Come funziona il processo di costruzione e simulazione nel framework ALAADy per i sistemi aerei senza pilota?

Il processo di costruzione della simulazione nel framework ALAADy si articola in due fasi principali: la fase di descrizione e la fase di costruzione vera e propria. Inizialmente, una serie di configurazioni predefinite vengono impostate e successivamente sovrascritte dalle definizioni dell’utente, applicate a livelli diversi come sistema, modulo e sotto-modulo. All’avvio del processo di build della simulazione, uno script di avvio raccoglie automaticamente tutte le descrizioni disponibili e le valuta, creando una struttura di pre-configurazione che contiene le opzioni di scenario (tempo di simulazione, dimensione del passo temporale, ecc.), sistema e moduli. Questa struttura è fondamentale perché viene utilizzata come input per gli script di inizializzazione durante la fase di build, in cui ogni scenario, sistema e modulo vengono configurati.

L’output di questa fase è costituito da parametri e modelli Simulink per ciascun modulo, assemblati poi nella configurazione finale di sistema e ambiente. Un sistema di assemblaggio automatico effettua controlli di coerenza per assicurare che per ogni modello esista una variante definita. In mancanza di tale variante, il processo si interrompe richiedendo la definizione o creazione di una variante. Questo sistema a due stadi è necessario per gestire le interdipendenze tra moduli che possono influenzarsi a vicenda, come ad esempio la variante del modulo vento che cambia in base al modello atmosferico scelto.

Al termine del processo, la configurazione finale, comprensiva dei parametri di scenario e modulo, è disponibile nel workspace MATLAB. Ciò permette una revisione dettagliata e la possibilità di archiviare la configurazione per riutilizzi o confronti con altri esperimenti di simulazione.

Per quanto riguarda i moduli di sistema, il modello si compone di cinque moduli fondamentali: Sensor Fusion (SF), Safe Operation Monitor (SOM), Mission Manager (MM), Termination System (TS) e Flight Control (FC). Il modulo SF elabora la soluzione di navigazione; in questa simulazione, invece di emulare direttamente i sensori, la soluzione è calcolata in base all’output del modello di meccanica di volo presente nei moduli di ambiente, semplificando così la complessità. Il SOM verifica le condizioni operative, come il rispetto delle geofence, e in caso di violazioni attiva il sistema di terminazione TS tramite segnali appropriati. Il MM gestisce l’esecuzione della traiettoria inviando comandi di tracciamento al FC, che a sua volta traduce questi comandi in segnali di controllo degli attuatori per seguire la rotta.

I moduli di ambiente completano il quadro simulando fenomeni fisici e componenti del sistema non inclusi nei moduli di sistema. Tra questi figurano il modello di meccanica di volo, il modulo vento e quello di informazioni cartografiche. Inoltre, sono emulati sistemi di comunicazione come i datalink verso la stazione di controllo a terra (GCS) e la stessa stazione di controllo, con particolare attenzione alla gestione degli effetti di guasti nelle comunicazioni.

L’automatizzazione dell’esecuzione delle simulazioni risulta cruciale soprattutto per studi parametrici che prevedono l’esecuzione di numerosi esperimenti con configurazioni o parametri variati. La gestione delle configurazioni permette di esplorare combinazioni di varianti di veicoli, moduli o parametri, generando un gran numero di permutazioni da simulare. Questa capacità è indispensabile per valutare situazioni di volo diverse e verificare la robustezza e affidabilità del sistema in scenari molteplici.

Oltre alla descrizione dei moduli e del processo di build, è importante comprendere che la modularità e la flessibilità del framework non solo consentono di adattare la simulazione a diversi tipi di veicoli e missioni, ma anche di integrare agevolmente nuove funzionalità o aggiornare componenti esistenti senza compromettere la coerenza complessiva del sistema. La chiarezza nella gestione delle varianti e la possibilità di memorizzare configurazioni consentono inoltre una replicabilità e un confronto rigoroso tra esperimenti, aspetto fondamentale per validare i risultati e perfezionare progressivamente il modello simulativo.

Il lettore deve inoltre considerare che, pur nella sua complessità, il framework mantiene un’interfaccia di configurazione chiara e un meccanismo di controllo che previene errori dovuti a incoerenze tra moduli, garantendo così una base solida per lo sviluppo e la validazione di sistemi aerei senza pilota in ambiente simulato. La distinzione tra moduli di sistema e di ambiente sottolinea l’importanza di separare il controllo e le decisioni operative dalla rappresentazione dell’ambiente fisico e delle condizioni esterne, un principio architetturale che favorisce sia la scalabilità sia la manutenzione del software.

Come l'ottimizzazione strutturale dei droni cargo senza equipaggio influisce sulla progettazione di velivoli non convenzionali

Il concetto di "box wing" offre numerosi vantaggi quando si richiede una maggiore compattezza nell'operatività di un velivolo senza equipaggio (UA). Questo tipo di configurazione, grazie al suo sistema alare non planare, consente una bassa resistenza indotta anche con un’apertura alare relativamente ridotta, rendendo l'UA particolarmente adatto per missioni che necessitano di una maggiore manovrabilità in spazi ristretti. Tuttavia, come per tutte le configurazioni di velivoli, è necessario prevedere un sistema di sicurezza supplementare, come un paracadute, per garantire un atterraggio sicuro in caso di interruzione della missione, in linea con le normative di sicurezza, come quelle definite da Nikodem et al. (2021). Un aspetto importante del progetto ALAADy è proprio questa considerazione per un atterraggio sicuro, che deve avvenire con una minima energia d’impatto e in un’area non abitata.

L’introduzione di sistemi di propulsione ibrida e di sicurezza aggiuntivi comporta inevitabilmente delle sfide strutturali. La presenza di componenti aggiuntivi, infatti, può portare a un incremento del peso strutturale, penalizzando così la progettazione aerodinamica e l’efficienza complessiva dell'UA. In questo contesto, il capitolo si concentra sull'analisi e la progettazione strutturale delle configurazioni sopra menzionate, in particolare sulla stima del peso strutturale per ciascuna di esse. Il confronto finale dei risultati relativi al peso strutturale diventa un criterio fondamentale per la valutazione della configurazione finale del veicolo all'interno del progetto ALAADy.

Poiché i concetti di velivolo senza equipaggio, come l'ala a box e il giroplano, sono configurazioni non convenzionali, non è possibile applicare direttamente modelli empirici tradizionali per la stima del peso. Pertanto, la progettazione e l'analisi strutturale si avvalgono del Processo di Generazione del Modello Parametrico di Elementi Finiti (MONA), sviluppato dall'Istituto di Aeroelasticità del DLR. Questo processo, descritto in dettaglio da Klimmek (2014), permette di affrontare la complessità delle configurazioni non convenzionali utilizzando metodi parametrici per la creazione del modello e l’analisi strutturale.

Il MONA si articola in due fasi principali: l'analisi dei carichi per la struttura flessibile e il design strutturale. Il processo prevede l’utilizzo di metodi di ottimizzazione strutturale, che permettono di considerare parametri aeroelastici come l’efficienza dell’aileron, la divergenza e il flutter. Per garantire la coerenza dei modelli di simulazione, il DLR ha sviluppato un software, ModGen, che permette di generare e ottimizzare i modelli aerodinamici e strutturali. Questi modelli sono poi analizzati con il programma MSC NASTRAN, uno strumento fondamentale per l'analisi dei carichi e l’ottimizzazione strutturale.

Il processo MONA è stato applicato a configurazioni tradizionali di velivoli da trasporto, come l'XRF1-DLR o il DLR-D150, ma le configurazioni degli UA richiedono adattamenti specifici, come la creazione della struttura a box wing e la rappresentazione strutturale del fusoliera, che differisce significativamente dalle tradizionali strutture tubolari. La fusoliera dell'UA, ad esempio, è progettata per missioni di trasporto cargo senza la necessità di pressurizzazione della cabina, caratteristica che impone modifiche significative nella modellazione e nell’analisi strutturale.

Per quanto riguarda i requisiti specifici degli UA nel progetto ALAADy, questi comprendono una massa massima al decollo di circa 2500 kg, una capacità di carico utile di 1000 kg, un’autonomia di 600 km e una velocità di crociera di 200 km/h. Inoltre, l'altitudine di crociera è progettata per essere attorno ai 200 m. Questi requisiti sono frutto di studi preliminari descritti da Hasan e Sachs (2021) e Sachs (2021), ma il progetto ALAADy richiede anche che le configurazioni siano caratterizzate da bassa complessità, compattezza e una progettazione costruttiva semplice. La capacità di decollo e atterraggio in spazi ridotti e in situazioni di emergenza è fondamentale, non solo per l'efficacia operativa, ma anche per garantire la sicurezza in ogni fase della missione.

L'approccio di ottimizzazione strutturale basato su analisi parametriche si rivela cruciale per ridurre il peso complessivo del velivolo senza compromettere le prestazioni. In questo modo, la progettazione di droni cargo senza equipaggio è un delicato equilibrio tra efficienza aerodinamica, sicurezza, e ottimizzazione strutturale, il tutto sotto il vincolo di requisiti operativi rigorosi.

Quali sono i principi fondamentali nello sviluppo dell'interfaccia uomo-macchina per il controllo dei droni autonomi?

Nel contesto dello sviluppo dell'autonomia dei sistemi di droni, l'evoluzione dei livelli di autonomia è fondamentale per garantire un'efficace interazione tra pilota e macchina. Il livello 4 della scala PACT (Sheridan 1987), che rappresenta l'autonomia avanzata di un sistema, impone che il sistema comunichi costantemente con il pilota riguardo alle sue azioni e intenzioni. Questo aspetto è cruciale, poiché, senza questa comunicazione continua, un intervento umano in caso di guasto del sistema risulterebbe estremamente difficile. Più recentemente, la Drone Industry Insights ha definito cinque livelli di autonomia per i droni, che vanno dal Livello 0, senza alcuna automazione, al Livello 3, dove l'automazione è condizionata e il pilota agisce come opzione di emergenza, fino al Livello 5, con automazione completa e pianificazione del volo assistita dall'intelligenza artificiale (DRONEII 2019). Questo sviluppo dell'autonomia richiede non solo l'evoluzione delle capacità tecniche, ma anche un'attenzione particolare alla progettazione dell'interfaccia uomo-macchina (HMI).

La prima fase nella progettazione di un HMI per i sistemi di controllo a terra (GCS) è la definizione di un concetto di allocazione delle funzioni ben definito. Questo concetto definisce quali funzioni devono essere eseguite dal pilota e come queste funzioni vengono integrate nell'HMI del GCS. Un’allocazione chiara delle funzioni forma la base per la definizione delle informazioni necessarie da visualizzare, ovvero quali informazioni devono essere mostrate sugli schermi del GCS. Per determinare le funzioni che il pilota dovrà eseguire e specificare le effettive necessità informative, è fondamentale comprendere il dominio di lavoro sottostante del pilota. Una delle metodologie più note in questo contesto è l'analisi del lavoro cognitivo (CWA, Cognitive Work Analysis), che aiuta a modellare come il lavoro dovrebbe evolversi all’interno di sistemi sociotecnici complessi (Jenkins 2009, Rasmussen et al. 1994).

Il sistema sociotecnico, come definito da Jenkins (2012), implica una collaborazione tra esseri umani e tecnologie per raggiungere un obiettivo comune. L’approccio ecologico alla progettazione, adottato dalla CWA, si concentra sulle limitazioni e capacità del sistema di lavoro, anziché descrivere come dovrebbe avvenire il lavoro (Vicente 1999). Questo approccio è fondamentale, poiché consente di progettare sistemi che possano rispondere a situazioni non previste, in quanto lascia spazio alle azioni che il pilota potrebbe intraprendere in base alla situazione concreta, piuttosto che basarsi su compiti predefiniti. In questo modo, i sistemi progettati tramite CWA sono più flessibili e possono adattarsi a circostanze impreviste. La CWA non solo offre una struttura per determinare i compiti, ma anche per identificare il "spazio delle possibilità" in cui i piloti possono operare.

Durante l’analisi del dominio di lavoro (WDA, Work Domain Analysis), il sistema viene scomposto in sottosistemi e unità più piccole, e si estraggono i vari scopi e funzioni del sistema. Ogni sottosistema è associato a un compito specifico per contribuire al raggiungimento dell’obiettivo generale del sistema. Un’utile rappresentazione di questa analisi è la gerarchia di astrazione, che visualizza cinque livelli di astrazione, dal livello delle funzioni generali fino agli oggetti fisici coinvolti nel sistema. La gerarchia di astrazione aiuta a mappare le relazioni tra i diversi livelli, con ogni livello che descrive il "perché" e "come" di un’azione.

Questa gerarchia di astrazione può essere utilizzata per derivare i requisiti informativi per l’HMI. Ad esempio, il pilota deve essere informato della posizione del velivolo e di altri veicoli presenti nelle vicinanze. Altre informazioni rilevanti potrebbero includere la posizione di aeroporti o aree di atterraggio sicure, spazi aerei proibiti e aree di impatto del terreno in caso di emergenza, come nel caso di una perdita di spinta del motore. Un esempio concreto di come questi requisiti informativi possano essere implementati in un HMI è mostrato nel GCS U-FLY sviluppato dal DLR (Centro AeroSpaziale Tedesco). In una situazione di emergenza, dove un drone perde la spinta e deve decidere se dirigersi verso un aeroporto sicuro o una zona di impatto, il GCS visualizza le opzioni possibili, come l’indicazione dell’aeroporto più vicino (rappresentato da una freccia verde) o l’area di impatto più vicina (rappresentata da una freccia arancione). L’HMI deve presentare queste informazioni in modo chiaro e comprensibile per permettere al pilota di fare una scelta informata.

Il progetto di un HMI efficace per il controllo di un UAS deve quindi essere guidato dalla comprensione approfondita del dominio di lavoro del pilota e delle necessità informative derivate da questa analisi. Inoltre, è fondamentale che l’HMI integri funzioni che supportano la supervisione e la guida del drone, mantenendo sempre una connessione costante tra il pilota e il sistema, anche nelle situazioni più critiche. Il sistema deve essere progettato in modo che il pilota abbia sempre il controllo su tutte le variabili necessarie, ma senza essere sopraffatto da informazioni eccessive o da interfacce troppo complesse.

È importante sottolineare che l’efficacia di un HMI dipende non solo dalle informazioni visualizzate, ma anche dalla modalità con cui queste informazioni vengono presentate. La chiarezza visiva, la semplicità d'uso e la tempestività con cui vengono fornite le informazioni sono aspetti cruciali, soprattutto in contesti ad alta criticità, dove ogni secondo può fare la differenza tra un intervento di successo e un fallimento. Inoltre, i sistemi di HMI devono essere progettati per evolversi nel tempo, adattandosi alle nuove esigenze operative che emergono con l’aumento dell’autonomia del sistema e con l’introduzione di nuove tecnologie.