Non-parametric high confidence interval prediction (application to aircraft trajectory prediction)

Le trafic aérien en Europe représente environ 30 000 vols quotidiens actuellement. Selon les prévisions de l organisme Eurocontrol, ce trafic devrait croître de 70% d ici l année 2020 pour atteindre 50 000 vols quotidiens. L espace aérien, découpé en zones géographiques appelées secteurs de contrôle, atteindra bientôt son niveau de saturation vis-à-vis des méthodes actuelles de planification et de contrôle. Afin d augmenter la quantité de trafic que peut absorber le système, il est nécessaire de diminuer la charge de travail des contrôleurs aériens en les aidant dans leur tâche de séparation des avions. En se fondant sur les demandes de plans de vol des compagnies aériennes, nous proposons une méthode de planification des trajectoires en 4D permettant de présenter au contrôleur un trafic dont la plupart des conflits auront été évités en avance. Cette planification s établit en deux étapes successives, ayant chacune un unique degré de liberté : une allocation de niveaux de vol permettant la résolution des conflits en croisière puis une allocation d heures de décollage permettant de résoudre les conflits restants. Nous présentons des modèles pour ces deux problèmes d optimisation fortement combinatoires, que nous résolvons en utilisant la programmation par contraintes ou les algorithmes évolutionnaires, ainsi que des techniques permettant de prendre en compte des incertitudes sur les heures de décollage ou le suivi de trajectoire. Les simulations conduites sur l espace aérien français mènent à des situations où tous les conflits sont évités, avec des retards alloués de l ordre d une minute en moyenne (80 à 90 minutes pour le vol le plus retardé) et un écart par rapport à l altitude optimale limité à un niveau de vol pour la quasi totalité des vols. La prise en compte d incertitudes de manière statique dégrade fortement ces solutions peu robustes, mais nous proposons un modèle dynamique utilisant une fenêtre glissante susceptible de prendre en compte des incertitudes de quelques minutes avec un impact réduit sur le coût de l allocation.Air traffic in Europe represents about 30,000 flights each day and forecasts from Eurocontrol predict a growth of 70% by 2020 (50,000 flights per day). The airspace, made up of numerous control sectors, will soon be saturated given the current planification and control methods. In order to make the system able to cope with the predicted traffic growth, the air traffic controllers workload has to be reduced by automated systems that help them handle the aircraft separation task. Based on the traffic demand by airlines, this study proposes a new planning method for 4D trajectories that provides conflict-free traffic to the controller. This planning method consists of two successive steps, each handling a unique flight parameter : a flight level allocation phase followed by a ground holding scheme.We present constraint programming models and an evolutionary algorithm to solve these large scale combinatorial optimization problems, as well as techniques for improving the robustness of the model by handling uncertainties of takeoff times and trajectory prediction. Simulations carried out over the French airspace successfully solved all conflicts, with a mean of one minute allocated delay (80 to 90 minutes for the most delayed flight) and a discrepancy from optimal altitude of one flight level for most of the flights. Handling uncertainties with a static method leads to a dramatic increase in the cost of the previous non-robust solutions. However, we propose a dynamic model to deal with this matter, based on a sliding time horizon, which is likely to be able to cope with a few minutes of uncertainty with reasonable impact on the cost of the solutions.TOULOUSE-INP (315552154) / SudocSudocFranceF