航空交通管理に関する研究

平成30年5月31日
航空交通管理領域

航空交通の課題

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 航空交通量の増大
 空域の制限 大規模空港への交通の集中

航空交通の滞留・渋滞
飛行時間の増加
管制官の過負荷

航空交通管理の改善により・航空機の運航を効率化
・管制官の負担を軽減
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航空交通管理分野における今後の研究の方向性について
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１．「空地協調」の流れへの対応
・機上システム（ＦＭＳ、ＡＤＳ-Ｂ etc.）の進歩をふまえ、機上～地上を統合した視点で研究開発 「空地間の情報共有」

２．航空機の運航に関わる各種データの活用
・様々なソース（情報源）からのデータを用いて詳細な交通分析やシミュレーション を実施

３．新たなシミュレーション実験環境の構築
・近年はファストタイムシミュレーション中心。（管制官・パイロット参加による大規模リアルタイムシミュレーションの必要性）
・地上/機上、人/システムの最適な機能分担を検討する必要

パイロット

機上システム

管制官

地上システム3

航空交通管理（ATM）に関する主要研究課題（平成30年度）http://www.enri.go.jp

重点陸域UPRに対応した
空域編成

指定

継続降下
運航の運用拡大

遠隔型空港業
務支援システム

拡張型到着管理

基盤・萌芽

ヒューマン
ファクター
（レジリエンス等）

中期コンフリクト

フリールーティ
ング空域におけるTBO

リスク評価手法

無人機

機械学習・最適化

データ管理

空港面データ活用

データ分析
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航空交通管理（ATM）に関する主要研究課題（平成30年度）
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 軌道ベース運用（４DTBO）
フリールーティング
出発管理（DMAN）

場面管理（SMAN）

到着管理（AMAN）

航空機の高精度な４次元軌道（位置＋時間）を管理し、効率的な運航を実現

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航空交通管理（ATM）に関する主要研究課題（平成30年度）
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遠隔型空港業
務支援システム

空港面データ活用

フリールーティ
ング空域におけるTBO

中期コンフリクト

陸域UPRに対応した
空域編成

拡張型到着管理
継続降下
運航の運用拡大

機械学習・最適化
リスク評価手法

データ管理
データ分析

ヒューマン
ファクター（レジリエンス等）

無人機
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重点：陸域におけるUPRに対応した空域編成の研究
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41043

終端

2
初期地点
1

陸域UPRに対応した
空域編成

400363432130132134136138140142353025125

130135140145

 目的：陸域UPR導入時の空域編制を提案する。
 管制官作業量に基づく空域編成の意思決定支援手法の提案
 経路選択による潜在便益の推定
 制限を考慮した軌道計算機能の実装

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重点：大規模空港における継続降下運航の運用拡大に関する研究
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 関西国際空港について、「混雑時間帯でのＣＤＯ実現」を目指す→運用拡大に条件を示し管制官の判断を支援するツールを作成する

タイムライン表示

継続降下運航の運用拡大

省エネルギーな連続降下運航（ＣＤＯ）

現行着陸方式
水平飛行時にエンジン推力を上げる必要がある

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航空交通管理（ATM）に関する主要研究課題（平成30年度）
http://www.enri.go.jp遠隔型空港業
務支援システム日本の運用に最適なシステム
仕様を見極めると同時に諸外国に負けない技術レベルのシステムを検討、構築する

9重点：フリールーティング空域における軌道ベース運用に関する研究
http://www.enri.go.jp• 国際・上空通過便の最大運航便益を得るための高高度空域、洋上空域における「フリールーティング」• 軌道情報共有「軌道CDM」 便益バランシング
フリールートフリールーティ
ング空域におけるTBO

・ 軌道干渉（コンフリクト）・ 洋上トラック・高度の割り当て
・ 空域混雑・ 空港混雑・ 悪天の回避・ 消費燃料の削減
・ スケジュールの維持

FIR間交通流の円滑化、効率化のためのFIR間の軌道管理

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指定：航空機の拡張型到着管理システムの研究
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

到着管理システムの運用コンセプトを構築し、スケジューリング、軌道生成などのアルゴリズムを開発
PBOと協調する到着スケジューリングアルゴリズム
ヒューマンファクターを考慮したスケジューリング最適化手法

拡張型到着管理

BEBS （高装備機優先）

到着スケジューリングアルゴリズムの導入イメージ

タイムライン（航空交通シミュレータ）• 予定通過時刻（左：ETA）• 割り当てた通過時（中：STA）• 滑走路（右）11

指定：ハザードの定量的評価によるリスク評価手法の研究
http://www.enri.go.jp■背景
ハザードを定量的に評価してリスクを計算する手法を考案する。
ヒューマンエラーの種類から、自動的にパフォーマンスシェイピングファクター（PSF）も考慮してヒューマンエラー確率（HEP）を与える。
ハザードの重大さに関しては、重大さを定量化している別の考え方（保険）と比較し、ハザードマトリク
スで扱われる曖昧な表現を定量化する手法の有効性を確認する。

リスク評価手法12

基盤：データリンクを活用した中期コンフリクトの検出技術の研究
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中期コンフリクト

CONFの発生位置分布(2014.1.6,7.14,1.10)
10000ft以上
45444342414039
緯 38
度 373635343332
3130128130132

134

136138

140

経度
CONF

FIX

coast_line

142144

 航空機の中期コンフリクトを検出し、データリンクを活用した必要最小限の軌道修正を実現する

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基盤：無人機の円滑運行のためのシミュレーション技術の構築に関する研究
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小型無人機の飛行を考慮した電波干渉検討モデル開発

VFR飛行ヒートマップ作製

無人機
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基盤：空港設計および地上走行時間管理に資する交通データ等活用技術の研究
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 舗装設計、点検・補修計画のための交通状況の実態把握
 将来レイアウト検討のための交通状況予測

滞留を生じやすい場所

空港面データ活用
低速走行時間（累積）の棒グラフ表示（羽田空港出発便の例）

諸地点の交通量と内訳（航空機型式など）

シミュレーションによる現状模擬

諸地点の交通量
円の大きさ：交通量に対応（羽田空港出発便の例）

空港面交通データとシミュレーションを用いた交通量把握

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基盤：レジリエンス概念に基づく航空管制官の状況認識に関する研究
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ATCタスクの可視化ツールの評価および機能向上 (COMPASi)

管制官の戦略を負荷の変化をもとに分析し可視化するシミュレータによる訓練

ヒューマンファクター（レジリエンス等）16

航空交通データ管理、データ分析への機械学習の適用
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機械学習による飛行時間の予測
多くの実運用データを使用する分析の予測精度が、機械学習によって向上する可能性がある。

羽田空港 南西方面到着機を対象に機械学習を用いた飛行時間予測を実施→誤差が減少

機械学習・最適化
データ管理

宮古
4.8%(0.3%)

10%
9%
8%
7%
那覇
6%
14.3%(7.6%)
5%
4%
宮崎
3%
9.5%(4.7%)
2%
松山1%
4.8%(3.2%) 0%

福岡
4.8%(13.0%)

南紀白浜
19.0%(0.8%)

神戸
33.3%(2.0%)

データ分析
出発空港

関西国際
4.8%(2.8%)
高知
4.8%(2.4%)

BADA_err
BADA+…

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本日の発表（航空交通管理領域）

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 小型無人機が飛行する空域における航空機運航に関する考察
 DARP運用における気象予測誤差の影響に関する検討
 継続降下運航の運用拡大検討のためのシミュレーション技術
 実験による関西国際空港での混合運用の実現可能性の調査
 福岡FIRと隣接FIR間の交通流解析

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