cahtНаучный вестник МГТУ ГАCivil Aviation High Technologies2079-06192542-0119Moscow State Technical University of Civil Aviation (MSTU CA)10.26467/2079-0619-2025-28-1-39-52caht-2499Research ArticleТРАНСПОРТНЫЕ СИСТЕМЫTRANSPORTATION SYSTEMSРискориентированное геоинформационное моделирование воздушного пространства для построения оптимальных маршрутов перемещения беспилотных воздушных судов гражданской авиацииRisk-oriented geoinformation airspace modeling for calculating civil aviation unmanned aerial vehicles optimal routesМаксимоваС. Е.MaksimovaS. E.

Максимова Софья Евгеньевна, аспирант кафедры геодезии, геоинформатики и навигации Российского университета транспорта; ведущий специалист отдела спутникового мониторинга АО «НИИАС»

г. Москва

Sofya E. Maksimova, Postgraduate Student of the Chair of Geodesy, Geoinformatics and Navigation, Russian University of Transport; Leading Expert of the Satellite Monitoring Department, JSC Research and Design Institute of Informatization, Automation and Communications in Railway Transport

Moscow

sofya.maksimova.1992@mail.ruРоссийский университет транспорта; АО «НИИАС»РоссияRussian University of Transport (RUT); JSC NIIASRussian Federation2025040320252813952Copyright © Максимова С.Е., 20252025Максимова С.Е.Maksimova S.E.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/2499

В настоящее время актуальна необходимость создания качественного инструмента автоматизированной оценки рисков применения беспилотных воздушных судов (БВС). В беспилотной гражданской авиации не сформирован универсальный подход к управлению рисками, оценка рисков эксплуатанта в значительной степени имеет индивидуальный характер. На данный момент не разработан инструмент построения оптимальных маршрутов полетов БВС в воздушном пространстве, который позволял бы избегать пилотирования на участках с неприемлемым риском. В статье предложено применение полнофункциональных геоинформационных систем (ГИС) для оценки рисков выполнения полетного задания. Для качественной оценки рисков конкретного полетного задания предложено учитывать ситуационную составляющую в соответствующем сегменте воздушного пространства и наземной (надводной) обстановки. В статье систематизированы основные группы факторов, значимые для оценки рисков применения БВС. Полеты БВС подвергаются воздействию факторов внешней среды, при этом представляют опасность для окружающих объектов. Выведена формула анализа пространственно-временного распределения значений риска в воздушном пространстве. Предложен минимальный размер ячейки моделирования. Обоснован универсальный подход к оценке рисков выполнения полета БВС различными эксплуатантами, дана методика пространственно-временного анализа распределения значений риска на основе применения ГИС. Результаты анализа пространственно-временной информации в ГИС-среде позволяют выполнить зонирование воздушного пространства по степени приемлемости полета и построить оптимальный маршрут за пределами участков с повышенным риском авиационного инцидента или происшествия. Разработанная пространственно-временная рискориентированная модель может быть использована для поддержки принятия управленческих решений в части построения оптимальных маршрутов перемещения БВС.

Currently, there is an urgent need to create a high-quality automated risk assessment tool for the use of (unmanned aircraft) UAVs. There is no universal approach to risk management in unmanned civil aviation, and the risk assessment of the operator is largely individual. At the moment, no tool has been developed for plotting optimal routes for UAV flights in airspace, which would avoid piloting in areas with unacceptable risk. The article suggests the use of fully functional geographic information systems (GIS) to assess the risks of performing a flight mission. For a qualitative assessment of the risks of a particular flight assignment, it is proposed to take into account the situational component in the relevant segment of airspace and the ground (surface) situation. The article systematizes the main groups of factors that are important for assessing the risks of using BV. UAV flights are exposed to environmental factors, while posing a danger to surrounding objects. A formula for analyzing the spatial and temporal distribution of risk values in the airspace is derived. The minimum size of the simulation cell is proposed. A universal approach to assessing the risks of a UAV flight by various operators is substantiated, and a methodology for spatiotemporal analysis of the distribution of risk values based on the use of GIS is given. The results of the analysis of spatial and temporal information in the GIS environment make it possible to zone the airspace according to the degree of flight acceptability and build the optimal route outside areas with an increased risk of an aviation incident or accident. The developed spatio-temporal risk-oriented model can be used to support management decision-making in terms of building optimal routes for the movement of UVs.

беспилотное воздушное судногеоинформационное моделированиеоценка рисковгеоинформационные системыбезопасность полетовпространственно-временная рискориентированная модельunmanned aerial vehiclegeoinformation modelingrisk assessmentgeoinformation systemsflight safetyspatiotemporal risk-oriented modelReferencesФаттахов М.Р., Киреев А.В., Клещ В.С. Рынок беспилотных авиационных систем в России: состояние и особенности функционирования в макроэкономических условиях 2022 года // Вопросы инновационной экономики. 2022. Т. 12, № 4. С. 2507–2528. DOI: 10.18334/vinec.12.4.116912Fattakhov, M.R., Kireev, A.V., Kleshch, V.S. (2022). The market of unmanned aircraft systems in Russia: status and characteristics of functioning in the macroeconomic environment of 2022. Russian Journal of Innovation Economics, vol. 12, no. 4, pp. 2507–2528. (in Russian)Просвирина Н.В. Анализ и перспективы развития беспилотных летательных аппаратов [Электронный ресурс] // Московский экономический журнал. 2021. № 10. ID: 53. DOI: 10.24412/2413-046X-2021–10619 (дата обращения: 13.09.2024).Prosvirina, N.V. (2021). Analysis and prospects for the development of unmanned aircraft. Moscow Economic Journal, no. 10, ID: 53. DOI: 10.24412/2413-046X-2021–10619 (accessed: 13.09.2024). (in Russian)Махитько В.П., Дмитриенко Г.В., Гаврилова Е.А. Оценка рисков и факторов опасности в системе безопасности полетов воздушных судов // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2017. Т. 19, № 4-2. С. 192–197.Makhitko, V.P., Dmitrienko, G.V., Gavrilova, E.A. (2017). Estimation of risks and factors of danger in the system of safety of flights of air ships. Izvestiya Samarskogo nauchnogo tsentra Rossiyskoy akademii nauk, vol. 19, no. 4-2, pp. 192–197. (in Russian)Yin S. An enhanced whale algorithm for three-dimensional path planning for meteorological detection of the unmanned aerial vehicle in complex environments / S. Yin, J. Yang, L. Ma, M. Fu, K. Xu [Электронный ресурс] // IEEE Access. 2024. № 12. Pp. 60039–60057. DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3394055 (дата обращения: 13.09.2024).Yin, S., Yang, J., Ma, L., Fu, M., Xu, K. (2024). An enhanced whale algorithm for three-dimensional path planning for meteorological detection of the unmanned aerial vehicle in complex environments. IEEE Access, no. 12, pp. 60039–60057. DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3394055 (accessed: 13.09.2024).Рыбалкина А.Л., Трусова Е.И., Шаров В.Д. Методика оценки рисков предстоящего полета для вертолетов с учетом неблагоприятных метеоусловий // Научный вестник МГТУ ГА. 2018. Т. 21, № 6. С. 124–140. DOI: 10.26467/2079-0619-2018-21-6-124-140Rybalkina, A.L., Trusova, E.I., Sharov, V.D. (2018). Risk assessment methodology for a forthcoming flight of helicopters taking into account unfavorable meteorological conditions. Civil Aviation High Technologies, vol. 21, no. 6, pp. 124–140. DOI: 10.26467/2079-0619-2018-21-6-124-140 (in Russian)Шаров В.Д., Кузнецов В.Л., Поляков П.М. К методике управления рисками эксплуатантов беспилотных авиационных систем // Научный вестник МГТУ ГА. 2022. Т. 25, № 6. С. 62–75. DOI: 10.26467/2079-0619-2022-25-6-62-76Sharov, V.D., Kuznetsov, V.L., Polyakov, P.M. (2022). To the risk management methodology of unmanned aircraft systems operators. Civil Aviation High Technologies, vol. 25, no. 6, pp. 62–75. DOI: 10.26467/2079-0619-2022-25-6-62-76 (in Russian)Макаров В.П. Разработка в авиакомпании системы менеджмента рисков в отношении безопасности полетов [Электронный ресурс] // Труды МАИ. 2013. № 68. 15 с. URL: https://trudymai.ru/upload/iblock/c9a/c9a09f137f4a3a3273a1a2c407096642.pdf?lang=en&issue=68 (дата обращения: 13.09.2024).Makarov, V.P. (2013). Development of a flight safety risk management system in an airline. Trudy MAI, no. 68, 15 p. Available at: https://trudymai.ru/upload/iblock/c9a/c9a09f137f4a3a3273a1a2c407096642.pdf?lang=en&issue=68 (accessed: 13.09.2024). (in Russian)Мельник Д.М. Взаимосвязь уровня рисков и уровня качества процессов в авиационном предприятии // Транспорт Российской Федерации. Журнал о науке, практике, экономике. 2018. № 6 (79). С. 35–39.Mel'nik, D.M. (2018). Interrelation of risk level and process quality level in an air transport enterprise. Transport Rossiyskoy Federatsii. Zhurnal o nauke, praktike, ekonomike, no. 6 (79), pp. 35–39. (in Russian)Шаров В.Д., Елисеев Б.П., Поляков П.М. Об управлении безопасностью полетов при эксплуатации беспилотных авиационных систем // Научный вестник МГТУ ГА. 2021. Т. 24, № 3. С. 42–56. DOI: 10.26467/2079-0619-2021-24-3-42-56Sharov, V.D., Yeliseyev, B.P., Polyakov, P.M. (2021). About flight safety management during operation of unmanned aircraft systems. Civil Aviation High Technologies, vol. 24, no. 3, pp. 42–56. DOI: 10.26467/2079-0619-2021-24-3-42-56 (in Russian)Jiang T. Unmanned aircraft system traffic management: Concept of operation and system architecture / T. Jiang, J. Geller, D. Ni, J. Collura // International Journal of Transportation Science and Technology. 2016. Vol. 5, iss. 3. Pp. 123–135. DOI: 10.1016/j.ijtst.2017.01.004Jiang, T., Geller, J., Ni, D., Collura, J. (2016). Unmanned aircraft system traffic management: Concept of operation and system architecture. International Journal of Transportation Science and Technology, vol. 5, issue 3, pp. 123–135. DOI: 10.1016/j.ijtst.2017.01.004Shrestha R., Oh I., Kim S. A survey on operation concept, advancements, and challenging issues of urban air traffic management [Электронный ресурс] // Frontiers in Future Transportation. 2021. № 2. ID: 626935. DOI: 10.3389/ffutr.2021.626935 (дата обращения: 13.09.2024).Shrestha, R., Oh, I., Kim, S. (2021). A survey on operation concept, advancements, and challenging issues of urban air traffic management. Frontiers in Future Transportation, no. 2, ID: 626935. DOI: 10.3389/ffutr.2021.626935 (accessed: 13.09.2024).Jung K. UTM Architecture and flight demonstration in Korea / K. Jung, S. Kim, B. Jung, S. Kim, H. Kang, C. Kang [Электронный ресурс] // Aerospace. 2022. Vol. 9, iss. 11. ID: 650. DOI: 10.3390/aerospace9110650 (дата обращения: 13.09.2024).Jung, K., Kim, S., Jung, B., Kim, S., Kang, H., Kang, C. (2022). UTM architecture and flight demonstration in Korea. Aerospace, vol. 9, issue 11. ID: 650. DOI: 10.3390/aero space9110650 (accessed: 13.09.2024).Barrado C., Boyero M., Brucculeri L. et al. U-Space concept of operations: a key enabler for opening airspace to emerging lowaltitude operations [Электронный ресурс] // Aerospace. 2020. Vol. 7, iss. 3. ID: 24. DOI: 10.3390/aerospace7030024 (дата обращения: 13.09.2024).Barrado, C., Boyero, M., Brucculeri, L. et al. (2020). U-Space concept of operations: a key enabler for opening airspace to emerging low-altitude operations. Aerospace, vol. 7, issue 3, ID: 24. DOI: 10.3390/aerospace7030024 (accessed: 13.09.2024).Capitan C. Unmanned aerial traffic management system architecture for u-space inflight services / C. Capitan, H. Perez-Leon, J. Capitan, A. Castano, A. Ollero [Электронный ресурс] // Applied science. 2021. Vol. 11, iss. 9. ID: 3995. DOI: 10.3390/app11093995 (дата обращения: 13.09.2024).Capitan, C., Perez-Leon, H., Capitan, J., Castano, A., Ollero, A. (2021). Unmanned aerial traffic management system architecture for u-space in-flight services. Applied science, vol. 11, issue 9, ID: 3995. DOI: 10.3390/app11093995(accessed: 13.09.2024).Zhang В., Tang L., Roemer M. Probabilistic weather forecasting analysis for unmanned aerial vehicle path planning // Journal of Guidance, Control and Dynamics. 2014. Vol. 37, no. 1. Pp. 309–312. DOI: 10.2514/1.61651Zhang, В., Tang, L., Roemer, M. (2014). Probabilistic weather forecasting analysis for unmanned aerial vehicle path planning. Journal of Guidance, Control and Dynamics, vol. 37, no. 1, pp. 309–312. DOI: 10.2514/1.61651Zhang В., Tang L., Roemer M. Probabilistic planning and risk evaluation based on ensemble weather forecasting // IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. 2018. Vol. 15, no. 2. Pp. 556–566. DOI: 10.1109/TASE.2017.2648743Zhang, В., Tang, L., Roemer, M. (2018). Probabilistic planning and risk evaluation based on ensemble weather forecasting. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol. 15, no. 2, pp. 556–566. DOI: 10.1109/TASE.2017.2648743Tang H. UAV path planning based on third-party risk modeling / H. Tang, Q. Zhu, B. Qin, R. Song, Z. Li [Электронный ресурс] // Scientific Reports. 2023. No. 13. ID: 22259. DOI: 10.1038/s41598-023-49396-4 (дата обращения: 13.09.2024).Tang, H., Zhu, Q., Qin, B., Song, R., Li, Z. (2023). UAV path planning based on third-party risk modeling. Scientific Reports, no. 13, ID: 22259. DOI: 10.1038/s41598-023-49396-4 (accessed: 13.09.2024).Анардович С.С., Руш Е.А. Методы оценки рисков и прогнозирование сценариев развития чрезвычайных ситуаций при железнодорожных перевозках // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2020. № 1 (65). С. 66–75. DOI: 10.26731/1813-9108.2020.1(65).66-75Anardovich, S.S., Rush, E.A. (2020). Risk assessment methods and emergency scenarios forecasting in railway transportation. Modern Technologies. System Analysis. Modeling, no. 1 (65), pp. 66–75. DOI: 10.26731/1813-9108.2020.1(65).66-75 (in Russian)Кулыгин В.В. Совместное использование байесовских сетей и ГИС для оценки рисков штормовых нагонов в дельте р. Дон // Вестник СГУГиТ. 2018. Т. 23, № 2. С. 92–107.Kulygin, V.V. (2018). Joint use of Bayesian networks and GIS for risks assessment of storm surges in the delta of the Don river. Vestnik SSUGT, vol. 23, no. 2, pp. 92–107. (in Russian)Власова Л.В., Ракитина Г.С., Долгов С.И. Геоинформационные аналитические модели комплексной оценки природных опасностей для Единой системы газоснабжения России // Вести газовой науки. 2017. № 1 (29). С. 57–70.Vlasova, L.V., Rakitina, G.S., Dolgov, S.I. (2017). Geoinformational analytical models for complex estimation of environmental hazards menacing the unified gas supply system of Russia. Vesti gazovoy nauki, no. 1 (29), pp. 57–70. (in Russian)Куракина Н.И., Мышко Р.А., Турыгина А.А. ГИС оценки влияния дорожного транспорта на шумовое загрязнение городских территорий // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. 2023. Т. 16, № 4. С. 16–29. DOI: 10.32603/2071-8985-2023-16-4-16-29Kurakina, N.I., Myshko, R.A., Turygina, A.A. (2023). GIS for assessing the impact of road transport on noise pollution in urban territories. Izvestiya SPbGETU LETI, vol. 16, no. 4, pp. 16–29. DOI: 10.32603/2071-8985-2023-16-4-16-29 (in Russian)Inanlooa B. A decision aid GIS-based risk assessment and vulnerability analysis approach for transportation and pipeline networks / B. Inanlooa, B. Tansela, K. Shamsb, X. Jinb, A. Gan // Safety Science. 2016. № 84. Pp. 57–66. DOI: 10.1016/j.ssci.2015.11.018Inanlooa, B., Tansela, B., Shamsb, K., Jinb, X., Gan, A. (2016). A decision aid GIS-based risk assessment and vulnerability analysis approach for transportation and pipeline networks. Safety Science, no. 84, pp. 57–66. DOI: 10.1016/j.ssci.2015.11.018Omachi T., Seya H., Fuse M. A GIS-based risk assessment of hydrogen transport: Case study in Yokohama City // International Journal of Hydrogen Energy. 2021. Vol. 46, iss. 23. Pp. 12420–12428. DOI: 10.1016/j.ijhydene.2020.09.158Omachi, T., Seya, H., Fuse, M. (2021). A GIS-based risk assessment of hydrogen transport: Case study in Yokohama City. International Journal of Hydrogen Energy, vol. 46, issue 23, pp. 12420–12428. DOI: 10.1016/j.ijhydene.2020.09.158Susini A., Hurzeler C., Schonenberger A. et al. Assessment of aircraft accident probability on industrial facilities by means of GIS risk-register, the examples of Geneva // Proceedings of the EnviroInfo 2008 Conference. Luneburg, 2008. Pp. 466–475.Susini, A., Hurzeler, C., Schonenberger, A. et al. (2008). Assessment of aircraft accident probability on industrial facilities by means of GIS risk-register, the examples of Geneva. In: Proceedings of the EnviroInfo 2008 Conference, Luneburg, pp. 466–475.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.