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Investigadores/as Institucionales

Gordo, VictorAutor (correspondencia)Perez-Castan, Javier AAutor o CoautorSanz, Luis PerezAutor o CoautorSerrano-Mira, LidiaAutor o Coautor

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12 de enero de 2025
Publicaciones
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Artículo
Sí

Feasibility of Conflict Prediction of Drone Trajectories by Means of Machine Learning Techniques

Publicado en: AEROSPACE. 11 (12): 1044- - 2024-12-01 11(12), DOI: 10.3390/aerospace11121044

Autores:

Gordo, Victor; Perez-Castan, Javier A; Sanz, Luis Perez; Serrano-Mira, Lidia; Xu, Yan
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Afiliaciones

Beihang Univ, Sch Elect & Informat Engn, Beijing 100191, Peoples R China - Autor o Coautor
Ingn & Econ Transporte INECO, Madrid 28036, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid UPM, Sistemas Aerosp Transporte Aereo & Aeropuertos, ETSI Aeronaut & Espacio, Madrid 28040, Spain - Autor o Coautor
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Resumen

The expected number of drone operations in the coming decades, together with the fact that most of them will take place in very-low-level airspace, will lead to a density of drone flights much greater than that of conventional manned aviation. In this context, the number of conflicts (i.e., 4D convergence of drone trajectories below the safe separation minima) will be much more frequent than in manned aviation and, therefore, conventional air traffic management methods or even the specific proposed mechanisms for drone traffic management are unlikely to be able to solve them safely. This paper considers a set of simulated drone trajectories in a high-density urban environment to analyze the applicability of machine learning regression and classification techniques to detect conflicts among such trajectory times in advance of their occurrence in order to provide new methods to manage the expected drone traffic density safely and efficiently. This would not be possible with current drone traffic management solutions. The obtained results suggest that the Random Forest, Artificial Neural Networks and Logistic Regression algorithms could detect nearly all near-collisions up to 10 s before they occur, and the first two algorithms could also detect a significant number of near-collisions more than 60 s earlier.
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Palabras clave

AirspaceClassificationConflictCongestedDroneMachine learningTácticaTacticalU-spaceUas

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista AEROSPACE debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2024 aún no existen indicios calculados, pero en 2023, se encontraba en la posición 16/55, consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Engineering, Aerospace. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada en el Cuartil Q2 para la agencia Scopus (SJR) en la categoría Aerospace Engineering.

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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-24:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 8 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

    Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

    • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
    • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/86247/

    Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

    • Visualizaciones: 120
    • Descargas: 156
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    Análisis de liderazgo de los autores institucionales

    Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: China.

    Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (GORDO ARIAS, VICTOR MANUEL) .

    el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido GORDO ARIAS, VICTOR MANUEL.

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