¿Cómo puede el rango de sensores DAA afectar las maniobras de evitación en el espacio aéreo de muy bajo nivel?

En el contexto de la navegación aérea en espacio aéreo de muy bajo nivel (VLL, por sus siglas en inglés), la detección y evitación (DAA) de intrusos es un aspecto fundamental para garantizar la seguridad de las aeronaves no tripuladas (UA). Las maniobras de evitación se calculan a partir de varios parámetros que incluyen el tiempo de reacción del piloto remoto, la distancia mínima de separación, y la detección del intruso a través de sensores. Un aspecto crucial es el cálculo preciso de la distancia mínima de separación en el punto de aproximación más cercano (CPA), la visibilidad del intruso para el sensor y el estado de seguridad en todos los puntos de la trayectoria de vuelo.

Para simular las condiciones de separación, se establecieron varios parámetros clave en los escenarios: la aeronave propia vuela en línea recta a 200 km/h, mientras que el intruso se encuentra en una trayectoria definida con velocidad constante. Además, se establece que la maniobra de evitación de la aeronave propia se realiza con una tasa de giro de 6.8°/s, con un tiempo de reacción del piloto de 12 segundos. El sensor DAA tiene un rango infinito, lo que significa que la maniobra de evitación se inicia de inmediato tras la detección del intruso.

En los resultados obtenidos de las simulaciones, se observa que la distancia mínima de separación de 210 metros puede ser mantenida si el rango del sensor DAA es al menos de 1,176 metros en la dirección de vuelo, y aún más corta en ángulos laterales. Sin embargo, cuando el intruso se acerca a una velocidad mayor, por ejemplo a 480 km/h, el rango mínimo necesario del sensor DAA aumenta considerablemente, alcanzando 3,779 metros en la dirección de vuelo.

Por otro lado, en términos de autopreservación, se considera que la separación mínima en el espacio aéreo de muy bajo nivel debe ser de al menos 400 metros, siguiendo las recomendaciones de la ICAO para operaciones sin intervención directa del piloto remoto. En este escenario, los resultados muestran que un rango mínimo de 1,376 metros de sensor DAA es suficiente para mantener una separación segura. La simulación sugiere que el rango del sensor también puede ser ajustado según la velocidad del intruso y su ángulo de aproximación. A medida que el intruso acelera, el rango del sensor debe incrementarse proporcionalmente para mantener una distancia de seguridad adecuada.

La discusión de los resultados sugiere que el rango mínimo del sensor DAA debe ser de 3,779 metros para la aplicación de evitación de colisiones y de 4,511 metros para la autopreservación. Es importante destacar que estos rangos son independientes de la tecnología del sensor. Tanto los sensores cooperativos como los no cooperativos pueden cumplir con estos requisitos. En el caso de los sensores cooperativos, como FLARM, que ya son utilizados por muchas aeronaves en el espacio aéreo VLL europeo, se debe validar si su alcance y frecuencia de actualización son suficientes para proporcionar la distancia mínima de detección requerida.

Es fundamental entender que, además de los valores numéricos que definen la seguridad de la maniobra, el éxito de un sistema DAA depende de varios factores interrelacionados. Estos incluyen la velocidad relativa entre las aeronaves, la precisión del sensor, y las condiciones del espacio aéreo. Si bien los rangos de separación y las características de los sensores son claves, también se deben considerar las limitaciones de tiempo y las capacidades del piloto remoto en cuanto a la ejecución de maniobras. La automatización del proceso de evitación, junto con una correcta integración de sensores, puede hacer que las operaciones en VLL sean más seguras y eficientes, pero es necesario seguir evaluando y ajustando estos parámetros para cada escenario específico de vuelo.

¿Cómo se planifican trayectorias aéreas en tiempo real considerando el riesgo operativo?

En la planificación de trayectorias para vuelos de bajo nivel con drones logísticos, la optimización del riesgo es tan crucial como la eficiencia en tiempo de vuelo. Un enfoque moderno consiste en dividir la ruta en segmentos y evaluar cada uno de ellos con base en su coste de riesgo, considerando variables como la exposición al terreno poblado, la cercanía a infraestructuras críticas o el sobrevuelo de zonas urbanas. En este contexto, los algoritmos de búsqueda construyen trayectorias continuas de clase C1, lo que garantiza transiciones suaves entre segmentos y evita maniobras bruscas o dinámicamente inviables.

Los experimentos realizados en el marco de la iniciativa ALAADy revelan la viabilidad de la planificación de trayectorias seguras en escenarios reales, tomando como base la entrega urgente de repuestos desde un almacén central en Hamm hacia distintos puntos de Alemania. La complejidad de los escenarios varía según la distancia y las características geográficas del entorno: desde los 150 km hacia Waldkappel hasta los 418 km hacia Neubrandenburg. La planificación se realiza con un procesador estándar, emulando las restricciones computacionales a bordo, lo que demuestra la aplicabilidad del sistema en condiciones operativas reales.

A medida que se incrementa el factor de riesgo en la función de coste —representado por los coeficientes que ponderan el riesgo terrestre y aéreo— las trayectorias tienden a desviarse más de la ruta óptima en tiempo. No obstante, incluso con valores extremos de ponderación, el aumento relativo del tiempo de vuelo rara vez supera el 12%. Esto indica que, en entornos rurales, las rutas seguras pueden mantenerse cercanas a las rutas más cortas, beneficiándose de zonas de bajo riesgo como áreas agrícolas o forestales, que permiten evitar sobrevolar núcleos urbanos.

La estructura del entorno también condiciona el comportamiento del algoritmo. En el caso Hamm-Schönenberg, aunque la distancia es mayor, el aumento en el tiempo de planificación no es proporcional, debido a diferencias en la morfología del corredor de misión. En el trayecto hacia Neubrandenburg, caracterizado por regiones más rurales, se observa que las trayectorias optimizadas para riesgo tienden a cruzar carreteras en ángulo recto para minimizar el tiempo de exposición sobre áreas de alto riesgo potencial.

Una consideración relevante en la evolución futura del sistema es la integración directa entre la evaluación probabilística del riesgo y los algoritmos de muestreo utilizados en la planificación. Actualmente, el modelo de riesgo heurístico actúa como una aproximación previa, pero una integración más estrecha permitiría respuestas más precisas y tiempos de cálculo aún más reducidos. El modelo bayesiano empleado para valorar el riesgo de terminación del vuelo ofrece una flexibilidad significativa frente a incertidumbres tanto del entorno como del estado del vehículo. Esta flexibilidad se incrementa con el uso de bases de datos geoespaciales detalladas y datos en tiempo real, lo que permite ajustar el nivel de granularidad del modelo según la calidad de la información disponible.

Es fundamental comprender que la planificación de trayectorias en entornos operativos reales no puede depender únicamente de criterios deterministas de tiempo o distancia. El coste de riesgo debe asumirse como un componente estructural del proceso de decisión, en especial cuando se operan vuelos autónomos en zonas densamente pobladas o con infraestructuras críticas. A mayor capacidad para modelar el riesgo con precisión —incluyendo su distribución espacial, su probabilidad y su severidad potencial— mayor será la calidad del plan de vuelo generado.

El paso hacia espacios de estado de mayor dimensión, incorporando variables como la orientación y velocidad del vehículo, permitirá una mejora sustancial en la precisión del modelo de riesgo y en la realimentación dinámica del plan durante la ejecución. Asimismo, validar y contrastar el modelo propuesto con otros existentes contribuirá a consolidar su aplicabilidad práctica. Esta validación debe enfocarse en la solidez de las suposiciones sobre incertidumbre y distribución de probabilidades, así como en la capacidad del modelo para generalizar en distintos contextos operativos.