Air Traffic and Flight Simulation

Aerospace Mobility Lab conducts simulation experiments that simulate future air traffic to evaluate new air traffic management systems and aircraft operations. Simulation experiments involve simulating virtual air traffic management systems and evaluating safety, performance, operational efficiency, and feasibility. These experiments are broadly categorized into fast-time simulation and real-time simulation methods.

航空宇宙モビリティラボでは、新しい航空交通管理システムや航空機運用を評価するために、将来の航空交通を模擬したシミュレーション実験を実施しています。シミュレーション実験とは、仮想的な航空交通管理システムを模擬し、安全性、性能、運用効率、実現可能性を評価する実験を指します。その手法は、ファストタイムシミュレーションとリアルタイムシミュレーションに大きく分類されます。

【Air Traffic Simulation】

航空交通シミュレーション

Fast-time simulation, also known as numerical simulation, involves performing numerical calculations using computer-implemented mathematical models. The obtained results are then analyzed to evaluate safety, performance, efficiency, and other factors. While human operators such as pilots and air traffic controllers can be implemented as mathematical models, fast-time simulation experiments are conducted entirely within a computer environment and do not involve interaction with human operators or hardware. One example of a fast-time simulation method is Monte Carlo simulation, which uses random numbers to simulate probabilistic events such as system uncertainties and human errors. When evaluating the effectiveness of introducing new air traffic management systems, it is common to first assess them using fast-time simulation, considering factors such as airspace and runway capacity, near-miss and collision risks, control performance in aircraft spacing, performance of newly introduced automation systems, and fuel-saving effects. Therefore, we utilize supercomputers like the K computer and Fugaku, the AirTop simulator owned by the Electronic Navigation Research Institute (see Fig.1-3), etc., to conduct simulation experiments simulating future air traffic and perform operational evaluations of proposed air traffic management systems.

ファストタイムシミュレーションは、数値シミュレーションともいい、コンピュータに実装した数理モデルを利用して、数値計算を行います。そして、得られた計算結果を分析して、安全性・性能・効率などを評価します。パイロットや管制官などの人間オペレータは数理モデルとして実装することができるますが、ファストタイムシミュレーションの実験環境はコンピュータ内で完結するため、人間オペレータやハードウェアとのインタラクションは有しません。例えば、モンテカルロシミュレーションという、乱数を利用してシステムの不確かさやヒューマンエラーなどの確率的事象を模擬する手法は、ファストタイムシミュレーションに分類されます。空域・滑走路容量，ニアミス・衝突リスクなどの安全性、機体間隔づけの制御性能、新しく導入する自動化システムの性能、燃料削減の効果など、新しい航空交通管理システムを導入する有効性は、まずファストタイムシミュレーションで評価するのが一般的です。そこで、スーパーコンピューター京や富岳を活用して開発した航空交通シミュレータや、電子航法研究所の所有するAirTopシミュレータ（図1-3）等を利用してシミュレーション環境を構築し、将来の航空交通を模擬したシミュレーション実験を実施して、提案する航空交通管理システムや運用の評価を実施しています。

【Human-In-The-Loop Simulation】

レーダー管制を模擬するヒューマンインザループシミュレーション

Real-time simulation, also known as Human-in-the-Loop (HITL) simulation, involves simulating the actual operational environment in a laboratory setting and conducting experiments in real-time with the involvement of human operators such as air traffic controllers and pilots. HITL simulation requires a prototype of the system being evaluated. In collaboration with the Eurocontrol Innovation Hub in France, we utilize a simulation engine called ESCAPE Light to recreate the air traffic control operations room in the Aerospace Mobility Lab (Fig. 4 ) and conduct HITL simulation experiments that simulate radar control, in collaboration with the Electronic Navigation Research Institute and industry partners. By involving experienced air traffic controllers in the HITL simulation experiments, we evaluate the operability and operational feasibility of the proposed air traffic management system.

Real-time simulation, also known as Human-in-the-Loop (HITL) simulation, involves simulating the actual operational environment in a laboratory setting and conducting experiments in real-time with the involvement of human operators such as air traffic controllers and pilots. HITL simulation requires a prototype of the system being evaluated. In collaboration with the Eurocontrol Innovation Hub in France, we utilize a simulation engine called ESCAPE Light to recreate the air traffic control operations room in the Aerospace Mobility Lab (Fig. 4 ) and conduct HITL simulation experiments that simulate radar control, in collaboration with the Electronic Navigation Research Institute and industry partners. 

From October 2023 to March 2024, with the cooperation of the Tokyo Area Control Center, air traffic controllers responsible for the actual evaluation subjects confirmed and assessed the operability of the proposed framework. During the experiment, a controller (CWP01) performed regular ATC service while viewing the AMAN support display and issued runway assignment and speed control to the targeted aircraft. A student acting as a pseudo-pilot (PIL01) gave the necessary aircraft maneuvers according to the air traffic control instructions. This series of actions was repeated for 30 minutes.

リアルタイムシミュレーションは、実際の運用現場を実験室に模擬し、管制官やパイロットなどの人間オペレータの操作・操縦を介して、実時間で実験を行います。人間オペレータを実験の系に含むことから，ヒューマンインザループ（HITL：human-in-the-loop）シミュレーションとも呼称します。HITLシミュレーションには，評価対象とするシステムのプロトタイプが必要になります。そこで、フランスにあるEurocontrol Innovation Hubの協力のもと、ESCAPE Lightというシミュレーションエンジンを利用し、電子航法研究所や企業と共同で、航空管制の運用室を航空宇宙モビリティラボの実験室に再現し、レーダー管制を模擬するヒューマンインザループシミュレーション実験を実施しています（図4参照）。管制経験者が参加するヒューマンインザループシミュレーション実験により、提案する航空交通管理システムの操作性や運用実現性の評価をしています。

リアルタイムシミュレーションは、実際の運用現場を実験室に模擬し、管制官やパイロットなどの人間オペレータの操作・操縦を介して、実時間で実験を行います。人間オペレータを実験の系に含むことから，ヒューマンインザループ（HITL：human-in-the-loop）シミュレーションとも呼称します。HITLシミュレーションには，評価対象とするシステムのプロトタイプが必要になります。そこで、フランスにあるEurocontrol Innovation Hubの協力のもと、ESCAPE Lightというシミュレーションエンジンを利用し、電子航法研究所や企業と共同で、航空管制の運用室を航空宇宙モビリティラボの実験室に再現し、レーダー管制を模擬するヒューマンインザループシミュレーション実験を実施しています（図4参照）。

2023年10月から2024年3月にかけて、東京航空交通管制部のご協力のもと、実際に検証対象をご担当している管制官様に、提案フレームの操作性を確認し、評価していただきました。実験では、管制官（CWP01）が通常の管制を行いつつ、AMAN管制支援画面を見て、対象の航空機に滑走路割り振りや速度の指示を行いました。指示を受けた航空機を操作する、疑似パイロット役の学生（PIL01）は、復唱と入力を行い航空機の挙動へ反映します。こうした一連の動作を30分繰り返します。

Figure 5 shows the radar screen of a control position simulating T25 sector and the control support display simulating the AMAN. Based on the aircraft‘s current position (indicated by ◯), the projected location in one minute, ground speed, and cruising altitude displayed on the accompanying tags, the air traffic controller provides instructions to ensure safe separation. Additionally, AMAN displays the targeted aircraft, its deceleration speed, and the assigned runway, providing support based on the proposed algorithm.

図5に、T25（知多）セクターを模擬する管制卓のレーダー画面とAMANを模擬する管制支援ディスプレイを表します。管制官は、航空機の位置（図5の◯）と1分後の到達地点（図5⚪︎ーーー先端）、付随するタグに表示されている対地速度や巡航高度に基づいて、各航空機の間隔を保つよう指示しています。そこに新たに、AMANが対象とする航空機とその減速速度、割り振り滑走路を表示し、提案アルゴリズムによる支援を行いました。

Figure 6 shows the visualization results of the aircraft that flew through the T25 sector. From Fig. 6, it is evident that there is a significant reduction in route extension with AMAN (right) compared to the current operation (left). The experiment results revealed that within the T25 sector, there was a delay reduction effect of approximately 30 seconds per aircraft. Furthermore, delay reduction was even greater in the downstream, leading to a reduction of about 60 seconds in the airspace near Haneda Airport. In addition to the reduction in delay time, the number of verbal instructions from air traffic controllers decreased by about 20%. Feedback indicated that "runway selection and speed instructions by AMAN are acceptable tasks." Comments also included, "AMAN makes the selection when I am uncertain about prioritization decisions."

図6に、T25セクターを飛行した航空機の可視化結果を表します。図6より、現行運用（左）よりもAMANあり（右）のほうが明らかに経路延伸が削減されていることがわかります。実験の結果、T25内で1機体あたり30秒程度の遅延削減効果が明らかになりました。さらに、この効果が下流にも波及し、羽田空港近傍空域で60秒程度削減効果があることがわかりました。遅延時間だけでなく、管制官による口頭指示回数も20%程度削減し、「AMANによる滑走路選択と速度指示は許容可能な作業である」とフィードバックをもらいました。また、「順序付けの判断に迷ったときにAMANが選択してくれる」といったコメントもいただきました。

The Aerospace Mobility Lab also conducts training that simulates air traffic controllers and pilots using a HITL (Human-In-The-Loop) simulation experimental environment (see Figures 7 and 8).

航空宇宙ラボでは、HITLシミュレーション実験環境を活用して、管制官やパイロットを模擬したトレーニングも行っています（図7, 8 参照）。

【Flight Simulation】

フライトシミュレーション

To assess operational feasibility, workload, and performance related to pilot control and operation, as well as to evaluate fuel efficiency using flight data closer to actual aircraft operations, we conduct evaluation experiments with the cooperation of airlines using flight simulators used for pilot training (see Figure 9). These simulators enable us to replicate realistic flight scenarios and gather valuable data for evaluating the proposed systems. 

パイロットの操縦・操作による運用実現性や作業負荷や、実機に近い飛行データを取得して燃料効率等を評価するために、航空会社の協力のもと、パイロットの訓練に使用するフライトシミュレータ（図9参照）を活用した評価実験を実施しています。