Coloured Petri net-based traffic collision avoidance system encounter model for the analysis of potential induced collisions

The Traffic Alert and Collision Avoidance System (TCAS) is a world-wide accepted lastresort means of reducing the probability and frequency of mid-air collisions between aircraft. Unfortunately, it is widely known that in congested airspace, the use of the TCAS may actually lead to induced collisions. Therefore, further research regarding TCAS logic is required. In this paper, an encounter model is formalised to identify all of the potential collision scenarios that can be induced by a resolution advisory that was generated previously by the TCAS without considering the downstream consequences in the surrounding traffic. The existing encounter models focus on checking and validating the potential collisions between trajectories of a specific scenario. In contrast, the innovative approach described in this paper concentrates on quantitative analysis of the different induced collision scenarios that could be reached for a given initial trajectory and a rough specification of the surrounding traffic. This approach provides valuable information at the operational level. Furthermore, the proposed encounter model can be used as a test-bed to evaluate future TCAS logic changes to mitigate potential induced collisions in hot spot volumes. In addition, the encounter model is described by means of the coloured Petri net (CPN) formalism. The resulting state space provides a deep understanding of the cause-and-effect relationship that each TCAS action proposed to avoid an actual collision with a potential new collision in the surrounding traffic. Quantitative simulation results are conducted to validate the proposed encounter model, and the resulting collision scenarios are summarised as valuable information for future Air Traffic Management (ATM) systems.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

UAV technology inclusion model for preventing high-risk jobs in construction industries based on the IVAS methodology

[ES] La evaluación de riesgos se hace vital al momento de prevenir accidentes laborales, los métodos tradicionales de evaluación de riesgos inician normalmente con la identificación y reconocimiento de riesgos. Uno de los métodos más utilizados para evaluar riesgos laborales es el método de Investigación, Valuación, Análisis y Selección (IVAS). La presente investigación tuvo el propósito de construir y probar un modelo de inclusión tecnológica con ayuda de la herramienta UAV, la cual permitió robustecer y hacer más eficaz la tarea de identificación y reconocimiento de riesgos, al adoptarla se logrará prevenir y reducir los accidentes laborales. Es importante comentar que el modelo diseñado como inclusión tecnológica utilizó reconstrucción 3D y se implementó en la industria de la construcción, logrando resultados satisfactorios para la generación de una innovación de tipo incremental para la mejora del método de análisis de riesgos IVAS.[EN] Risk assessment is vital when prevent accidents, the traditional methods of risk assessment typically starts with the identification and recognition of risks. One of the most used methods to assess occupational hazards is the method of Research, Valuation, Analysis and Selection (I.V.A.S.). This research was intended to build and test a model of technological inclusion using the UAV tool, which allowed to strengthen and make more effective the task of identification and recognition of risks will be achieved by adopting prevent and reduce accidents. It is important to note that the model designed as a technology including 3D reconstruction used and implemented in the construction industry, achieving satisfactory results for the generation of a type incremental innovation to improve the risk analysis method (IVAS).Toriz P., A.; Raygoza B., M.; Martínez N., D. (2017). Modelo de inclusión tecnológica UAV para la prevención de trabajos de alto riesgo, en industrias de la construcción basado en la metodología IVAS. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 14(1):94-103. https://doi.org/10.1016/j.riai.2016.09.004OJS94103141Acebedo, J. J., Arrue, B. C., Maza, I., Ollero, A., 2011. Distribución óptima de múltiples robots en vigilancia de perímetros. Actas ROBOT 2011, 228- 232.Aracil, R., Saltarén, S., Ferre, M., Yime, E., Álvarez, C., García, V., 2005. Design, modelling and hydrodynamic simulation of a robot of variable geometry for actuations on maritime disasters. Symposium on Marine Accidental Oil Spills.Astigarraga, E., 2008. El método Delphi. Universidad Deusto. San Sebastián.Azcuénaga, L. M., 2004. Guía para la implementación de un sistema de prevención de riesgos laborales (3a. ed.). Fundación CONFEMETAL. Madrid.Benjaoran, V., Bhokha, S., 2010. Un integrados de gestión de seguridad con gestión de la construcción mediante el modelo 4D CAD. Ciencia de seguridad 48, 395-403.Billy, H., Cameron, A., Roy D., 2006. La exploración de la integración de la salud y la seguridad con la construcción de la planificación previa. Ingeniería, Construcción y Gestión de Arquitectura. Vol. 13, pp 438 -. 450.Bravo, M. d., Arrieta, J. J., 2005. El método Delphi. Su implementación en una estrategia didáctica para la enseñanza de las demostraciones geométricas. Revista Iberoamericana de Educación, 1-10.Briceño, M. M., Romero, R. T., 2012. Aplicación del Método Delphi para la validación de los instrumentos de evaluación del libro electrónico multimedia. ANALES de la Universidad Metropolitana, 37-67.Bristeau, P.-J., Callou, F., Vissiere, D., 2011. The Navigation and Control Technology inside the AR.Drone micro UAV. IFAC, 1477- 1484. DOI:10.3182/20110828-6-IT-1002.02327Carles, J., 2013. Los drones 'se alistan' al servicio civil. Técnica Industrial 303, 18-19.Cavalcanti, A., Shirinzadeh, B., Freitas, J., Hogg, T., 2008. Nanorobot architecture for medical target Identification. Nanotechnology 19, 1 - 15. DOI: 10.1088/0957-4484/19/01/015103Civera, J., Davison, A., Montiel, J., 2008. Inverse Depth Parameterization for Monocular SLAM. IEEE Transactions on Robotics 24, 932 - 945. DOI:10.1109/TR0.2008.2003276Clarke, R., 2014. Understanding the Drone Epidemic. Computer Law & Security Report 3, 230-246. DOI: 10.1016/j.clsr.2014.03.002DGAC. 2015. Secretaria de Comunicaciones y Transportes-Dirección General de Aeronáutica Civil.Díaz, J. M., 2007. Técnicas de prevención de riesgos laborales: seguridad e higiene del trabajo, 9na Edición. TÉBAR, Madrid.Fábrega, J. C., 2009. Análisis del riesgo en instalaciones industriales.Universidad Politécnica de Catalunya, Catalunya.Félez, E. A., 2013. Drones: una nueva era de la vigilancia y de la privacidad. Ciberseguridad e infraestructuras críticas, 48-57.Florian, S., Bürkle, A., Kollmann, M., Schönbein, R., 2011. Instantaneous Autonomous Aerial Reconnaissance for Civil Applications. The Sixth International Conference on Systems, 72-76.Hallowell, M.R., Gambatese, J., 2007. A Formal Model for Construction Safety Risk Management. The construction and building research conference of the Royal Institution of Chartered Surveyors, 1-15.INSHT, 1997. Evaluación de riesgos laborales. Instituto Nacional de Seguridad e Higiene en el Trabajo.Jannadi, O.A., Almishari, S., 2003. Evaluación de Riesgos en la construcción. Diario de Ingeniería y Gestión 129 , Construcción 492-500.Jiménez, A., Martínez, J. R., De San Bernabé, A., Núñez, G., Ollero, A 2014. Un Banco de Pruebas Remoto para Experimentación en Robótica Ubicua. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial, 68- 79. DOI:10.1016/j.riai.2013.09.007Jiménez, V. A., Flores, J. A., Rocha, L. A., 2011. Aplicación del modelo "Antecedente-Comportamiento-Consecuencia" en la construcción de lumbreras y túneles. Revista Ingeniería de Construcción, 171-186. DOI: 10.4067/S0718-50732011000200003Jiménez, N. Y., Alvear, M. G., 2005. Accidentes de trabajo: Un perfil general. Revista Facultad de Medicina de la UNAM 48, 139-146.Knegtering, B., Jasman, H., 2009. Safety of the process industries in the 21st century: A changing need of process safety management for a changing industry. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 162 - 168. DOI:10.1016/j.jlp.2008.11.005Kangari, R., Riggs, L.S., 1989. Construction risk assessment by linguistics. IEEE Transactions on Engineering Management 36, 126 - 131. DOI:10.1109/17.18829Manelele, I., Muya, M., 2008, Risk identification on community-based construction projects in Zambia. Journal of Engineering Design and Technology 6, 145-161. DOI: 10.1108/17260530810891289Markowski, A., Mannan, B. A., Bigoszewska, A., 2009. Fuzzy logic for process safety analysis. Journal of Loss Prevention in the Process Industries 22, 695-702. DOI: 10.1016/j.jlp.2008.11.011Mendenhall, W., Scheaffer, R. L., Wackerly, D. D., 1986. Estadística Matemática con Aplicaciones. Iberoaméricana, México, D.F.Montero, R., Victores, J., Martínez, S., Jardón, A., Balaguer, C., 2015. Past, present and future of robotic tunnel inspection. Automation in Construction, 99-112. DOI:10.1016/j.autcon.2015.02.003De Silva, N., Wimalaratne, P., 2012, OSH management framework for workers at construction sites in Sri Lanka. Engineering Construction & Architectural Management 19, 369 -392. DOI: 10.1108/09699981211237094DeGarmo, M., Nelson, G., 2004. Prospective Unmanned Aerial Vehicle Operations in the Future National Airspace System. AIAA 4th Aviation Technology, Integration and Operations (ATIO) Forum. DOI: 10.2514/6.2004-6243Neira, J., Tardós, J., 2001. Data Association in Stochastic Mapping using the Jount Compatibility Test. IEEE Transaction on Robotics and Automation 16, 890-897. DOI:10.1109/70.976019Piera, M., Ramos, J., Moreno, R., Narciso, M., 2014. Causal simulation models for facing third millennium air transport sustainability. Simulation 90, 162-170. DOI: 10.1177/0037549712469247Rajendran, S., 2006. Sustainable Construction Safety and Health Rating System. PhD Dissertation, Oregon State University, Corvallis, OR.Rozenfeld, O., Sacks, R., Rosenfeld, Y., Baum, H., 2010. Construction Job Safety Analysis. Safety Science 48, 491-498. DOI: 10.1016/j.ssci.2009.12.017Rubio, J. C., 2004. Métodos de evaluación de riesgos laborales. Ediciones Diaz de Santos, S.A, Madrid.Pineda, U., 2014. Plataforma Avanzada de Comunicaciones para Redes de mini-UAV (drones) Aplicadas a la Prevención, Control y Reacción Rápida en Situaciones de Emergencia. Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT), México.Pinto, A., Nunes, I., Ribeiro, R., 2011. Occupational Risk Assesment in Construction Industry - Overview and Reflection. Safety Science, 616- 624. DOI:10.1016/j.ssci.2011.01.003Rebollo, J., Maza, I., Ollero, A., 2009. Planificación de Trayectorias Libres de Colisión para Múltiples UAVs usando el Perfil de Velocidad. Revista Iberoamericana de Automatica e Informatica Industrial 6, 51-60. DOI: 10.1016/S1697-7912(09)70108-6Rosales, C., Scaglia, G., Carelli, R., Jordan, M., 2011. Seguimiento de trayectoria de un mini-helicóptero de cuatro rotores basado en métodos numéricos. XIV Reunión de Trabajo Procesamiento de la Información y Control, 495 - 500.Rubio Romero, J. C., Rubio Gámez, M., 2005. Manual de coordinación de seguridad y salud en las obras de construcción. Díaz de Santos, Madrid.Sagues, C., Mosteo, A. R., Tardioli, D., Murillo, A. C., Villarroel, J. L., Montano, L., 2012. Sistema multi-robot para localizacion e identificacion de vehículos. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial, 69-80. DOI:10.1016/j.riai.2011.11.012Salla, L., Sanna, N., 2008. Occupational risks in industrial maintenance. Journal of Quality in Maintenance Engineering 14, 194 - 204. DOI: 10.1108/13552510810877683Solís Carcaño, R. G., Sosa Chagoyán, A. R., 2013. Gestión de riesgos de seguridad y salud en trabajos de construcción. Revista Educación en Ingeniería 8, 161-170.Watts, A., Ambrosia, V., Hinkley, E., 2012. Unmanned Aircraft Systems in Remote Sensing and Scientific Research: Classification and Considerations of Use. Remote Sensing, 1671-1692. DOI: 10.3390/rs406167