Progetto SEEDS

Alenia Difesa (1) – Roma è stato il coordinatore del progetto SEEDS Esprit(2), parzialmente fondato da DGIII nell’area di HPCN. SEEDS è iniziato il primo gennaio 1997 ed è finito il 30 giugno 1999.
I partner industriali del consorzio SEEDS erano Sogitec (F), Artec Group (B), Rigel Engineering srl (I) e Sicta (I). L’Università di Siena (I) e l’Università di Monaco (D) sono stati partner associati. L’Accademia Slovacca delle Scienze (SK) si è unita al consorzio successivamente. Sogel che lavora per l’Aeroporto di Lussemburgo e SEA (Società Esercizi Aeroportuale) degli Aeroporti di Milano, entrambe associate a Sicta, formano il Gruppo di Utenti di SEEDS.

SEEDS è un Ambiente di Simulazione distribuito (SE, Simulation Environment) HPCN composto di potenti workstation connesse in una rete locale con l’obiettivo di valutare Sistemi Avanzati di Controllo e Guida del Movimento di Superficie (A-SMGSC, Advanced Surface Movement Guidance and Control Systems). SE permette la definizione e la valutazione delle prestazioni tecnologiche che occorrono per implementare nuove funzioni e procedure per i sistemi A-SMGSC, per formare nuovi ruoli all’interno dell’aeroporto, per introdurre nuovi strumenti automatici e interfacce di supporto alle decisioni degli operatori A-SMGSC.
L’architettura del sotware, definita usando la notazione UML (Unified Modelling Language), è basata su CORBA/DIS, che permette la scalabilità del sistema, mappando i diversi oggetti su workstation o PC eterogenei. Sono state usate tecniche per bilanciare il caricamento con lo scopo di ridurre il potere di computazione necessario, la percentuale dei dati e la latenza sulla rete. In particolare, sono state confrontate l’architettura centralizzata e quella distribuita, adottando per SEEDS la seconda per le sue migliori prestazioni. Per sincronizzare i processi in ambiente distribuito sono stati usati meccanismi di sottoscrizione e notifica.
Allo scopo di supportare lunghe sessioni di simulazione è stata implementata una potente procedura di “recovery”, che permette al sistema di essere riavviato dopo un’interruzione, ripartendo dalla situazione salvata al precedente punto di controllo.

Principali caratteristiche dell’architettura:

  • Apertura, flessibilità, configurabilità, modularità e scalabilità;
  • Simulazione real-time;
  • Man-in-the-loop;
  • Piena integrazione tra i vari attori e tra i piloti e la generazione del traffico;
  • Stimoli e input da entità esterne.

Principali funzioni di SEEDS:

  • Generazione del traffico in 2D/3D in considerazione di diversi sensori, modelli di errore, condizioni meteorologiche;
  • Visualizzazioni in 2D/3D per controllori e piloti, con diversi punti di vista (POV);
  • Funzioni di controllo: previsione, rilevamento e risoluzione di conflitti, incursioni sulla pista, ecc.;
  • Funzione di sorveglianza;
  • Funzione di guida;
  • Modelli di controllo: torre, suolo, avviamento;
  • Modelli pilota e pseudo-pilota con un vasto insieme di comandi con cui interagire con la generazione dello scenario;
  • Funzioni di pianificazione: gestione delle risorse dell’aeroporto (cancelli, percorsi per taxi, piste) utilizzando potenti strumenti automatici DSS;
  • Mondo esterno: ATC, informazioni meteorologiche, lista delle istruzioni di volo (FDL flight data list), gestione dell’aeroporto, ecc.;
  • Potente HCI.

La Stazione di Amministrazione si occupa delle funzioni di partenza e riavviamento, e di raccolta di dati per statistiche e loro valutazione.

SEEDS comprende due tipi di parti interagenti: attori simulati da A-SMGCS e operatori SE.
Gli attori simulati da A-SMGCS sono la parte più importante, lavorando all’aeroporto al controllo del traffico di terra. In SEEDS essi sono controllori, piloti, pianificatori ed autisti. Possono comunicare gli uni con gli altri attraverso lo scambio di messaggi. Possono essere persone (controllori, piloti, pianificatori) o processi (piloti e autisti). Gli attori A-SMGCS, simulati come esseri umani seduti di fronte a diverse macchine, possono osservare la scena dal loro punto di vista con una visualizzazione 3D e/o una riproduzione 2D dell’ambiente come percepito dai sensori disponibili.
Molti piloti e tutti gli autisti sono simulati da processi per ridurre il numero di persone partecipanti a complesse sessioni di simulazione.
Gli operatori SE sono coloro che configurano, realizzano, e controllano l’evoluzione delle sessioni di simulazione. In SEEDS possono essere definiti tre tipi di operatori: gli Amministratori di Simulazione, gli Pseudo Piloti e gli Operatori del Mondo Esterno. L’amministratore di simulazione configura l’ambiente, avvia tutti i processi, controlla la sessione di simulazione e ha la possibilità di fermarla. Lo pseudo pilota è un operatore SE che controlla un numero N di apparecchi pilotati da processi del software. L’operatore pseudo pilota può prendere il controllo di un apparecchio e può inviare/ricevere messaggi, quindi interagire con la simulazione. Per simulare l’interazione con le risorse esterne (ATC, Servizi Meteo, Linee aeree, ecc.), un operatore SE siede alla workstation per il Mondo Esterno. Gestisce tutti gli input e tutte le informazioni provenienti da fonti esterne.
I piloti simulati da A-SMGCS e gli operatori del Mondo Esterno possono interagire con la Generazione dello Scenario per cambiare l’evoluzione della simulazione.

Gli aeroporti che sono stati presi in considerazione con SEEDS sono: l’aeroporto Malpensa e un opportunamente definito aeroporto virtuale SEEDS. L’aeroporto Malpensa ha due piste parallele ILS Cat III B, usate sia per il decollo sia per l’atterraggio. La capacità media di movimenti di pista prevista è di 58 l’ora. L’aeroporto virtuale SEEDS ha tre piste, due delle quali parallele, tutte usate per decolli e atterraggi. La capacità media di pista è di 50 movimenti l’ora. Sono rappresentati indicazioni, segnali, luci segmentate e sbarramenti; modelli di molti apparecchi (appartenenti a diverse classi secondo il tipo, scia di turbolenza, ecc.), e sono implementati i veicoli.

Principali unità funzionali:

  • Generazione del Traffico: il traffico di oggetti mobili ? generato secondo i modelli dei sensori usati negli aeroporti (radar, cinepresa, occhio, GPS, ecc.);
  • Sorveglianza: è stato prodotto un modulo che fornisce accurati rapporti e monitoraggi di tutti i movimenti all’interno dell’aeroporto;
  • Controllo: questo modulo esegue previsione di conflitto, rilevamento di conflitto e risoluzione di conflitto per rilevare eventi critici e conflitti che possono dare luogo ad avvertimenti e/o allarmi;
  • Pianificazione: sono a disposizione strumenti per ottimizzare i percorsi dei taxi, la viabilità e coordinare arrivi e partenze che aiutano gli operatori nel loro lavoro di routine. Questi strumenti sono in grado di eseguire una ripianificazione per affrontare situazioni critiche o deviazioni secondo le regole e le procedure aeroportuali;
  • Guida: questa funzione fornisce a tutti gli operatori del settore metodi di guida per apparecchi e veicoli nell’area di movimentazione, dalle loro posizioni correnti alle previste destinazioni usando sbarramenti, luci segmentate, ecc.;
  • Modello di comportamento degli attori dell’aeroporto: sono simulati i comportamenti degli attori (piloti, controllori, pianificatori) in un aeroporto. Possono interagire tra loro attraverso lo scambio di messaggi e comandi, usando la voce e/o un collegamento dati. Possono modificare l’evoluzione della sessione di simulazione interagendo con la generazione del traffico;
  • Generazione di immagini: la stessa veduta prodotta da SG può essere vista nello stesso momento da diversi attori aventi diversi POV e diversi sensori;
  • Stazione di amministrazione: configura l’avviamento e, se necessario, riavvia la sessione di simulazione, raccogliendo misure di prestazione e statistiche.

In questo progetto Sogitec ha il compito di occuparsi della generazione dello scenario e delle visualizzazioni 2D/3D (vale a dire infrastrutture, base di dati delle piste, corsie dei taxi, luci, apparecchi e modelli dei veicoli, motore di generazione del traffico). Alenia usa modelli di errore per i sensori (radar, GPS, D-GPS e fusione di dati) per la generazione dello scenario 2D e per funzioni di controllo e guida; definisce ed implementa procedure per la pianificazione, il controllo e la guida e i modelli dei diversi attori (controllori, pianificatori, piloti e autisti). Rigel Engineering implementa la Configurazione dell’Applicazione e la Stazione di Amministrazione per la gestione di diverse sessioni di simulazione. Il Gruppo Utenti SEEDS si occupa dei requisiti del sistema e della definizione del caso da testare, valutazione, verifica e validazione delle prestazioni.

Parti principali.

Un primo prototipo con funzioni ridotte ma significanti, è stato approntato alla fine del giugno 1998, la fase di integrazione del prototipo all’inizio del 1999. E’ stata effettuata una prova esaustiva per testare le prestazioni del prototipo controllando la sua conformità con i requisiti definiti dal gruppo di utenti. Un caso da studiare è stato implementato per la valutazione del test finale.

Risultati attesi.

Un’architettura HPCN per un ambiente di simulazione A-SMGCS è resa disponibile per la valutazione e la validazione di A-SMGCS proprietari, per rendere valevoli standard internazionali e per formare gli operatori degli aeroporti per i futuri A-SMGCS.
SE è formato da componenti e moduli software proprietari commerciali, ed è in grado di essere connesso ad altri simulatori ATM.
I principali moduli software disponibili, ottenuti come risultato del progetto sono: generazione del traffico e visualizzazione 2D-3D, modelli di sensori, base di dati dell’aeroporto, sorveglianza, controllo, moduli di guida e pianificazione, modelli controllore, pilota e autista, modulo della stazione di amministrazione.
Al termine del progetto sono state costruite e testate configurazioni di prototipi a costo medio-basso per Malpensa e l’aeroporto virtuale SEEDS.


(1) Laboratorio di Informatica – Divisione Sistema Radar – Roma.
(2) SEEDS (Simulation Environment for the Evaluation of Distributed traffic control Systems). Progetto Europeo numero 22691.