離誤差（標準偏差）［m］

20
擬似距離誤差［m］••••

従来のGNSSアンテナ

600

不要波の抑制に成功
13

３. 研究開発スケジュール
2018
機上アビオニクス：
低燃費4D誘導
ソフトウェア
管制システム：
適応型時間管理アルゴリズム

2019

2020

2021

JAXA Sim・飛行実証（機能）要素技術開発Sim実証

要素技術開発

2022

2023

JAXA飛行実証
（性能）

2024

対障害
高信頼性航法概念検討

フォローアップ

管制通信認識、脳波計測
パイロット支援システム

OPSAMS試験運用

電波干渉除去静止実証• EFBソフトウェアメー

カへ技術移転エアライン•
国内機搭載FMS仕
飛行実証

CARATS
固定FIXでの4D運航

パイロットモニタリ
ング(eCrew)2025～

実時間行動推定OPSAMS実用化

管制/訓練分野へのスピンオフ

INS複合技術
車載実証

リアルタイム評価機試作
飛行実証

様への反映

次期管制システム
へ反映

CARATS
動的FIXでの4D運航• 実用システム（EFB）
開発• 試験運用開始(2030～）• 受信機メーカへの技術移転

他産業へのスピンオフ（時刻同期、自動車等）

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４. まとめ
p 今後増⼤する航空機と混雑する空港、航空路の中で、航空機の運航を安全に効率化するため、パイロット⾼度判断⽀援技術（スマートフライト技術）の研究開発を⾏っている。具体的には、① 低燃費４D運航技術
４D運航を効率的に⾏うため、詳細な気象予測補正、機体特性推定を⾏い、最適な経路をパイロットに提⽰するEFB（Electric Flight Bag)ソフトウエアを開発、実装を⽬指す。
② 適応型時間管理アルゴリズム
航空管制の効率化を⽬指し、状況に応じて時間管理要求を動的に変更し容量拡⼤と燃費低減を両⽴する管制システムの時間管理アルゴリズムを開発③ パイロットモニタリング技術（E-Crew）
パイロットのエラーや予兆となる状態を検出し、アドバイスする技術により、ヒューマンエラーの低減とコックピットの省⼒化に貢献する。
④ 耐障害⾼信頼性航法技術
衛星航法に対するスプーフィング（欺瞞波、なりすまし）と呼ばれる新たな脅威に対抗し、最新の5G通信機器の技術等も適⽤することで不要波の受信を抑制し、安全な航法を実現する。
p 今中⻑期計画の期間において、これらの研究開発を進め、エアラインを中⼼とした航空機運航の社会実装を⽬指す。
15

ご清聴ありがとうございました。

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