Entwurf und Evaluation einer Vorhersage der Kommandoreaktion von Luftfahrzeugen für Fluglotsen basierend auf maschinellem Lernen

Kurzfassung

Die Anforderungen an die globale Flugsicherung unterliegen einem kontinuerlichen Wandel. Die Reduktion der Klimaauswirkungen und die gleichzeitige Steigerung der Kapazitäten machen eine präzise Steuerung von Luftfahrzeugen erforderlich. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit erfolgt eine Untersuchung der Kommandoreaktionen von Höhenfreigaben hinsichtlich der Abhängigkeit der Reaktions- und Ausführungszeit einer Freigabe von bestimmten Attributen. Auf Basis der erlangten Kenntnisse erfolgt im Anschluss die Entwicklung einer prototypischen Inferenzmaschine unter Anwendung von maschinellem Lernen. Diese Inferenzmaschine ist in der Lage, die für die Erfüllung einer Freigabe benötigte Zeit vorherzusagen. Im Rahmen der vorliegenden Untersuchung werden vier Modelltypen aus dem Bereich des maschinellen Lernens gegenübergestellt und hinsichtlich ihrer Leistungsfähigkeit evaluiert. Die Ergebnisse werden mit einer Durchschnittsvorhersage verglichen. Die durchgeführte Untersuchung kommt zu dem Ergebnis, dass die entwickelten Modelle eine hohe Vorhersagekraft aufweisen. Mit einer Erfolgsquote von über 80 Prozent können sie einen Großteil der statistischen Varianz von Manöverzeiten erfolgreich vorhersagen. Der Modelltyp der Entscheidungsbäume erweist sich dabei als guter Kompromiss zwischen Leistungsfähigkeit und Transparenz. Die entwickelte Inferenzmaschine kann in zukünftigen Arbeiten zur weiteren Evaluation in ein Lotsenassistenzsystem eingebunden werden.