Quali sono le condizioni per una gestione operativa efficace del trasporto aereo di merci con UAS?

Il trasporto aereo di merci tramite Sistemi Aerei a Pilotaggio Remoto (UAS) sta guadagnando terreno come una tecnologia promettente, ma la sua realizzazione dipende dalla validazione dei concetti, dalla progettazione e dalla gestione di tecnologie che siano in grado di affrontare le sfide operative e di mercato. Le analisi si concentrano principalmente sulle capacità di adattamento e sulla maturità delle tecnologie attraverso simulazioni e discussioni sui primi stadi di prontezza tecnologica, culminando in una dimostrazione pratica delle capacità tecniche in fasi più avanzate. Il concetto di SORA (Specific Operational Risk Assessment) offre una base cruciale per valutare il potenziale operativo dei droni, ponendo limiti operativi che, a loro volta, restringono i casi d'uso applicabili nella sfera civile.

Tra i casi d'uso identificati, troviamo diverse applicazioni potenzialmente rivoluzionarie per il trasporto aereo di merci, inclusi settori come la logistica umanitaria, la consegna di beni critici e il trasporto di pezzi di ricambio urgenti. La logistica umanitaria, ad esempio, si rivela particolarmente rilevante nelle situazioni di emergenza, come disastri naturali (terremoti, inondazioni, uragani) o incidenti marittimi, in cui è necessario fornire rapidamente aiuti umanitari, attrezzature di soccorso o medicinali. Altri casi d'uso includono la gestione della logistica per la produzione "just-in-time" nelle catene di montaggio, come nel settore automobilistico, e la consegna rapida di pezzi di ricambio alle industrie, particolarmente in scenari in cui la produzione è altamente sensibile al tempo.

Nel campo del design concettuale degli aeromobili, la fase iniziale prevede la creazione di configurazioni di riferimento per analizzare le possibili varianti progettuali. Questa fase esplora configurazioni più tradizionali (ala fissa) ma anche soluzioni meno convenzionali, come gli autogiri, che presentano caratteristiche di autorotazione verticale naturali. Questo tipo di configurazione potrebbe essere particolarmente interessante, poiché offre un’efficienza in termini di costi ed è adatto a operazioni a bassa quota. Una volta selezionate le configurazioni promettenti, viene effettuata una progettazione preliminare per determinare le prestazioni di volo previste. In particolare, la sicurezza e l'affidabilità dei vari modelli sono valutate in base a simulazioni e test pratici, inclusi esperimenti in galleria del vento e prove di volo reali.

Un altro aspetto che merita attenzione riguarda l'integrazione di questi aeromobili nei corridoi logistici esistenti. La fattibilità del concetto ALAADy non dipende solo dalle capacità tecniche ed economiche dei droni, ma anche dalla loro capacità di integrarsi nelle infrastrutture di trasporto tradizionali. Le operazioni di handling a terra e la logistica di supporto, inclusi i sistemi automatizzati per la gestione dei carichi, sono altrettanto cruciali per il successo di questa tecnologia. Il miglioramento delle infrastrutture a terra e la loro automazione sono quindi temi centrali da esplorare per garantire la competitività del trasporto aereo di merci con UAS rispetto ai metodi tradizionali.

In sintesi, l'adozione del trasporto aereo di merci tramite UAS dipende da una molteplicità di fattori, tra cui la valutazione accurata dei rischi, l'ottimizzazione delle configurazioni degli aeromobili, e la garanzia di soluzioni di sicurezza software robuste. Solo integrando questi elementi in modo coerente sarà possibile realizzare una nuova generazione di soluzioni logistiche autonome che possano competere efficacemente con i sistemi di trasporto tradizionali.

Come confrontare i modelli di rischio per la pianificazione di missioni di trasporto a bassa quota automatizzato

Uno degli approcci per affrontare la sfida della quantificazione del rischio è quello di integrare la funzione di costo di diversi modelli in un quadro di pianificazione del rischio preesistente. Questi modelli di rischio, che spesso si basano su scenari teorici e simulazioni, permettono di identificare i principali fattori di pericolo, come le possibili collisioni o il malfunzionamento dei sensori. La pianificazione di traiettorie ottimali, che riduca il rischio in scenari complessi, diventa fondamentale in operazioni che si svolgono in ambienti ad alta densità di traffico o in condizioni meteorologiche avverse.

Il modello di rischio di terze parti, per esempio, è uno strumento che può essere utilizzato per valutare il potenziale impatto di un sistema aereo senza pilota su soggetti terzi. Questo tipo di modello prende in considerazione non solo gli aspetti tecnici legati al volo stesso, ma anche i fattori esterni come la presenza di persone o infrastrutture lungo la rotta di volo. Tali modelli sono particolarmente utili per le missioni in ambienti urbani, dove il rischio di danni collaterali è più elevato.

Alcuni modelli si concentrano sulla sicurezza dell’operazione stessa, come nel caso delle analisi sui veicoli aerei senza pilota (UAV), che valutano la probabilità di guasti o errori del sistema autonomo. La ricerca ha portato alla definizione di metodologie per calcolare il rischio associato a eventi specifici, come l’impatto a terra di un UAV durante un’ispezione o la collisione con ostacoli naturali o artificiali. Tali approcci sono essenziali per missioni di ispezione a lungo raggio o in ambienti con scarsa visibilità.

All'interno di queste analisi, è necessario considerare anche la gestione delle risorse, in particolare per quanto riguarda l’energia, in quanto la durata della missione può influire sulla possibilità di completare l'operazione in sicurezza. L’efficienza energetica di un UAV è strettamente legata alla capacità di pianificare rotte che minimizzino l'uso dell'energia, mantenendo nel contempo un margine di sicurezza. Le tecnologie per il controllo dell’energia, come quelle utilizzate nelle missioni di volo a lunga durata o in condizioni di volo particolari, richiedono un’accurata pianificazione delle traiettorie per garantire la sostenibilità operativa.

Nel contesto della pianificazione delle traiettorie, la modellizzazione del rischio deve considerare anche l'incertezza legata alla misurazione e alla previsione delle condizioni ambientali. Per esempio, l'impatto delle turbolenze o del vento sulla stabilità del volo può essere difficile da prevedere con precisione. In questi casi, l'adozione di algoritmi avanzati di pianificazione del percorso, che possano adattarsi dinamicamente alle condizioni mutevoli, è cruciale per garantire la sicurezza operativa.

Inoltre, il concetto di “avversione al rischio” è fondamentale in contesti di pianificazione sotto incertezze. L’avversione al rischio si riferisce alla preferenza per soluzioni che riducano al minimo i rischi, anche a costo di un leggero aumento del consumo energetico o della durata della missione. Questo approccio è particolarmente utile quando si operano UAV in aree ad alta densità di traffico o in ambienti complessi dove gli errori potrebbero avere conseguenze gravi.

Per completare questi modelli, è essenziale raccogliere dati provenienti da missioni precedenti e simulazioni. Le tecniche di simulazione, come quelle utilizzate per calcolare il rischio di impatti o per prevedere gli esiti di scenari complessi, sono in grado di offrire una previsione più accurata dei rischi associati a vari tipi di missioni. L'integrazione di questi dati nel processo decisionale consente ai progettisti di UAV di migliorare continuamente i loro modelli e di affinare le strategie operative in base ai risultati ottenuti sul campo.

Quale sistema di propulsione è ottimale per i veicoli ALAADy: confronto tra ibrido ed elettrico integrale

Le prime analisi sulle tecnologie di stoccaggio dell’idrogeno e i sistemi di propulsione per veicoli ALAADy (Advanced Light Aircraft for Autonomous Delivery) mostrano come le soluzioni basate su serbatoi di idrogeno gassoso risultino inadatte a causa della massa significativamente maggiore rispetto ai sistemi di stoccaggio con idrogeno liquido. Due opzioni di serbatoi sono state considerate: un sistema con idrogeno liquido al 15% in peso, già testato in ambito automotive, e un sistema più avanzato con il 28% in peso, atteso per applicazioni aeronautiche entro il 2025. Questi dati sono essenziali per dimensionare correttamente l’impianto propulsivo.

Dal punto di vista delle batterie, i dati delle celle allo stato dell’arte (SOA) indicano che densità energetiche gravimetriche attorno ai 200 Wh/kg e potenze specifiche di circa 1 kW/kg sono realizzabili, confermando quanto già evidenziato nelle sezioni precedenti. Per quanto riguarda i motori elettrici, si assume una densità di potenza di circa 5 kW/kg, includendo l’elettronica di potenza, mentre i generatori, necessari per convertire l’energia meccanica da motori a combustione o turbine in energia elettrica, possono raggiungere fino a 7,9 kW/kg.

Due tipologie di motori termici sono state considerate: turbine a gas turbopropulsori e motori a combustione interna (ICE). Sebbene le turbine offrano densità di potenza più elevate, il loro consumo specifico di carburante superiore, soprattutto nelle gamme di potenza inferiori a 350 kW, comporta una massa complessiva del sistema propulsivo – motore più carburante – superiore rispetto agli ICE. Per una missione di 600 km, due motori ICE si sono dimostrati più adatti: il motore diesel Graflight-V8 per configurazioni tipo box wing e gyrocopter e il motore a benzina Continental TSIO-360-A per il doppio impennaggio.

Oltre alla sola riduzione di peso, la progettazione della propulsione full electric favorisce un livello superiore di ridondanza e sicurezza, essenziali in ambito aeronautico. La possibilità di integrare più fuel cell stack permette di mitigare i rischi di guasto del sistema e mantenere la continuità operativa. A tal proposito, si è sviluppato un modello stazionario di simulazione in EES per ottimizzare la dimensione e il numero delle fuel cell e delle batterie, bilanciando tensioni e correnti e prevedendo la degradazione nel tempo degli elementi, così da simulare scenari operativi realistici. Il modello incorpora anche i dati di motori elettrici attualmente impiegati in velivoli full electric, come l’EMRAX 348.

L’analisi dimostra come la scelta di un sistema propulsivo non debba limitarsi al solo confronto tra potenza specifica o densità energetica, ma debba considerare l’interazione complessiva tra motore, sistema di stoccaggio e missione. Un sistema full electric, basato su fuel cell alimentate da idrogeno liquido ad alta densità, presenta significativi vantaggi in termini di massa e affidabilità rispetto ai sistemi ibridi, pur richiedendo un’attenta progettazione e integrazione dei componenti.

L'integrazione dei Sistemi Aeromobili a Pilotaggio Remoto (UAS) nello Spazio Aereo a Bassa Altitudine: Architetture e Sforzi di Sviluppo

Nel contesto dello sviluppo dei Sistemi Aeromobili a Pilotaggio Remoto (UAS) per il trasporto di carichi a bassa altitudine, il progetto Automated Low Altitude Air Delivery (ALAADy) si concentra sull'analisi delle architetture di sistema necessarie per operare in conformità con i requisiti normativi dell'Unione Europea. Questo approccio mira a definire soluzioni che, pur non essendo significativamente più costose rispetto al trasporto su strada, possano garantire una velocità di consegna nettamente superiore.

L'integrazione di UAS nello spazio aereo a bassa altitudine è strettamente legata alla necessità di ridurre i rischi operativi, soprattutto quando si trattano veicoli di grandi dimensioni e destinati a operare in aree densamente popolate. Le missioni di ALAADy richiedono una valutazione precisa del rischio, per cui l'adozione di un approccio regolatorio strutturato, come il Specific Operation Risk Assessment (SORA), è fondamentale per determinare i livelli di sicurezza necessari in base alle specifiche operazioni. In questo contesto, l'analisi si concentra sulle categorie di operazioni identificate dalla Commissione Europea nel 2019, distinguendo fra la "Categoria Aperta", che si applica alle operazioni a basso rischio, la "Categoria Specifica" e la "Categoria Certificata", la quale è equiparabile alle operazioni aeronautiche tradizionali.

L'aspetto cruciale di questo studio riguarda la valutazione degli sforzi di sviluppo, che variano in base al livello di certificazione richiesto per ciascuna missione. In termini economici, l'architettura di sistema più semplice implica minori costi di sviluppo e operazione, ma potrebbe non essere adatta per operazioni in aree densamente popolate. Al contrario, le soluzioni più complesse, come quelle certificate, comportano un maggiore impegno in termini di sviluppo e di costi operativi, ma offrono una maggiore affidabilità e possono essere utilizzate anche in contesti più rischiosi.

L’analisi dei costi di sviluppo e delle caratteristiche di affidabilità delle diverse architetture permette di fare una stima preliminare dei benefici economici derivanti dall'adozione di uno specifico approccio tecnico. È stato osservato che una missione che opera con mitigazioni limitate e requisiti di alto rischio può comportare uno sforzo di sviluppo simile a quello di un sistema certificato, con una differenza relativamente ridotta in termini di costi complessivi. Questo gap tra i livelli di requisiti sottolinea l'importanza di un'accurata valutazione del rischio e dell’impatto economico nella scelta della giusta architettura per ogni operazione.

Un altro punto fondamentale che emerge è la necessità di una continua evoluzione delle normative, per adattarsi a tecnologie in rapido sviluppo come quelle applicate ai veicoli aerei senza pilota. Sebbene l'adozione di regolamenti come il SORA fornisca una base solida per la valutazione del rischio, è evidente che le normative future dovranno affrontare sfide ancora più complesse, con l’aumento della capacità dei droni e la diversificazione delle applicazioni, in particolare quelle commerciali.

Oltre a considerare le caratteristiche tecniche e le necessità normative, è essenziale focalizzarsi sull’impatto che l'integrazione degli UAS avrà sugli ecosistemi urbani e rurali, sulla gestione del traffico aereo e sulla percezione pubblica della sicurezza e della privacy. La crescita dell'industria dei droni, infatti, comporta una serie di implicazioni non solo per la sicurezza operativa, ma anche per la gestione dello spazio aereo condiviso, con una potenziale sovrapposizione di traiettorie di volo di diversi tipi di aerei, da quelli manned a quelli senza pilota.

L'evoluzione della tecnologia dei droni e l'adozione di soluzioni avanzate per la gestione del traffico aereo remoto sono quindi determinanti per garantire che queste operazioni possano essere integrate senza compromettere la sicurezza e l'efficienza complessiva del sistema. La preparazione delle infrastrutture, sia dal punto di vista tecnico che normativo, sarà fondamentale per affrontare le sfide che questo nuovo settore inevitabilmente presenterà.

Come viene valutato il rischio nelle operazioni con sistemi aerei senza pilota secondo SORA?

Il processo di valutazione del rischio nell’ambito delle operazioni con sistemi aerei senza pilota (UAS) segue le linee guida di SORA (Specific Operations Risk Assessment), uno strumento sviluppato per quantificare e mitigare i rischi associati a missioni di volo non certificate. L’approccio di SORA, illustrato sinteticamente da Nikodem et al. (2021), si applica principalmente a missioni come quelle di ALAADy, le quali prevedono operazioni su aree scarsamente popolate, escludendo quindi voli sopra aree densamente abitate che ricadrebbero nella categoria certificata.

Nel caso specifico delle missioni ALAADy, il peso e l’energia d’impatto del veicolo classificano queste operazioni nel segmento più rischioso per quanto riguarda la GRC, dato che la massa stimata è di circa 2,5 tonnellate e i voli si svolgono oltre la linea visiva (BVLOS). Tuttavia, mitigazioni quali la riduzione del numero di persone esposte al rischio, la limitazione delle dinamiche d’impatto e la preparazione di risposte d’emergenza contribuiscono a ridurre la classe di rischio finale. Il limite operativo imposto da SORA stabilisce che la GRC non debba superare il valore 7 affinché l’operazione rientri nell’ambito di applicazione di questa valutazione e non debba essere trattata come operazione certificata.

Per quanto riguarda l’ARC, essa varia in base all’utilizzo dello spazio aereo: da un rischio basso (b) quando si evitano zone trafficate, fino a un rischio elevato (d) in presenza di aeroporti pubblici con zone di controllo. La combinazione di GRC e ARC definisce il Specific Assurance and Integrity Level (SAIL), che determina il livello di sicurezza e affidabilità richiesto all’operazione. I livelli di robustezza degli obiettivi di sicurezza operativa (OSO) sono quindi commisurati al SAIL e possono essere bassi, medi o elevati, con alcune opzioni opzionali per i livelli più bassi.

Un aspetto cruciale introdotto da SORA riguarda la protezione delle aree circostanti mediante la definizione del Ground Risk Buffer, una zona di sicurezza che estende il volume operativo per minimizzare il rischio di estendere l’operazione fuori dall’area prevista, soprattutto in presenza di assembramenti di persone. Le norme prescrivono che nessun guasto singolo, né del sistema UAS né dei sistemi di supporto, possa portare ad un’uscita dal Ground Risk Buffer, e la probabilità di uscita dall’area operativa non deve superare la soglia di 10⁻⁴ per ora di volo.

Inoltre, per garantire la sicurezza in operazioni BVLOS, SORA impone l’integrazione di sistemi di rilevamento e evitamento (TARM) con requisiti stringenti in termini di affidabilità e tempi di reazione, come indicato nell’Annex D, che fanno riferimento a standard internazionali quali RTCA SC-228 e EUROCAE WG-105. Questi sistemi devono essere in grado di prevenire collisioni aeree e garantire la robustezza delle operazioni in spazi aerei non segregati.

L’importanza di comprendere appieno il significato di queste classi di rischio e delle relative mitigazioni risiede nella capacità di pianificare operazioni UAS con una chiara consapevolezza delle limitazioni e dei requisiti di sicurezza imposti, consentendo una gestione proattiva del rischio e facilitando il dialogo con le autorità regolatorie.