Attualmente le normative europee prevedono che se un drone si aggira in una area di consapevolezza del diametro di 8 km intorno ad un sito aeroportuale le operazioni nominali di quell’aeroporto vanno completamente stoppate. Per fare detezione dell’ingresso di droni all’interno di tali tipologie di aree vengono utilizzate 4 tipologie principali di sensori ossia RADAR, Acustici, Ottici, Radiofrequenza in maniera indipendente, creando incertezza nella trasmissione dell’informazione finale ad operatori di controllo e di scurezza.
All’interno di tale contesto si inserisce il programma ASPRID – Airport System PRotection from Intruding Drones finanziato dalla Commissione Europea. Tale programma ha l’obiettivo principale di sviluppare un concetto operativo (TRL 2) relativo ad un sistema capace di sfruttare in maniera combinata le 4 tipologie di sensori prima menzionate tramite tecniche di intelligenza artificiale. Ipotesi di progetto sono: considerare il drone agente da solo e non sciami e solo le sue caratteristiche cinetiche, escludendo l’analisi degli effetti di possibili payload. Tali ipotesi sono in linea con il TRL di progetto.
I principali task di progetto sono definizione degli scenari di riferimento con lo scopo di ridurre il diametro di sicurezza da garantire in termini di risposta operativa, migliorando l’efficienza delle azioni di detezione, identificazione e classificazione da un lato, e i sistemi alarm e comunicazione interni all’aeroporto dall’altro. Infine, il progetto si prefigge lo scopo di suggerire agli operatori tecniche di interdizione del drone ostile, in base alle normative vigenti, lasciando però la decisione finale all’operatore umano.
Prime:
- Instituto Nacional de Tecnica Aerospacial – INTA
Partners:
- Centro Italiano delle Ricerche Aerospaziali CIRA
- Aeospace Laboratory for Innovative components S.c.a r.l. – ALI S.c.a r.l.
- SoulSoftware srl
- Office national d’études et de recherches aérospatiales – ONERA
- Aeropuertos Españoles y Navegación Aérea S.A. – AENA
- Entidad Pública Empresarial ENAIRE- ENAIRE
This project has received funding from the SESAR Joint Undertaking under the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No 892036.
