論文の概要: Scalable FastMDP for Pre-departure Airspace Reservation and Strategic De-conflict

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03518v1
• Date: Sat, 8 Aug 2020 13:25:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 11:56:02.196854
• Title: Scalable FastMDP for Pre-departure Airspace Reservation and Strategic De-conflict
• Title（参考訳）: 分割前の航空空間予約と戦略的非紛争のためのスケーラブルなfastmdp
• Authors: Joshua R Bertram, Peng Wei, Joseph Zambreno
• Abstract要約: 我々は,FastMDPをファースト・カム・ファースト・サービス・プレパーティショア・フライトプランのスケジューリングに適応させることができることを示す。 その結果,オンデマンド飛行スケジューリングが可能な大規模UAMスケジューラの実装が期待できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6179073124975987
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pre-departure flight plan scheduling for Urban Air Mobility (UAM) and cargo delivery drones will require on-demand scheduling of large numbers of aircraft. We examine the scalability of an algorithm known as FastMDP which was shown to perform well in deconflicting many dozens of aircraft in a dense airspace environment with terrain. We show that the algorithm can adapted to perform first-come-first-served pre-departure flight plan scheduling where conflict free flight plans are generated on demand. We demonstrate a parallelized implementation of the algorithm on a Graphics Processor Unit (GPU) which we term FastMDP-GPU and show the level of performance and scaling that can be achieved. Our results show that on commodity GPU hardware we can perform flight plan scheduling against 2000-3000 known flight plans and with server-class hardware the performance can be higher. We believe the results show promise for implementing a large scale UAM scheduler capable of performing on-demand flight scheduling that would be suitable for both a centralized or distributed flight planning system
• Abstract（参考訳）: アーバン・エアモビリティ(UAM)と貨物輸送ドローンの事前出発予定は、大量の航空機をオンデマンドでスケジュールする必要がある。 fastmdp というアルゴリズムのスケーラビリティについて検討し,高密な空域環境における数十機の航空機の衝突の回避に有効であることを示した。 このアルゴリズムは, オンデマンドでコンフリクトフリーな飛行計画が生成されるような, 先着順の飛行計画スケジューリングに適応できることを示す。 我々は,FastMDP-GPUと呼ぶグラフィクスプロセッサユニット(GPU)上で,アルゴリズムの並列実装を実演し,実現可能な性能とスケーリングのレベルを示す。 その結果,コモディティGPUハードウェアでは,2000～3000の既知のフライトプランに対してフライトプランスケジューリングを行うことができ,サーバクラスのハードウェアでは性能が向上することが示された。 この結果から,集中型・分散型飛行計画システムに適したオンデマンド飛行スケジューリングが可能な大規模UAMスケジューラの実現が期待できると考えられる。

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