Autonomous planning of aircraft ground handling for taxiing and landing operations

This Thesis addresses the development of an autonomous planning and replanning architecture for aircraft ground handling, with a specific focus on taxi and post-landing operations. The motivation stems from the growing demand for increased efficiency, enhanced safety, and the current gap in autonomous ground navigation technologies. The proposed framework integrates modeling and trajectory planning to enable fully autonomous taxiing, effectively eliminating the need for pilot intervention. Global path planning is performed using a graph-based representation of the airport layout, where nodes and edges encode possible ground connections between key locations. This structure enables efficient computation of optimal routes for autonomous taxiing operations. Shortest path algorithm computes optimal paths within the static graph, while a local trajectory generation module refines the solution through curvature-constrained interpolation, ensuring dynamic feasibility and motion continuity. To manage unforeseen events, such as obstacle detection, a real-time replanning module—developed in MATLAB/Simulink—is introduced. It employs a forward planning window, dynamic graph reconstruction, and a hybrid avoidance algorithm that combines geometric detection with real-time trajectory adaptation. Simulation results confirm the system's ability to navigate complex airport environments, avoid static obstacles, and perform smooth and safe taxiing maneuvers. The overall architecture has been tested on a high-fidelity simulation model of a tricycle-gear aircraft, previously validated against experimental data.

La presente tesi affronta lo sviluppo di un'architettura autonoma di pianificazione e ripanificazione per la gestione delle operazioni a terra di un aeromobile, con un focus specifico sulle fasi di rullaggio e post-atterraggio. La motivazione nasce dalla crescente esigenza di aumentare l'efficienza, migliorare la sicurezza e colmare l’attuale lacuna tecnologica nel campo della navigazione autonoma a terra. Il framework proposto integra modellazione e pianificazione della traiettoria per abilitare un rullaggio completamente autonomo, eliminando di fatto la necessità di intervento del pilota. La pianificazione globale del percorso viene eseguita mediante una rappresentazione a grafo dell’aeroporto, in cui nodi e archi codificano le possibili connessioni a terra tra punti chiave. Tale struttura consente un calcolo efficiente dei percorsi ottimali per le operazioni di rullaggio autonomo. Un algoritmo per il calcolo del percorso minimo opera sul grafo statico, mentre un modulo locale di generazione della traiettoria affina la soluzione attraverso un’interpolazione vincolata in curvatura, garantendo continuità del moto e fattibilità dinamica. Per gestire eventi imprevisti, come la rilevazione di ostacoli, è stato introdotto un modulo di ripianificazione in tempo reale, sviluppato in ambiente MATLAB/Simulink. Esso impiega una finestra di pianificazione avanzata, una ricostruzione dinamica del grafo e un algoritmo ibrido di avoidance che combina rilevamento geometrico e adattamento della traiettoria in tempo reale. I risultati di simulazione confermano la capacità del sistema di navigare in ambienti aeroportuali complessi, evitare ostacoli statici e compiere manovre di rullaggio fluide e sicure. L’intera architettura è stata testata su un modello di simulazione ad alta fedeltà di un aeromobile con carrello anteriore sterzante, precedentemente validato tramite dati sperimentali.