Com o uso de UAVs (Unmanned Aerial Vehicle), principalmente os veículos aéreos elétricos autônomos pequenos, torna-se cada vez mais importante o gerenciamento adequado e seguro do espaço aéreo. A existência de múltiplos veículos voando em áreas urbanas, permeados por múltiplos obstáculos e outros tipos de tráfego aéreo, faz com que, rapidamente, perceba-se o potencial de problemas e riscos de acidentes e incidentes derivados da implantação dessas novas tecnologias, já que o mecanismo de controle do espaço aéreo, centralizado no ATM (Air Traffic Management), e com as regras tradicionais hoje existentes, apresentariam problemas e dificuldades. No contexto dessa mudança de paradigma, novas abordagens sobre o uso do ATM, como o UAM (Urban Air Mobility), ganham destaque com a integração do centro urbano com os UAVs pelo uso de meios inteligentes para a definição de rotas. Apesar disso, uma validação em larga escala desse novo e complexo sistema ainda seria difícil e teria seus riscos, o que leva à pertinência do uso de simulação computacional, que é muito mais segura de se realizar do que testes reais, além de apresentar um menor custo. Este trabalho foi desenvolvido tendo como base o que existe atualmente na literatura para o modelamento do funcionamento do UAM, considerando algumas características desse tipo de sistema. Com isso, foi construída uma simulação de altonível, utilizando sistemas multiagentes, modelando-se os UAVs como agentes e executando-se diversas simulações em diferentes cenários, buscando-se otimizar as rotas desse novo tipo de tráfego aéreo. Nesse modelo, considerou-se que as aeronaves irão concluir uma missão, que seria o transporte de um objeto ou de uma pessoa, de um ponto a outro dentro do ambiente. Ao final deste trabalho apresentase uma análise dos dados obtidos, a utilidade dessas simulações e as conclusões que podem ser tiradas, direcionando para possíveis trabalhos futuros relacionados. Como resultados relevantes pode-se citar que o modelo foi desenvolvido e calibrado com bases nas execuções de simulações, permitindo análise de diversos cenários.

With the use of UAVs (Unmanned Aerial Vehicle), especially small autonomous electric air vehicles, the proper and safe management of airspace becomes increasingly important. The existence of multiple vehicles flying in urban areas, permeated by multiple obstacles and other types of air traffic, makes it possible to quickly perceive the potential for problems and risks of accidents and incidents arising from the implementation of these new technologies, since the airspace control mechanism, focused in the ATM (Air Traffic Management), along with the traditional rules of nowadays, would present problems and difficulties. In the context of this paradigm shift, new approaches to the use of ATM, such as UAM (Urban Air Mobility), become more prominent with the integration of the urban center with the UAVs using intelligent means to define routes. Despite this, a large-scale validation of this new and complex system would still be difficult and would have its risks, which leads to the pertinence of the use of computer simulation, which is much safer to perform than real tests, in addition to presenting a lower cost. This work was developed based on what currently exists in the literature for modeling the operation of the UAM, considering some characteristics of this type of system. With this, a high-level simulation was built, using multi-agent systems, modeling the UAVs as agents and running several simulations in different scenarios, seeking to optimize the routes of this new type of air traffic. In this model, we consider that the aircraft will continue a mission that would be the transport of an object or person from one point to another within the environment. At the end of this work, an analysis of the data obtained is presented along with the usefulness of these simulations and the conclusions that can be drawn towards possible future related works. As relevant results, it can be mentioned that the model was developed and calibrated based on the execution of simulations, allowing the analysis of different scenarios.