Publicação
Design of a Collision Avoidance System for Small Fixed-wing UAVs
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Engenharia Aeronáutica | |
| dc.contributor.advisor | Bousson, Kouamana | |
| dc.contributor.author | Ferreira, Diogo Joaquim Santos | |
| dc.date.accessioned | 2026-01-23T14:36:45Z | |
| dc.date.available | 2026-01-23T14:36:45Z | |
| dc.date.issued | 2025-12-05 | |
| dc.date.submitted | 2025-10-08 | |
| dc.description.abstract | This dissertation addresses the development and evaluation of a conflict detection and resolution algorithm inspired by the principles of the Traffic Collision Avoidance System (TCAS) — with the reference to TCAS concerning specifically its conflict detection logic and separation thresholds — and tailored to the operation of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). The proposed approach employs Model Predictive Control (MPC) to generate evasive trajectories that preserve flight safety and efficiency while ensuring conflict-free operation. To properly evaluate the algorithm, the simulation environment was designed so that conflict situations are always present. Specifically, two aircraft are initially assigned colliding trajectories, deliberately creating a reference conflict. In addition, three extra aircraft are randomly generated within a predefined range that reflects the maximum distance at which inter-aircraft information exchange is considered feasible. This ensures that the evasive trajectory is shaped not only by the conflicting pair but also by the surrounding simulated traffic. The stochastic placement of additional aircraft guarantees diversity across scenarios, enabling a more comprehensive and rigorous validation of the algorithm. The results show that the algorithm successfully modifies the evasive aircraft’s trajectory to avoid conflicts while accounting for nearby traffic to prevent the creation of new ones. Although computational cost remains a relevant limitation, the study confirms the feasibility of applying MPC-based strategies to UAV conflict resolution in three-dimensional scenarios. Overall, the work establishes a solid foundation for future research, including extensions to multi-aircraft encounters, integration of more realistic environmental conditions, and improvements in computational efficiency. | eng |
| dc.description.abstract | O crescimento acelerado da utilização de veículos aéreos não tripulados (UAVs) em diferentes áreas, desde missões de vigilância e monitorização até ao transporte de pequenas cargas e operações em ambiente urbano, tem vindo a evidenciar de forma clara a necessidade de sistemas de gestão de tráfego capazes de garantir a segurança em espaço aéreo partilhado. A introdução massiva destes veículos em corredores aéreos que, até agora, estavam reservados a aviação convencional levanta desafios adicionais: elevada densidade de tráfego, incerteza nas trajetórias e limitações na capacidade de deteção e reação dos UAVs. Neste contexto, a presente dissertação focou-se no desenvolvimento e avaliação de um algoritmo de prevenção de colisões, inspirado na lógica de deteção e nos limites de separação definidos em sistemas TCAS existentes, especificamente adaptado à operação de UAVs. O objetivo central passa por assegurar a deteção precoce de conflitos e a execução de manobras de evasão seguras, consistentes e operacionalmente viáveis. O trabalho iniciou-se com a definição clara do problema de colisão, considerando cenários tridimensionais com cinco aeronaves em simultâneo. Duas destas seguiam trajetórias definidas pelo utilizador, ao passo que as outras três foram geradas de forma estocástica fora da zona de conflito, mas sempre respeitando margens mínimas de separação. No que diz respeito às trajetórias geradas pelo utilizador, estas foram construídas de forma determinística a partir de sequências de waypoints (latitude, longitude e altitude), interpolados no tempo e no espaço, de modo a criar deliberadamente situações de conflito de referência. Já as trajetórias estocásticas resultaram da atribuição aleatória de condições iniciais às aeronaves adicionais, sujeitas a restrições de separação mínima, permitindo introduzir variabilidade nos cenários sem comprometer a segurança. Esta abordagem integrada assegurou, por um lado, a presença consistente de conflitos a resolver e, por outro, a validação da consciência situacional, dado que as manobras evasivas tiveram de ser avaliadas face ao risco de originar novos conflitos. Assim, os cenários de teste obtidos foram simultaneamente controlados e reprodutíveis, mas com diversidade suficiente para aproximar a validação do algoritmo a condições operacionais mais realistas. O núcleo do algoritmo é composto por dois módulos principais. O primeiro é o módulo TCAS, responsável pela deteção de conflitos através da monitorização contínua de três métricas fundamentais: a distância horizontal mínima projetada (CP Ah), a separação vertical (?h) e o tempo até à aproximação mais próxima (t ). A decisão de adotar o nível de sensibilidade mais restritivo entre as aeronaves traduziu-se numa monitorização conservadora, assegurando a emissão atempada de alertas em todos os instantes críticos. O segundo módulo é o de resolução de conflitos, que assenta num modelo de controlo preditivo. A formulação incluiu de forma explícita os limites físicos e operacionais da aeronave, permitindo que as soluções encontradas fossem sempre exequíveis. O método SLSQP foi selecionado por lidar diretamente com restrições e saturações, garantindo convergência estável. A função de custo foi cuidadosamente estruturada: penalizações de primeira e segunda ordem nas variações dos ângulos de rumo (?) e subida/descida (?), uma penalização adicional sobre inversões de sinal em ?, e ainda um termo de seguimento da trajetória nominal, de modo a limitar desvios excessivos. Os resultados obtidos confirmaram a eficácia da solução nos dois cenários analisados: head-on e ortogonal. Em todas as simulações, o MPC respeitou os limites impostos e conseguiu recuperar separações seguras. O parâmetro t evoluiu de forma consistente para valores próximos de zero, refletindo a aproximação entre aeronaves, enquanto CP Ah e ?h aumentaram significativamente durante as fases de evasão. Em ambos os cenários, observaram-se manobras complementares: movimentos laterais, destinados a ampliar o CP Ah, e variações verticais, que maximizaram ?h. Estas últimas revelaram-se determinantes, dado que, de forma geral, a resolução assentou mais em ajustamentos verticais do que horizontais. Este comportamento reflete a própria estrutura da função de custo, que penaliza de forma mais expressiva grandes desvios laterais à trajetória inicialmente planeada. O facto de o algoritmo considerar, para além das duas aeronaves em conflito, a posição de outras três aeronaves adicionais garantiu que todas as decisões fossem tomadas de forma consciente em relação ao tráfego circundante. Esta capacidade de manter consciência situacional, ausente no TCAS convencional, constitui um dos principais contributos do presente trabalho. A utilização de um horizonte preditivo recedente, com truncagem na aplicação dos controlos (aplicando apenas os primeiros passos em cada ciclo), reforçou a robustez face a incertezas de previsão, atenuando comportamentos excessivamente antecipatórios e assegurando maior estabilidade ao longo do processo. Por fim, a lógica de retorno à trajetória demonstrou ser eficaz e consistente: a aeronave evasora foi conduzida até um ponto de convergência definido permitindo a reintegração na rota nominal sem manobras bruscas ou instabilidades. Em síntese, a presente dissertação propõe e valida um algoritmo de prevenção de colisões baseado em MPC que, ao contrário do TCAS convencional, considera permanentemente múltiplas aeronaves em simultâneo. O sistema revelou ser capaz de alterar as condições de voo da aeronave evasora de modo a evitar conflitos, mantendo a segurança em relação ao tráfego envolvente e assegurando trajetórias operacionalmente plausíveis. Os resultados evidenciam quatro aspetos centrais: (i) a capacidade de deteção conservadora e atempada de conflitos, (ii) a produção de soluções de controlo suaves e respeitadoras dos limites físicos, (iii) a consistência do regresso à trajetória original e (iv) a integração de múltiplas aeronaves no processo de tomada de decisão. Apesar dos resultados promissores, subsistem limitações que devem ser alvo de trabalho futuro. Entre estas destacam-se a necessidade de converter a implementação para uma linguagem de programação mais eficaz do ponto de vista computacional, a inclusão de modelos mais realistas de sensores, capazes de reproduzir imperfeições e atrasos na deteção, e a validação em ambientes experimentais com restrições de tempo real. Estes desenvolvimentos são essenciais para aproximar a solução proposta da sua aplicação efetiva em sistemas de gestão de tráfego aéreo com UAVs, contribuindo para a integração segura destes veículos em espaços aéreos cada vez mais complexos. | por |
| dc.identifier.tid | 204137357 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.6/19802 | |
| dc.language.iso | eng | por |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
| dc.subject | Model Predictive Control (Mpc) | por |
| dc.subject | Air Traffic Simulation | por |
| dc.subject | Autonomous Systems | por |
| dc.subject | Collision Avoidance | por |
| dc.subject | Evasive Manoeuvres | por |
| dc.subject | Traffic Collision Avoidance System (Tcas) | por |
| dc.subject | Uav Conflict Resolution | por |
| dc.title | Design of a Collision Avoidance System for Small Fixed-wing UAVs | por |
| dc.type | master thesis | por |
| dspace.entity.type | Publication | |
| thesis.degree.name | Mestrado Integrado em Engenharia Aeronáutica | por |
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