Nachrichten

Auswirkungen von Änderungen der Start- und Landebahnrichtung

Mit einem landebahnorientierten Ansatz für den Flughafen Singapur Changi, der die Flugbahnen von Flugzeugen auf der Grundlage der dynamischen Landebahnkapazität anpasst, kann die Überlastung durch moderate zeitliche Vorverlegungen ohne aggressive taktische Eingriffe um 81 % reduziert werden.

Optimierung von Lieferwegen zur Steigerung der Netzwerkeffizienz

Diese Arbeit stellt eine zweistufige Optimierungsmethode für urbane Drohnenroutennetze vor. Die Methode berücksichtigt zugleich die Effizienz der Zustellung, die Entflechtung des Luftraums und die Lärmbelastung. Die Validierung erfolgt anhand einer realen medizinischen Liefermission in Paris.

Minderung der Luftverkehrskomplexität in mobilen Sektoren

Mobile Sektoren ermöglichen ein flow-orientiertes Management mit erhöhter Luftraumkapazität, da die Arbeitsbelastung der Fluglotsen dynamisch an die Verkehrsbedingungen angepasst wird.

Wahrscheinlichkeitskarten für Entfernungs- und Winkelinformationen zur Innenraumpositionierung

Mit einem ResNet-basierten Deep-Learning-Ansatz für die Positionierung in Flugzeugkabinen lässt sich Zentimetergenauigkeit erreichen, indem Distanz- und Winkelmessungen in Likelihood-Gitterkarten überführt und die Modellhyperparameter optimiert werden.

Bewertung der Bodenverkehrsleistung an Flughäfen

Diese Studie untersucht die Nutzung von crowd-sourced ADS-B-Trajektorien und OpenStreetMap-Infrastrukturdaten zur Analyse von Flughafen-Bodenverkehrsabläufen und passt bestehende Methoden an, um zentrale Leistungsindikatoren am Flughafen Zürich abzuleiten.

Human-AI hybrids in sicherheitskritschen Systemen

Umfassende Analyse des Forschungsfeldes Human-AI Hybrid im Air Traffic Management: Definition und Untersuchung zentraler Säulen wie Zusammenarbeit, Anpassung und Vertrauen.

Professor Ronzani, Gastwissenschaftlerin

Professor Giovanna Ronzani besuchte im Januar 2025 als Gastwissenschaftlerin unserem Lehrstuhl, um die Forschung zu Advanced Air Mobility voranzutreiben und künftige Kooperationen vorzubereiten.

Ernennung zum Field Advisor an der UTokyo

Prof. Schultz wurde als Field Advisor an der Universität Tokio für den Aerospace Mobility Sektor ernannt und stärkt damit die internationale Forschungszusammenarbeit in den Bereichen digitale Luftfahrt, Advanced Air Mobility und nachhaltige Luftfahrtoperationen.

Forschungsaustausch mit der UTokyo

Auf dem Tokyo Forum 2024 tauschte sich Prof. Schultz mit dem Präsidenten der University of Tokyo, Prof. Teruo Fujii, aus. Im Mittelpunkt der Gespräche standen die Herausforderungen der Nachhaltigkeit in der Luftfahrt und die Notwendigkeit gut vernetzter internationaler Forschungsgruppen, um diese globalen Themen effektiv anzugehen.

IWAC2024 Konferenz

Prof. Schultz nahm am IWAC (International Workshop on ATM/CNS) am 19. und 20. November 2024 in Kyoto, Japan, teil. Dort präsentierte er unsere Forschung zu „Investigating Moving Sectors and Complexity Metrics in Japanese Airspace.“

Vorhersage von Ankunftszeiten mit Deep Learning

Der Luftverkehr wird häufig durch Faktoren wie Wetter und Flugsicherungsmaßnahmen beeinflusst. Diese Störungen stellen das Flughafenmanagement vor Herausforderungen, insbesondere bei der Gate-Zuweisung, wo es oft zu Konflikten und notwendigen Anpassungen kommt.

Selbst-organisierende Anflüge für den urbanen Luftverkehr

Urban Air Mobility bezeichnet den Einsatz elektrisch betriebener Senkrechtstarter und -lander (eVTOL) für den Verkehr zwischen Vertiports. Wir entwickeln ein sich selbst organisierendes Anflugverfahren für Vertiports auf Basis von Deep Reinforcement Learning.