Fugu-MT 論文翻訳(概要): Phased Flight Trajectory Prediction with Deep Learning

論文の概要: Phased Flight Trajectory Prediction with Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09033v1
Date: Thu, 17 Mar 2022 02:16:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-19 05:13:12.364348
Title: Phased Flight Trajectory Prediction with Deep Learning
Title（参考訳）: 深層学習によるフェーズド飛行軌道予測
Authors: Kai Zhang, Bowen Chen
Abstract要約: 過去10年間で民間航空会社や民間機が前例のない増加を遂げたことは、航空交通管理の課題となっている。正確な飛行軌跡予測は、安全かつ秩序ある飛行の決定に寄与する航空輸送管理において非常に重要である。本研究では,大型旅客・輸送航空機の飛行軌道予測における最先端手法よりも優れた位相付き飛行軌道予測フレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.898269198985576
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The unprecedented increase of commercial airlines and private jets over the next ten years presents a challenge for air traffic control. Precise flight trajectory prediction is of great significance in air transportation management, which contributes to the decision-making for safe and orderly flights. Existing research and application mainly focus on the sequence generation based on historical trajectories, while the aircraft-aircraft interactions in crowded airspace especially the airspaces near busy airports have been largely ignored. On the other hand, there are distinct characteristics of aerodynamics for different flight phases, and the trajectory may be affected by various uncertainties such as weather and advisories from air traffic controllers. However, there is no literature fully considers all these issues. Therefore, we proposed a phased flight trajectory prediction framework. Multi-source and multi-modal datasets have been analyzed and mined using variants of recurrent neural network (RNN) mixture. To be specific, we first introduce spatio temporal graphs into the low-altitude airway prediction problem, and the motion constraints of an aircraft are embedded to the inference process for reliable forecasting results. In the en-route phase, the dual attention mechanism is employed to adaptively extract much more important features from overall datasets to learn the hidden patterns in dynamical environments. The experimental results demonstrate our proposed framework can outperform state-of-the-art methods for flight trajectory prediction for large passenger/transport airplanes.
Abstract（参考訳）: 商用航空会社や民間ジェット機の増加は、今後10年間にわたって、航空管制の課題となっている。正確な飛行軌跡予測は、安全かつ秩序ある飛行の決定に寄与する航空輸送管理において非常に重要である。既存の研究や応用は、主に歴史的軌跡に基づくシーケンス生成に重点を置いているが、混雑した空域における航空機と航空機の相互作用は、特に空港周辺では無視されている。一方, 異なる飛行相の空力特性は異なっており, 気象や航空管制官の助言など, 様々な不確実性の影響を受けている可能性がある。しかし、これらの問題を十分に考慮した文献はない。そこで我々はフェーズド飛行軌道予測フレームワークを提案した。マルチソースおよびマルチモーダルデータセットは、リカレントニューラルネットワーク(RNN)の変種を用いて分析され、採掘されている。具体的には,まず,低高度気道予測問題に時空グラフを導入し,航空機の動作制約を推定プロセスに組み込むことにより,信頼性の高い予測結果を得る。 en-routeフェーズでは、動的環境で隠れたパターンを学ぶために、データセット全体からより重要な特徴を適応的に抽出するためにデュアルアテンション機構が使用される。提案手法は,大型旅客機や輸送機の飛行軌跡予測に最先端の手法を上回ることができることを実証した。

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