Automated	  Separa-on	  Assurance	  with	  Weather	  and	  Uncertainty	  Todd	  Lauderdale	  and	  Heinz	  Erzberger	  NASA	  Ames	  Research	  Center	  Automated	  Separa-on	  Assurance	  Take	  Away	  • A	  long-­‐term	  research	  focus	  guided	  us	  towards:	  – Automated	  weather	  avoidance	  – Robust	  handling	  of	  trajectory	  predic-on	  errors	  • This	  provided	  us	  with	  near-­‐term	  beneﬁts	  Outline	  • Algorithm	  background	  • Trial	  planning	  • Weather	  avoidance	  • Handling	  trajectory	  predic-on	  errors	  A	  Layered	  Approach	  to	  	  Separa-on	  Assurance	  CollisionTac-cal	  Avoidance Separa-on	  0	  1	  2	  Strategic	  	  Separa-on	  3	  19	  Time	  to	  Loss	  of	  Separa-on	  20	  Advanced	  Airspace	  Concept	  TCAS

TCAS

Strategic	  TCAS

Tac-cal	  Controller/	  	  Coordinator	  Trajectory	  Genera-on	  Advanced	  Airspace	  Concept	  -­‐	  Autoresolver	  
TCAS

TCAS

TCAS

Autoresolver	  Strategic	  Tac-cal	  Controller/	  	  Coordinator	  Trajectory	  Genera-on	  Integrated	  Solu-ons	  Conﬂicts	  Arrival	  Merging	  and	  Spacing	  Weather	  Avoidance	  Trial	  Planning	  Trajectory	  Autoresolver	  Trajectories	   Predictor	  A	  loss	  of	  separa-on	  is	  predicted	  Trial	  Planning	  Maneuver	  Autoresolver	  Trajectory	  Predictor	  Use	  simpliﬁed	  calcula-ons	  to	  generate	  a	  maneuver	  Trial	  Planning	  Maneuver	  Trajectory	  Autoresolver	  Trajectory	   Predictor	  Use	  independent	  trajectory	  predic-on	  system	  to	  create	  high-­‐ﬁdelity	  trajectory	  Trial	  Planning	  Maneuver	  Trajectory	  Autoresolver	  Trajectory	   Predictor	  Determine	  proper-es	  of	  trajectory	  including	  conﬂict-­‐free	  status	  Trial	  Planning	  Autoresolver	   Iterate	  Trajectory	  Predictor	  Iterate	  to	  ﬁnd	  preferred	  successful	  resolu-on	  Trial	  Planning	  Summary	  • Separate	  process	  of	  genera-ng	  resolu-on	  maneuvers	  and	  predic-ng	  the	  results	  • Resolu-ons	  are	  selected	  based	  on	  best	  available	  informa-on	  • Can	  leverage	  improved	  predic-ons	  immediately	  to	  improve	  performance	  Complex	  Weather	  Weather	  Avoidance	  Algorithm	  • Assump-ons	  – At	  most	  two	  auxiliary	  waypoints	  – Create	  only	  horizontal	  resolu-ons	  – AWempt	  to	  minimize	  devia-ons	  • Use	  geometric	  algorithm	  instead	  of	  gridded	  search	  algorithm	  Finding	  Tangencies	  Simple	  Example	  Original	  path	  has	  conﬂict	  Simple	  Example	  	  Forward	  Tangent	  Simple	  Example	  	  New	  Auxiliary	  Waypoint	  Backward	  Tangent	  Return	  Waypoint	  Simple	  Example	  	  High-­‐Fidelity	  Trajectory	  New	  Outbound	  Conﬂict	  New	  Outbound	  Conﬂict	  Tangent	  to	  Cell	  1	  creates	  secondary	  conﬂict	  with	  Cell	  1a	  Cell	  1a	  New	  Outbound	  Conﬂict	  Conﬂict-­‐free	  tangent	  line	  Cell	  1a	  becomes	  the	  primary	  weather	  cell	  New	  Inbound	  Conﬂict	  New	  Inbound	  Conﬂict	  Tangent	  line	  between	  cells	  Cell	  2	  Return	  path	  has	  conﬂict	  with	  Cell	  2	  New	  Inbound	  Conﬂict	  New	  Auxiliary	  Waypoint	  Tangent	  from	  Return	  Waypoint	  New	  Middle	  Segment	  Conﬂict	  New	  Middle	  Segment	  Conﬂict	  Extend	  each	  tangent	  Cell	  3	  Tangent	  path	  has	  conﬂict	  with	  Cell	  3	  New	  Middle	  Segment	  Conﬂict	  Choose	  waypoint	  loca-on	  along	  line	  Find	  line	  tangent	  to	  weather	  New	  Middle	  Segment	  Conﬂict	  Iterate	  waypoint	  loca-on	  up	  to	  50	  nmi	  New	  Middle	  Segment	  Conﬂict	  Select	  shortest	  conﬂict-­‐free	  path	  Discover	  Other	  Routes	  Handling	  Weather	  Uncertainty	  Handling	  Weather	  Uncertainty	  Buﬀer	  Distance	  Bisec-ng	  direc-on	  Handling	  Weather	  Uncertainty	  Buﬀer	  creates	  conﬂict	  with	  new	  cell	  Handling	  Weather	  Uncertainty	  Final	  Route	  Prototype	  Development	  • Airspace	  Concept	  Evalua-on	  System	  (ACES)	  simula-on	  used	  as	  development	  pla^orm	  • Used	  Convec-ve	  Weather	  Avoidance	  Model	  (CWAM)	  polygons	  derived	  from	  weather	  radar	  • Used	  in	  opera-onal	  trials	  as	  part	  of	  the	  Dynamic	  Weather	  Routes	  trial	  with	  American	  Airlines	  Simula-on	  Example	  Resolu-on	  	  Trajectory	  42	  La-tude	  Return	  Waypoint	  Original	  Trajectory	  41	  -­‐80	  -­‐78	  Longitude	  Simula-on	  Example	  42	  Return	  Waypoint	  41	   Resolu-on	  	  Trajectory	  La-tude	  40	  Original	  Trajectory	  39	  -­‐84	  -­‐83	  Longitude	  Weather	  Algorithm	  Summary	  • Simple	  geometric	  algorithm	  • Uses	  constraints	  inherent	  to	  airspace	  opera-ons	  to	  restrict	  the	  solu-on	  space	  • Provides	  geometrically	  reasonable	  resolu-ons	  • Proving	  eﬀec-ve	  in	  ﬁeld	  study	  	  Trajectory	  Predic-on	  Errors	  Predicted	  Trajectory	  Flown	  Trajectory	  Impact	  of	  Diﬀerent	  Error	  Types	  Losses	  of	  Separa-on	  Wind	   Cruise	   Weight	   Top	  of	   Descent	   Maneuver	  Descent	   Speed	   Ini-a-on	  Speed	  Time	  Error	  Type	  [Lauderdale	  et.	  al.	  ATM	  2011]	  Methods	  to	  Increase	  Robustness	  • Increase	  ver-cal	  separa-on	  requirements	  around	  Top	  of	  Descent	  	  • Use	  probabilis-c	  conﬂict	  detec-on	  Ver-cal	  Buﬀers	  Ver-cal	  Separa-on	  Requirement	  Flown	  Trajectory	  Predicted	  Trajectory	  Ver-cal	  Buﬀers	  Limited	  Top-­‐of-­‐Descent	  Buﬀer	  Impact	  of	  Ver-cal	  Buﬀers	  Without	  Buﬀer	  200	  Losses	  	  of	  Separa-on	  100	  0	  With	  Buﬀer	  Involves	  Descending	  Aircrag	  Not	  Involving	  Descent	  [Cone,	  A.	  and	  Lauderdale,	  T.	  	  ATIO	  2012]	  Predic-on	  Error	  Summary	  • Robustness	  to	  predic-on	  errors	  is	  necessary	  • Have	  shown	  that	  top-­‐of-­‐descent	  errors	  have	  large	  impact	  • Simple,	  target	  buﬀers	  can	  be	  used	  to	  mi-gate	  this	  impact	  • Other	  methods	  to	  eﬃciently	  handle	  errors	  are	  being	  studied	  Final	  Thoughts	  • Long-­‐term	  research	  focus	  can	  lead	  to	  near-­‐term	  beneﬁts	  • Trail	  planning	  eﬀec-vely	  separates	  resolu-on	  genera-on	  and	  trajectory	  predic-on	  • Geometric	  weather	  avoidance	  is	  eﬀec-ve	  for	  ATM	  applica-ons	  • Trajectory	  predic-on	  errors	  must	  be	  handled	  eﬃciently,	  especially	  for	  arrival	  aircrag