Um novo algoritmo para reboque autônomo promete revolucionar o taxiamento de aeronaves, economizando potencialmente milhões de dólares para a indústria da aviação em custos de combustível, ao mesmo tempo que reduz significativamente as emissões e a poluição sonora. Esta solução inovadora foi desenvolvida por Stefano Zaninotto, Dr. Jason Gauci e Dr. Brian Zammit da Universidade de Malta, detalhada em seu estudo recente publicado na revista Aerospace.
Stefano Zaninotto e seus colegas criaram um algoritmo projetado para gerenciar operações de táxi usando guinchos autônomos. “Nosso algoritmo foi projetado para minimizar atrasos relacionados ao táxi e comprimentos de rotas, ao mesmo tempo em que maximiza o uso eficiente de reboques”, disse Zaninotto. A indústria da aviação há muito que luta contra os impactos ambientais e económicos do táxi. Tradicionalmente, as aeronaves utilizam os seus motores para taxiar, resultando num elevado consumo de combustível e elevadas emissões. Até 2022, a fase de táxi representará aproximadamente um sétimo da duração total dos voos intra-europeus, consumindo aproximadamente 5 milhões de toneladas de combustível por ano.
O novo algoritmo se concentra na otimização das operações terrestres, implantando reboques elétricos para mover aeronaves entre portões e pistas. O sistema opera estrategicamente, utilizando uma abordagem centralizada para pré-planejar todas as rotas, ajustar horários e alocar reboques. A mudança visa eliminar conflitos de tráfego e melhorar a eficiência geral.
O estudo destaca várias descobertas importantes. Primeiro, o algoritmo reduziu com sucesso os atrasos e as emissões dos táxis. Tem em conta fatores como o estado de carga da bateria do reboque e a disponibilidade de estações de carregamento para garantir que o reboque possa funcionar sem interrupções. O sistema também é escalável e adaptável e foi rigorosamente testado em diferentes layouts de aeroportos e volumes de tráfego.
Zaninotto explica: “Nosso sistema aborda as deficiências das abordagens existentes, concentrando-se em soluções livres de conflitos e na utilização eficiente de reboques. Ele pode gerenciar múltiplas pistas ativas e alocar reboques estrategicamente”. Dada a natureza diversificada e dinâmica dos ambientes aeroportuários, esta adaptabilidade é crítica.
Além disso, as simulações do estudo demonstraram economias significativas de combustível. Os pesquisadores estimam que taxiar com reboque pode reduzir o consumo de combustível em comparação com os métodos tradicionais. Isto não só reduz os custos para as companhias aéreas, como também apoia os objectivos de sustentabilidade ambiental. “Reduzir o consumo de combustível durante o taxiamento é um passo fundamental para alcançar a neutralidade de carbono na aviação”, observou Zaninotto.
O sistema também aumenta a segurança ao monitorar continuamente possíveis conflitos durante as operações de táxi. Isto inclui a verificação de conflitos entre a aeronave e o reboque, bem como entre o próprio reboque. O algoritmo usa tecnologia avançada para garantir que todos os movimentos sejam coordenados e seguros.
No geral, este algoritmo inovador representa um grande avanço para as operações terrestres dos aeroportos. Ao utilizar o reboque autônomo, fornece uma solução prática e eficaz para os desafios do taxiamento de aeronaves. O trabalho dos investigadores abre caminho para aeroportos mais verdes e eficientes, em linha com os objetivos globais de desenvolvimento sustentável.
Referência do diário
Zaninotto, Stefano, Jason Gauci e Brian Zammit. “Algoritmo de reboque autônomo para taxiamento de aeronaves sem motor.” Aeroespacial 2024, 11, 307. DOI: https://doi.org/10.3390/aerospace11040307
Sobre o autor
Inge. Stefano Zanninotto Possui bacharelado e mestrado em Engenharia Civil e Ambiental pela Universidade de Trieste (Itália) e está concluindo doutorado em Gestão de Tráfego Aéreo pelo Instituto de Tecnologia Aeroespacial da Universidade de Malta (Malta). Sua pesquisa de doutorado resultou em diversas publicações sobre algoritmos e soluções para sistemas autônomos de taxiamento de reboques. Inge. Stefano Zaninotto trabalha atualmente no setor privado como analista de dados e também como pesquisador no Setor de Aviação, Transporte e Logística no MCAST (Malta) e como docente no Instituto de Tecnologia da Informação e Comunicações.
Doutorado. Gao Qi É licenciado em Engenharia Elétrica pela Universidade de Malta (Malta) e doutor em Engenharia Aeroespacial pela Cranfield University (Reino Unido). Ele é professor sênior no Instituto de Tecnologia Aeroespacial da Universidade de Malta e professor assistente adjunto na Embry-Riddle Aeronautical University (Global). Seus interesses de pesquisa incluem: veículos aéreos não tripulados (UAVs), aprendizado de máquina para aplicações de aviação, gerenciamento de tráfego aéreo (ATM), aviônica e interação humano-computador (HCI). Dr. Gauci participou em vários projetos de investigação financiados a nível nacional e europeu e é autor/co-autor de mais de 35 artigos académicos. Ele também é um dos inventores de vários pedidos de patentes.
Dr. Brian Zamit Desde que ingressou na universidade em 2005, tem estado envolvido em investigação relacionada com a aviónica e trabalhado como assistente de investigação em projetos financiados pela Europa. Seu trabalho resultou na autoria e coautoria de diversos artigos e patentes relacionados à operação e otimização de aeronaves. O Dr. Zammit obteve o seu doutoramento pela Universidade de Malta em 2015 e desde então tem supervisionado, co-orientado e avaliado vários estudantes de licenciatura, mestrado e doutoramento. Atualmente é professor sênior no Departamento de Sistemas Eletrônicos da Universidade de Malta, onde leciona fundamentos de eletrônica, instrumentação e sistemas de aquisição de dados.
