論文の概要: Recommendations for Emerging Air Taxi Network Operations based on Online
Review Analysis of Helicopter Services
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10898v1
- Date: Thu, 18 Jun 2020 23:44:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-19 14:08:00.730946
- Title: Recommendations for Emerging Air Taxi Network Operations based on Online
Review Analysis of Helicopter Services
- Title（参考訳）: ヘリコプターサービスのオンラインレビュー分析に基づく新規航空タクシーネットワーク運用の提言
- Authors: Suchithra Rajendran, Emily Pagel
- Abstract要約: UAM(Urban Air Mobility)サービスであるエアタクシーは、Airbus、Uber、Kitty Hawkなどの国際輸送企業によって運営される予定である。
本研究は、オンライン顧客レビューを分析し、ヘリコプター運用の内部評価を行うことにより、これらのサービスに対する管理的洞察を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.85316573653194
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The effects of traffic congestion are adverse, primarily including air
pollution, commuter stress, and an increase in vehicle operating costs and
accidents on the road. In efforts to alleviate these problems in metropolitan
cities, logistics companies plan to introduce a new method of everyday commute
called air taxis, an Urban Air Mobility (UAM) service. These are
electric-powered vehicles that are expected to operate in the forthcoming years
by international transportation companies like Airbus, Uber, and Kitty Hawk.
Since these flying taxis are emerging mode of transportation, it is necessary
to provide recommendations for the initial design, implementation, and
operation. This study proposes managerial insights for these upcoming services
by analyzing online customer reviews and conducting an internal assessment of
helicopter operations. Helicopters are similar to air taxis in regards to their
operations, and therefore, customer reviews pertaining to the former can enable
us to obtain insights into the strengths and weaknesses of the short-distance
aviation service, in general. A four-stage sequential approach is used in this
research, wherein the online reviews are mined in Stage 1, analyzed using the
bigram and trigram models in Stage 2, 7S internal assessment is conducted for
helicopter services in Stage 3, and managerial recommendations for air taxis
are proposed in Stage 4. The insights obtained in this paper could assist any
air taxi companies in providing better customer service when they venture into
the market.
Keywords: Air taxi; Emerging technology; Urban Air Mobility (UAM); Helicopter
services; Online customer reviews; Text analytics;
- Abstract（参考訳）: 交通渋滞の影響は、主に大気汚染、通勤ストレス、道路での車両運行コストや事故の増加など、悪影響がある。
都市部におけるこれらの問題を緩和するため、物流会社は、エアタクシー(UAM)サービスと呼ばれる毎日の通勤方法を導入する計画である。
これらは、Airbus、Uber、Kitty Hawkなどの国際輸送企業によって、今後数年で運用される予定の電動車両だ。
これらの空飛ぶタクシーは新しい交通手段であるため、初期設計、実施、運用の勧告を提供する必要がある。
本研究は、オンライン顧客レビューを分析し、ヘリコプター運用の内部評価を行うことにより、これらのサービスに対する管理的洞察を提案する。
ヘリコプターは, 運用上, エアタクシーと類似しているため, 前者に関する顧客レビューにより, 短距離航空サービス全般の強みや弱点を把握できる。
本研究は4段階の逐次的アプローチを用いて,第1段階のオンラインレビューを,第2段階のbigramとtrigramモデルを用いて解析し,第3段階のヘリコプターサービスに対して7段階の内部アセスメントを行い,第4段階においてエアタクシーの管理者推薦を行う。
この論文で得られた知見は、航空タクシー会社が市場に参入する際により良いカスタマーサービスを提供するのに役立つだろう。
キーワード:エアタクシー、新興技術、アーバンエアモビリティ(UAM)、ヘリコプターサービス、オンライン顧客レビュー、テキスト分析
関連論文リスト
- GPT-Augmented Reinforcement Learning with Intelligent Control for Vehicle Dispatching [82.19172267487998]
GARLIC: GPT拡張強化学習のフレームワーク。
本稿では,GPT強化強化学習とインテリジェント制御のフレームワークであるGARLICについて紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-19T08:23:38Z) - Taxi dispatching strategies with compensations [2.952318265191524]
本稿では,タクシー再割り当てを考慮した顧客への配車のための新しいアルゴリズムを提案する。
本稿では,個別に合理的なドライバーに依頼客に提案した修正案に同意させる経済補償スキームを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-21T17:54:46Z) - MSight: An Edge-Cloud Infrastructure-based Perception System for
Connected Automated Vehicles [58.461077944514564]
本稿では,自動走行車に特化して設計された最先端道路側認識システムであるMSightについて述べる。
MSightは、リアルタイムの車両検出、ローカライゼーション、トラッキング、短期的な軌道予測を提供する。
評価は、待ち時間を最小限にしてレーンレベルの精度を維持するシステムの能力を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-08T21:32:30Z) - Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Efficient Passenger Delivery
in Urban Air Mobility [16.081324675010084]
都市空力(UAM)は将来の輸送において重要な役割を果たす。
本稿では,UAMネットワークにおける信頼性と効率的な乗客輸送のための新しい協調型MADRLアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-13T12:30:48Z) - The eyes and hearts of UAV pilots: observations of physiological
responses in real-life scenarios [64.0476282000118]
民間機や軍用機では、パイロットはリアルなシミュレーターで自分の反応や反射を調整できる。
この作業は、現場でパイロットの行動を収集し、パフォーマンスを向上させるソリューションを提供することを目的としています。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-26T14:16:56Z) - Dynamic Price of Parking Service based on Deep Learning [68.8204255655161]
都市部における空気質の向上は、公共団体の主な関心事の一つである。
この懸念は、大気の質と公衆衛生の間の証拠から生じる。
規制された駐車場サービスにおける動的価格の提案について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-11T20:31:35Z) - Safety-aware Motion Prediction with Unseen Vehicles for Autonomous
Driving [104.32241082170044]
本研究では,無人運転用無人車を用いた新しい作業,安全を意識した動作予測手法について検討する。
既存の車両の軌道予測タスクとは異なり、占有率マップの予測が目的である。
私たちのアプローチは、ほとんどの場合、目に見えない車両の存在を予測できる最初の方法です。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-03T13:33:33Z) - Air taxi service for urban mobility: A critical review of recent
developments, future challenges, and opportunities [9.594432031144716]
エアタクシー(英: Air taxi service、ATS)は、1人の乗客または少数の乗客のための航空オンデマンド輸送サービスである。
電動垂直離着陸の概念(eVTOL)を採用することで、ビルの屋上に設置されたスカイポートからエアタクシーを運用できるようになった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-24T22:48:03Z) - Deep4Air: A Novel Deep Learning Framework for Airport Airside
Surveillance [0.9449650062296822]
コンピュータビジョンに基づく新しいフレームワーク,すなわち"Deep4Air"を提案する。
滑走路やタクシー道で航空機の速度と距離をリアルタイムで分析する。
提案するフレームワークは、航空機を効率的に検出・追跡する適応型ディープニューラルネットワークを含む。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-02T06:33:21Z) - Urban Sensing based on Mobile Phone Data: Approaches, Applications and
Challenges [67.71975391801257]
モバイルデータ分析における多くの関心は、人間とその行動に関連している。
本研究の目的は,携帯電話データから知識を発見するために実装された手法や手法をレビューすることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-29T15:14:03Z) - Investigating Taxi and Uber competition in New York City: Multi-agent
modeling by reinforcement-learning [0.0]
本研究はニューヨーク市におけるメインストリームの配車サービス(イエローとグリーンキャブ)とe配車サービス(ウーバー)の競合について検討する。
データ可視化技術は、旅行行動における既存の新しいパターンを見つけるために使われる。
調査の結果,e-hailersは低密度領域を支配し,e-hailersは迅速に旅行需要の変化に反応することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-28T08:08:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。