Estrategias de enrutamiento para aviones eléctricos en la movilidad aérea urbana

La movilidad aérea urbana (UAM) es una idea nueva para viajes cortos en el aire que busca mejorar el transporte en las ciudades. En este sistema, las aeronaves despegan y aterrizan en lugares especiales llamados vertistops, que suelen estar en azoteas, y vuelan por corredores aéreos específicos que conectan estos puntos. La meta es hacer que viajar sea más rápido y reducir el tráfico en las calles.

Uno de los principales desafíos de la UAM es que los aviones utilizados son eléctricos y tienen una vida útil de batería limitada. A diferencia de los aviones tradicionales que usan gasolina, los aviones eléctricos son mejores para el medio ambiente. Sin embargo, debido a que su vida de batería es corta, se necesita una planificación cuidadosa para asegurarse de que puedan completar sus vuelos sin quedarse sin energía.

#Desafíos de los Aviones Eléctricos

Al planear rutas para aviones eléctricos, hay varios factores que se deben considerar. Los aviones eléctricos tienen que usar sus baterías de manera inteligente, eligiendo los corredores adecuados para volar y sabiendo dónde detenerse para recargar. No pueden aterrizar en cualquier lugar; tienen que ir a vertistops que tengan estaciones de carga, y puede haber tiempos de espera si demasiados aviones intentan aterrizar a la vez.

Aunque se ha investigado sobre vehículos eléctricos en tierra, hay diferencias significativas cuando se trata de aeronaves. Por ejemplo, los vehículos terrestres típicamente no tienen que preocuparse por el consumo de energía mientras esperan cargar. En el aire, sin embargo, los aviones aún usan energía de la batería mientras están en espera o aterrizando, lo que complica el problema de las rutas.

La mayoría de los estudios existentes sobre el enrutamiento de aeronaves no tienen en cuenta las limitaciones de los aviones eléctricos, especialmente en relación con la vida de la batería y el posible tráfico en los sitios de aterrizaje. Este estudio se centra en crear estrategias para el enrutamiento de aviones eléctricos en una red UAM, teniendo en cuenta la capacidad de la batería, los tiempos de viaje variables y la necesidad de gestionar las colas en los vertistops.

#Modelo de Red UAM

Para gestionar el enrutamiento de aviones eléctricos en un sistema UAM, desarrollamos un modelo de red representado como un grafo dirigido. En este modelo:

• Los nodos representan los puntos de aterrizaje o vertistops.
• Los enlaces representan las rutas de vuelo que conectan estos puntos de aterrizaje.

Cada punto de aterrizaje tiene una cierta capacidad, que indica cuántos aviones pueden aterrizar y recargar al mismo tiempo. Las rutas de vuelo tienen tiempos de viaje variables, lo que significa que el tiempo que se tarda en volar de un nodo a otro no siempre es el mismo y puede cambiar por factores como el clima.

También modelamos los niveles de batería de los aviones. Una batería completamente cargada permite que un avión flote o vuele por un período específico. El avión debe aterrizar en un vertistop para cargar, lo que lleva tiempo.

#Problema de Enrutamiento para Aviones Eléctricos

El objetivo principal es encontrar la mejor ruta para que un avión eléctrico viaje desde su punto de partida hasta su destino minimizando el tiempo de viaje esperado y evitando quedarse sin batería. La ruta elegida debe permitir el aterrizaje y la carga en los vertistops adecuados sin exceder los límites de la batería.

Para encontrar una estrategia de enrutamiento efectiva, convertimos el problema en un Proceso de Decisión de Markov (MDP). Este enfoque matemático nos permite considerar varios estados (como estar en una cola o cargando) y acciones (como elegir un corredor de vuelo o aterrizar en un vertistop).

#Estados en el MDP

En el MDP, cada estado representa una situación específica del avión. Por ejemplo:

• Cuando el avión está esperando en una cola en un vertistop.
• Cuando está cargando su batería.
• Cuando está volando a través de un corredor.
• Cuando acaba de aterrizar en un vertistop.

Cada situación corresponde a diferentes puntos de toma de decisiones para el avión. El objetivo es que el avión tome decisiones que maximicen la eficiencia durante su vuelo.

#Encontrando Estrategias Seguras

Para asegurar un viaje seguro, propusimos un conjunto de estrategias para los aviones que garantizarían que lleguen a su destino sin agotar su batería. Nuestro estudio muestra que si se cumplen ciertas condiciones, es posible encontrar estrategias de enrutamiento efectivas.

Enfatizamos la importancia de considerar factores como la longitud de las colas en los vertistops. Si la fila de espera es demasiado larga, esto puede afectar significativamente el tiempo total de viaje y puede requerir ajustes en el plan de vuelo.

#Estudio de Caso

Realizamos un estudio de caso utilizando un modelo basado en lugares reales en Texas, específicamente entre las ciudades de Austin y Dallas. Al medir distancias y posibles tiempos de viaje a lo largo de varias rutas, pudimos crear una red UAM más precisa.

En nuestro estudio de caso, examinamos dos escenarios diferentes. En uno, asumimos longitudes específicas de cola en cada vertistop, mientras que en otro, usamos diferentes longitudes de cola para ver cómo afectaban las decisiones de enrutamiento. Sorprendentemente, incluso con la misma disposición de red, las estrategias de enrutamiento óptimas cambiaron según las longitudes de cola.

El estudio ilustró que los aviones pueden ahorrar tiempo planificando inteligentemente sus paradas para cargar en lugar de aterrizar en cada vertistop. Esta flexibilidad en la estrategia de enrutamiento puede resultar en tiempos de viaje totales más cortos, beneficiando tanto a los operadores de aeronaves como a los pasajeros.

#Importancia de la Gestión de Colas

Nuestros hallazgos también resaltaron la importancia de gestionar las colas de manera efectiva. Si se pasan por alto las colas en los puntos de aterrizaje, las rutas que parecen seguras pueden llevar a situaciones en las que los aviones se queden sin batería. Por lo tanto, integrar consideraciones sobre la longitud de las colas en la planificación de rutas es crucial para el éxito de las redes UAM.

En nuestras simulaciones, probamos varias longitudes de cola y observamos cómo influían en la seguridad de las rutas. Establecimos que colas más largas en los vertistops podrían llevar a riesgos potenciales si no se gestionan adecuadamente.

#Ventajas de Estrategias de Carga Inteligentes

El estudio también comparó nuestras estrategias de enrutamiento propuestas con enfoques más tradicionales, donde los aviones cargaban completamente sus baterías en cada vertistop. Encontramos que una Estrategia de Carga flexible, que solo requiere cargar cuando es necesario, podría resultar en ahorros significativos de tiempo durante los vuelos.

En situaciones donde el tiempo máximo de carga era más largo, los beneficios de nuestra estrategia eran aún más pronunciados, demostrando que una planificación inteligente puede mejorar enormemente la eficiencia en las redes UAM.

#Conclusión

Esta investigación sienta las bases para soluciones de enrutamiento más efectivas para aviones eléctricos en redes UAM. Al considerar factores como las limitaciones de la batería, los tiempos de viaje variables y la gestión de colas, podemos crear estrategias que aseguren un viaje seguro y eficiente.

El trabajo futuro se centrará en expandir estas estrategias para acomodar interacciones entre múltiples aeronaves en una red UAM compartida, teniendo en cuenta escenarios tanto competitivos como cooperativos. Esta expansión es vital para realizar completamente el potencial de la movilidad aérea urbana y mejorar los sistemas de transporte futuros.