Resumen: Este artículo presenta una arquitectura híbrida para evitar obstáculos que integra el control óptimo bajo autorización con un sistema basado en reglas difusas (FRBS) para permitir el manejo adaptativo de restricciones para aeronaves no tripuladas. Motivados por las limitaciones del control óptimo clásico bajo incertidumbre y la necesidad de una toma de decisiones interpretables en sistemas de aviación críticos para la seguridad, diseñamos una capa difusa Takagi Sugeno Kang de tres etapas que modula los radios de restricción, los niveles de urgencia y las decisiones de activación basadas en mínimas de separación regulatorias y pautas de aeronavegabilidad de la FAA y EASA. Estas holguras derivadas de forma difusa se incorporan luego como restricciones suaves en un problema de control óptimo resuelto utilizando la caja de herramientas FALCON e IPOPT. El marco tiene como objetivo reducir los nuevos cálculos innecesarios activando selectivamente actualizaciones para evitar obstáculos mientras se mantiene el cumplimiento de los procedimientos de aviación. Una implementación de prueba de concepto utilizando un modelo de avión simplificado demuestra que el enfoque puede generar trayectorias óptimas con tiempos de cálculo de 2,3 segundos por iteración en un entorno MATLAB de un solo subproceso, lo que sugiere viabilidad para aplicaciones casi en tiempo real. Sin embargo, nuestros experimentos revelaron una incompatibilidad de software crítica en las últimas versiones de FALCON e IPOPT, en las que el término de penalización lagrangiana permaneció idénticamente cero, lo que impidió la aplicación adecuada de las restricciones. Este comportamiento fue consistente en todos los escenarios e indica una regresión de la caja de herramientas del solucionador en lugar de un defecto de modelado. El trabajo futuro incluye validar este efecto volviendo a versiones de software anteriores, optimizando las funciones de membresía difusa utilizando métodos evolutivos y extendiendo el sistema a modelos de aeronaves de mayor fidelidad y entornos de obstáculos estocásticos.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 15 de febrero de 2026.
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