Come il Geofencing e il Monitoraggio Runtime Migliorano la Sicurezza dei Sistemi Aeromobili a Pilotaggio Remoto (UAS)

Il geofencing è una tecnica fondamentale nel contesto della gestione della sicurezza operativa degli Unmanned Aircraft Systems (UAS), che consente di delimitare virtualmente lo spazio aereo nel quale un UAS può operare. Questo approccio è particolarmente utile per garantire che le operazioni siano condotte in modo sicuro e che le missioni non violino aree sensibili, come infrastrutture critiche o zone proibite. Il geofencing si basa su algoritmi che definiscono confini virtuali, i cosiddetti “poligoni di geofence”, all'interno dei quali il movimento del velivolo è monitorato costantemente. In caso di violazione di questi limiti, vengono attivate misure di sicurezza per prevenire situazioni di rischio.

Uno degli aspetti più critici nel calcolo dei geofence è la gestione del "buffer di rischio", un'area di sicurezza che circonda le infrastrutture critiche o altre zone pericolose. Questo buffer tiene conto di vari fattori, tra cui l'incertezza nella posizione del velivolo, il tempo di reazione, le condizioni del vento, le differenze di altitudine e il margine di sicurezza. È importante sottolineare che la corretta determinazione di questo buffer è essenziale per stabilire quando un UAS deve eseguire un atterraggio di emergenza sicuro. Ad esempio, durante simulazioni, è stato osservato che il vento gioca un ruolo cruciale nel comportamento di volo di velivoli come il gyrocopter, dove condizioni di vento forte possono impedire al velivolo di seguire la traiettoria desiderata, portando a violazioni del geofence.

Per migliorare l'affidabilità dei calcoli dei buffer, sono state suggerite due soluzioni principali: l'incremento delle dimensioni del buffer per compensare le condizioni meteorologiche avverse, o l'adozione di regole operative che vietino il volo in presenza di venti forti, come indicato nel Concept of Operations (ConOps). Queste soluzioni evidenziano la necessità di una gestione dinamica e adattativa del geofencing, che tenga conto delle condizioni in tempo reale e delle peculiarità dei diversi tipi di velivoli.

Un altro aspetto importante riguarda l'uso di linguaggi di specifica formale per il monitoraggio delle operazioni degli UAS. Tali linguaggi consentono la generazione automatica di monitor che verificano che il sistema operi entro i limiti stabiliti. L'uso di una specifica formale presenta numerosi vantaggi, tra cui la garanzia di un monitoraggio corretto e affidabile, una maggiore manutenibilità e la possibilità di dichiarare le proprietà del sistema a un livello di astrazione più elevato, riducendo il rischio di errori rispetto alla scrittura manuale del codice di monitoraggio.

Un esempio pratico di applicazione del geofencing è rappresentato dalla simulazione di diversi scenari, in cui si sono considerati vari tipi di velivoli, come il gyrocopter e gli aerei a ala fissa con manovre di terminazione come l’autogiro e il paracadute. I risultati delle simulazioni hanno mostrato come parametri come la velocità del vento possano influenzare significativamente l'operatività del velivolo. Per esempio, nel caso del gyrocopter, il vento forte ha impedito l'esecuzione corretta di manovre di atterraggio, provocando violazioni del geofence e, in alcuni casi, la necessità di modificare le politiche operative per consentire un margine di sicurezza maggiore.

L'implementazione del geofence in hardware, come in un'unità FPGA (Field Programmable Gate Array), potrebbe ottimizzare notevolmente il processo, sfruttando la natura parallela di tale hardware per migliorare l'efficienza e la velocità di calcolo in tempo reale. Sebbene i risultati futuri dell'uso delle FPGA possano confermare l'efficacia di questo approccio, la validazione puramente virtuale delle distanze dei buffer nelle simulazioni rimane una questione di ricerca aperta. In futuro, il monitoraggio runtime potrebbe essere ulteriormente integrato nel ciclo di controllo dell'UAS, migliorando la consapevolezza situazionale durante il volo e consentendo l'adozione di contromisure precise in base allo stato attuale del sistema.

Il monitoraggio continuo delle limitazioni operative è anche un aspetto cruciale per l'adozione della Specific Operations Risk Assessment (SORA), un processo che permette di valutare i rischi operativi in scenari complessi. Con l'evoluzione delle capacità di simulazione, sarà possibile esplorare e validare nuovi scenari operativi, incluse le situazioni in cui la violazione del geofence non rappresenta più l'unica opzione per garantire una terminazione sicura del volo, come potrebbe accadere in aree densamente popolate.

In questo contesto, la ricerca futura si concentrerà sull'espansione delle capacità di simulazione e sul miglioramento delle tecniche di monitoraggio in tempo reale, con l'obiettivo di rendere le operazioni degli UAS ancora più sicure e affidabili, anche in ambienti complessi.

Come gestire simulazioni complesse in scenari multidisciplinari: un approccio sistematico

In un contesto di simulazione multidisciplinare, la gestione delle variabili e delle configurazioni diventa un compito fondamentale, in quanto una leggera modifica in uno dei parametri può comportare un numero esponenziale di nuove combinazioni da testare. Quando si considera un sistema composto da più veicoli, moduli e parametri, l’interazione tra questi elementi crea una complessità che può risultare difficile da affrontare senza un adeguato automatismo.

Nel caso di una simulazione di scenario, come quella per il test di un sistema di volo con modalità di terminazione, il numero di esperimenti da eseguire aumenta drasticamente a causa delle combinazioni possibili tra variabili come il tipo di veicolo, le condizioni di vento, e i profili di turbina. La formula per calcolare il numero di possibili permutazioni, considerando ad esempio tre veicoli, m moduli variabili, e p parametri, è espressa come segue:

Questa semplice equazione mostra che anche con un numero relativamente ridotto di variazioni in ciascuna delle variabili, il numero di simulazioni necessarie può diventare rapidamente inaccessibile se non viene gestito correttamente. Per questo motivo, è essenziale un approccio automatizzato che non solo costruisca la simulazione, ma che permetta anche di applicare sequenze di esperimenti in modo sistematico, riducendo il carico computazionale e ottimizzando i tempi di elaborazione.

Il processo di automazione è reso possibile da uno script di sequenza di test, il quale permette di manipolare automaticamente la configurazione della simulazione. Per ciascun veicolo, modulo o parametro, l’utente può definire una lista di variazioni che verranno successivamente applicate. Ad esempio, cambiando le varianti del veicolo o del modulo, il processo di costruzione deve essere riavviato poiché queste modifiche potrebbero richiedere il caricamento di nuovi moduli dalla libreria, risolvendo eventuali interdipendenze tra di essi. Al contrario, la variazione dei parametri non richiede il riavvio del processo di costruzione, in quanto tutti i moduli necessari sono già stati caricati.

Un aspetto interessante dell’automazione riguarda la suddivisione in due liste separate: una per le permutazioni di veicoli e moduli e l’altra per i parametri. Questo approccio permette di ridurre notevolmente il numero di cicli di costruzione e di abbreviare i tempi di calcolo. Inoltre, un algoritmo che genera queste due liste raccoglie tutte le permutazioni possibili, eseguendo esperimenti senza la necessità di interventi manuali.

Un esempio di esecuzione di simulazioni di volo con modalità di terminazione illustra il funzionamento di tale sistema. Durante la simulazione, la terminazione del volo viene attivata ogni volta che una violazione critica dei vincoli operativi viene rilevata, garantendo così la sicurezza dell’operazione e proteggendo le persone a terra. Una delle modalità per rilevare una violazione spaziale è il geofencing, che definisce delle barriere virtuali nel tempo e nello spazio, oltrepassate le quali si attiva la terminazione. Le simulazioni possono essere configurate per testare diverse condizioni di vento e turbolenze, e i risultati ottenuti sono loggati per un’analisi post-esecuzione.

Nel caso di un test di geofencing, la configurazione include variabili come il tipo di veicolo, la velocità del vento, l’intensità delle turbolenze e i profili di vento. Ogni combinazione di questi parametri rappresenta una diversa simulazione, che viene eseguita automaticamente attraverso il sistema di test descritto. Una volta che tutte le combinazioni sono state testate, i risultati vengono automaticamente registrati in una directory dedicata per essere successivamente analizzati.

La possibilità di eseguire tali simulazioni in modo automatizzato riduce il rischio di errore umano e consente di ottenere una visione più completa delle prestazioni del sistema in vari scenari. In particolare, la gestione della configurazione e la scelta di parametri come la velocità del vento o il tipo di profilo di turbolenza possono influenzare significativamente i risultati delle simulazioni e sono quindi fattori cruciali per la valutazione della sicurezza operativa.

Le simulazioni di terminazione del volo basate su scenari di geofencing rappresentano solo un esempio dell’applicazione di questo approccio sistematico. Modificando i parametri del veicolo o del modulo, si possono ottenere risultati che permettano di ottimizzare ulteriormente i sistemi di sicurezza e garantire operazioni più affidabili e sicure.

Le esperimentazioni in scenari complessi come quello descritto offrono inoltre insight su come le variabili interagiscono tra loro e su come, in base a determinate condizioni, i sistemi possano rispondere in maniera efficace o fallire nel garantire i vincoli operativi. Eseguire simulazioni in un ambiente controllato con differenti configurazioni permette di prevedere potenziali problematiche e di intervenire prima che queste si manifestino in situazioni reali.

Una delle caratteristiche più rilevanti di questo sistema automatizzato di simulazione è proprio la capacità di gestire la complessità delle interazioni tra variabili e scenari, permettendo di esplorare una vasta gamma di possibilità con un investimento di tempo e risorse ridotto. In questo modo, è possibile preparare in anticipo risposte adeguate per situazioni in cui le condizioni operative siano particolarmente difficili, come durante forti venti o turbolenze intense.

Come si valida un sistema complesso di droni autonomi: simulazione e dimostrazione tecnologica

La validazione rappresenta un passaggio cruciale nello sviluppo di sistemi complessi come quelli studiati nel progetto ALAADy, dedicato alla consegna automatizzata a bassa quota tramite droni cargo autonomi. Mentre le fasi iniziali affrontano la definizione dei fondamenti teorici, le configurazioni aeronautiche e gli aspetti specifici dell’autonomia sicura, la verifica della fattibilità e dell’efficacia del sistema richiede strumenti di validazione che possano integrare la molteplicità di discipline coinvolte.

In questo contesto, la simulazione svolge un ruolo imprescindibile. Attraverso un’infrastruttura di simulazione in grado di collegare i vari moduli del sistema, è possibile condurre analisi multidisciplinari e variazioni parametriche degli elementi studiati. Questo permette di valutare l’interazione delle funzioni autonome sviluppate con i diversi concept di velivoli proposti, offrendo una prospettiva sistemica sulle prestazioni e sull’affidabilità. Tuttavia, la simulazione non può rappresentare pienamente le complesse interazioni interdisciplinari e i fenomeni imprevedibili che emergono in scenari reali, soprattutto quando si tratta di tecnologie innovative e non ancora consolidate.

Per questo motivo, oltre alle simulazioni, il progetto ALAADy ha introdotto la dimostrazione tecnologica, incarnata dal cosiddetto ALAADy Demonstrator. Questo prototipo fisico, ottenuto dalla conversione di un girocottero ultraleggero in un drone cargo senza pilota, costituisce un banco di prova essenziale per mettere alla prova nella pratica le ipotesi e le soluzioni concettuali elaborate in fase di studio. La scelta del girocottero come base non è casuale: la sua caratteristica principale è il rotore principale in autorotazione continua, alimentato dal flusso d’aria piuttosto che dal motore. Ciò garantisce una sicurezza intrinseca in caso di guasto del motore, permettendo un atterraggio controllato e con velocità di discesa contenuta senza l’ausilio di dispositivi di emergenza come il paracadute. La traiettoria di discesa quasi verticale e la possibilità di effettuare un’atterraggio contenuto rendono questo velivolo ideale per testare i requisiti di sicurezza operativa con buffer minimi, aspetti fondamentali per l’operatività autonoma a bassa quota.

Lo sviluppo del dimostratore ha richiesto un’interazione complessa tra modifiche meccaniche, progettazione avionica e software, nonché la definizione di un’operatività sperimentale regolamentata. È stato necessario definire un Concept of Operations dettagliato, che pur non essendo esaustivo come una missione commerciale completa, ha dovuto essere approvato dalle autorità aeronautiche competenti, evidenziando come anche i prototipi debbano rispettare stringenti requisiti normativi. I voli automatizzati in condizioni di visual line of sight rappresentano il primo traguardo raggiunto, mentre la realizzazione di missioni di trasporto reali sarà il passo successivo per validare definitivamente le soluzioni concettuali del progetto.

Parallelamente alla dimostrazione fisica, l’analisi dell’integrazione del drone nei flussi di traffico aeroportuali, attraverso simulazioni con operatori umani nel loop di controllo, consente di stimare l’impatto operativo e le possibili interferenze con il traffico aereo tradizionale. Questo approccio sistemico è indispensabile per anticipare e mitigare criticità derivanti dalla convivenza di velivoli con caratteristiche di volo molto diverse.

Un aspetto fondamentale, non sempre immediatamente evidente, è che la validazione non si esaurisce nella verifica tecnica delle singole componenti o nella conformità a requisiti formali, ma deve considerare la complessità dell’ecosistema in cui il sistema opererà. Le interazioni interdisciplinari, i fattori umani, le condizioni ambientali variabili e l’adeguatezza dei modelli utilizzati in simulazione rappresentano elementi imprescindibili per garantire che il sistema non solo funzioni in laboratorio, ma risponda efficacemente alle sfide del mondo reale.

Inoltre, l’esperienza maturata con prototipi come il dimostratore permette di individuare tempestivamente criticità nascoste, lacune nei modelli teorici e limiti delle strategie di controllo autonomo. Questo processo iterativo fra simulazione, prototipazione e test in volo costituisce il nucleo della ricerca applicata nel campo dei sistemi autonomi complessi.

Infine, è essenziale comprendere che la sicurezza non è una proprietà statica, bensì un attributo dinamico da monitorare e mantenere nel ciclo di vita operativo del sistema. La validazione iniziale è quindi solo l’inizio di un percorso continuo di monitoraggio, aggiornamento e miglioramento, necessario per adattarsi a condizioni operative in evoluzione, nuove normative e progressi tecnologici.

Quale futuro per i cargo aerei a bassa quota? Il caso del dimostratore basato su un girocottero

Lo sviluppo di un velivolo dimostratore per il trasporto aereo a bassa quota rappresenta una delle applicazioni più concrete e pionieristiche nell’ambito dell’integrazione dei sistemi aerei senza pilota (UAS) nello spazio aereo civile. Il progetto affronta una complessità tecnica, normativa e operativa significativa, focalizzandosi su una piattaforma leggera e versatile: il girocottero. In particolare, il velivolo scelto come base – il modello MTOfree dell’azienda tedesca AutoGyro – si distingue per caratteristiche intrinseche di sicurezza, stabilità in volo e semplicità meccanica.

L’obiettivo primario del dimostratore è testare in ambiente reale la fattibilità del concetto ALAADy (Automated Low Altitude Air Delivery), che propone un sistema automatizzato per la consegna di carichi fino a 200 kg, in un contesto logistico semplificato. Ciò include la piena integrazione con la normativa emergente, in particolare il framework SORA (Specific Operations Risk Assessment), che adotta un approccio centrato sulla missione e sul rischio operativo piuttosto che sulla sola piattaforma.

La selezione del girocottero rispetto ad altre configurazioni UAS – come ad ala fissa o multirotore – risponde a valutazioni legate alla sicurezza passiva: la capacità di autorotazione senza necessità di interventi attivi in caso di perdita di controllo, le ridotte distanze di decollo e atterraggio, e un’architettura meccanica minimamente complessa. Questi aspetti rendono il girocottero un candidato ideale per operazioni automatizzate in scenari a bassa quota e densità operativa variabile.

La struttura del velivolo MTOfree è composta da un telaio saldato in acciaio inox, con rotore principale in alluminio estruso e superfici di controllo realizzate in materiali compositi (vetroresina o fibra di carbonio). Spinto da un motore Rotax 912 ULS da 100 cavalli in configurazione "pusher", il velivolo raggiunge una velocità di crociera di circa 100 km/h, un rateo di salita di 3,4 m/s e un’autonomia operativa di 400 km.

La conversione del velivolo da versione con pilota a versione completamente automatizzata ha richiesto l’eliminazione di tutti i sistemi di controllo manuale (cabina, sedili, comandi) e l’integrazione di una struttura rettangolare per il carico utile e i componenti avionici. Con un peso a vuoto di circa 220 kg, e considerando 45 kg di carburante e 200 kg di carico utile, restano circa 35 kg per l’avionica e i sistemi di controllo, rispettando il limite massimo di peso al decollo di 500 kg.

Un elemento centrale del progetto è l’approccio interdisciplinare e agile alla gestione dello sviluppo. Ogni fase – dalla definizione del concetto operativo, alla progettazione hardware e software, alle modifiche strutturali, fino al test di volo – è gestita in modo iterativo per rispondere tempestivamente a problemi tecnici, risultati inattesi o cambiamenti normativi. Questo approccio è fondamentale in un contesto ancora in evoluzione, dove le regole per l’uso civile dei droni di media taglia non sono completamente definite.

Il test in volo non rappresenta una validazione finale di un prodotto commerciale, ma piuttosto un passaggio essenziale per acquisire esperienze operative, identificare limiti progettuali e definire strategie di mitigazione dei rischi. In assenza di un autopilota pronto all’uso per questo tipo di piattaforma, i primi voli sono stati effettuati con un pilota remoto in controllo manuale, mentre lo sviluppo del sistema di volo automatico continua in parallelo. L’architettura di sistema è quindi il risultato di un equilibrio tra le scelte tecnologiche disponibili e i requisiti emersi nel corso dello sviluppo.

Il dimostratore costituisce anche un banco di prova per l’applicazione del metodo SORA a un UAS con massa al decollo fino a 500 kg. Ciò implica una valutazione approfondita degli scenari di rischio, delle misure di mitigazione e della robustezza dei sistemi di sicurezza. Particolare attenzione è dedicata alla protezione delle terze parti durante le operazioni di volo e test, un elemento essenziale per la futura certificazione e accettazione sociale di simili soluzioni.

Oltre agli aspetti tecnici e normativi, è essenziale comprendere l’importanza strategica di questa tipologia di sviluppo. Il trasporto aereo automatizzato a bassa quota, in particolare in ambienti urbani o in aree logistiche decentralizzate, rappresenta una frontiera cruciale per il futuro della mobilità merci. L’impiego di piattaforme leggere, economicamente sostenibili e facilmente adattabili alle normative in evoluzione offre un vantaggio competitivo non trascurabile.

L’esperienza raccolta attraverso il progetto ALAADy contribuisce non solo all’avanzamento delle tecnologie UAS, ma anche alla definizione delle condizioni operative, delle interfacce uomo-macchina, e dei requisiti di sicurezza che saranno alla base delle applicazioni civili future. È importante che il lettore comprenda come dietro l’apparente semplicità del concetto si celino sfide complesse e dinamiche, che richiedono una visione sistemica e un approccio altamente integrato allo sviluppo tecnologico.