Thèse soutenue

Développement d'algorithmes de génération de trajectoire pour l'amélioration de la sécurité du transport aérien

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Auteur / Autrice : Andréas Guitart
Direction : Daniel DelahayeEric Feron
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mathématiques et Applications
Date : Soutenance le 15/12/2023
Etablissement(s) : Toulouse 3
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Aéronautique-Astronautique (Toulouse)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de recherche ENAC (Toulouse)
Jury : Président / Présidente : Franck Iutzeler
Examinateurs / Examinatrices : John R. Hauser
Rapporteurs / Rapporteuses : Valentin Polishchuk, Eri Itoh

Résumé

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Cette thèse porte sur les algorithmes de génération de routes et de trajectoires permettant d'améliorer la sécurité du transport aérien. Cette thèse traite trois problèmes majeurs pouvant causer des accidents : les atterrissages d'urgence, l'évitement d'obstacles météorologiques et la résolution de conflits entre des avions. Durant cette thèse, nous nous sommes posé la question sur la manière de résoudre ces problèmes. La première idée a été de les traiter au niveau tactique. Tout d'abord, cette thèse porte sur le développement d'un outil d'aide à la décision pour les pilotes en cas de situation d'urgence. Ce travail a été mené dans le cadre du projet SafeNcy visant à créer un système composé d'un sélecteur de lieux d'atterrissage et d'un module générant la trajectoire. L'enjeu principal de ce problème est de développer un algorithme générant des trajectoires d'atterrissage en quelques secondes. L'autre enjeu majeur est qu'il existe énormément de situations d'urgence qui ont chacune leurs spécificités. Afin de répondre à ces enjeux, nous avons comparé trois méthodes: le Fast Marching Tree, le Fast Marching et le Rapidly-exploring Random Tree. Après plusieurs tests, le Rapidly-exploring Random Tree a été choisi pour le projet SafeNcy. Les résultats sont très satisfaisants, car pour l'intégralité des scénarios définis, le système génère plusieurs trajectoires en quelques secondes. Après s'être intéressés aux situations les plus critiques, nous avons étudié l'évitement d'obstacles météorologiques en temps réel. L'étude portait sur le développement d'un système collaboratif permettant à chaque avion de contourner l'orage tout en évitant des conflits. Une méthode basée sur le Fast Marching Tree et le principe du premier arrivé premier servi a été développée. Elle a été ensuite modifiée afin de prendre en compte l'équité entre les avions. Les simulations montrent que la méthode est équitable et génère des trajectoires d'évitement sans conflit en quelques secondes. Après l'étude des problèmes du point de vue tactique, nous nous sommes intéressés à des résolutions stratégiques. Tout d'abord, nous avons étudié le design de procédures sécurisés dans les TMA. L'approche est basée sur le recuit simulé. La TMA est discrétisée par un ensemble de cercles définissant la position des points de connexion entre les routes. Le profil horizontal de chaque route est choisi parmi un ensemble d'options prédéfinies. Le profil vertical est défini à partir des pentes minimales et maximales, auxquelles peut s'ajouter des paliers. En plus de la distance des routes, l'impact sonore a été considéré. La méthode a été comparée à la littérature sur l'aéroport Paris Charles-De-Gaulle. Ensuite, une étude de l'impact sonore des procédures a été effectuée. Enfin, l'algorithme a été testé sur la TMA de Paris. La conclusion de ces travaux est satisfaisante car la méthode est meilleure que celles de la littérature et fonctionne sur des scénarios complexes. Pour conclure cette thèse, une ouverture est proposée sur le développement d'un système pour prévenir les événements imprévus en générant en avance des trajectoires alternatives. Les enjeux de cette étude sont : les trajectoires alternatives ne doivent pas être trop éloignées du plan de vol initial; les trajectoires doivent être suffisamment différentes entre elles et au moins une trajectoire doit éviter un événement imprévu. Pour y répondre, la méthode est basée sur le Rapidly-exploring Random Graph, une clusterisation et une métrique de similarité. L'algorithme a été testé sur l'évitement de trainées de condensation considérées comme des obstacles durs. Les résultats semblent satisfaisants, car l'algorithme permet d'éviter des obstacles de différentes tailles. Ce travail reste préliminaire, car de nombreuses améliorations restent à ajouter. Cette thèse ouvre la voie au développement d'outils d'aide à la décision permettant d'assister les acteurs du transport aérien dans des situations plus ou moins critiques.