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Evaluación de la Detección de Conflictos Potenciales por el Controlador de Tráfico Aéreo (ATCo)

Autores: Delgado-Aguilera Jurado, Raquel; Gómez Comendador, Víctor Fernando; Zamarreño Suárez, María; Pérez Moreno, Francisco; Verdonk Gallego, Christian Eduardo; Arnaldo Valdés, Rosa María

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Evaluación de la Detección de Conflictos Potenciales por el Controlador de Tráfico Aéreo (ATCo)


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Aeroespacial

Palabras clave

Conflictos
Controlador de tráfico aéreo
Prevención de colisiones
Capacidad del espacio aéreo
Probabilidad de detección
Factores influyentes

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 28

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El objetivo principal de este artículo es analizar la probabilidad de detectar conflictos potenciales por parte del Controlador de Tráfico Aéreo (ATCo). El ATCo asegura la seguridad de las aeronaves y una de sus principales funciones es la evitación de colisiones. La evitación de colisiones se conoce como provisión de separación y este término significa asegurar la distancia segura entre cada aeronave mediante mínimos de separación laterales, verticales y longitudinales. El controlador de tráfico aéreo debe garantizar un alto nivel de capacidad del espacio aéreo. El rendimiento laboral está relacionado con altas exigencias en características individuales, conocimientos, habilidades y, por supuesto, características del tráfico aéreo. Además de analizar la probabilidad de detectar conflictos potenciales, el estudio de los factores más influyentes en este evento de seguridad se considera de especial relevancia, ya que el ATCo representa la última sección ejecutiva del sistema de control de tráfico aéreo y la falta de detección de conflictos potenciales podría llevar a una posible infracción de las distancias mínimas de separación entre aeronaves o incluso a una colisión. Para llevar a cabo este enfoque, se utilizarán Redes Bayesianas debido a su alta capacidad predictiva. Además, se empleará un enfoque dual basado en conocimientos y datos operacionales reales proporcionados por un ANSP. Estos datos son una de las grandes ventajas de este estudio en comparación con los incluidos en la literatura actual.

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