論文の概要: Innovations in the field of on-board scheduling technologies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06792v1
- Date: Wed, 4 May 2022 12:00:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-22 11:38:24.027189
- Title: Innovations in the field of on-board scheduling technologies
- Title（参考訳）: オンボードスケジューリング技術のイノベーション
- Authors: Temenuzhka Avramova, Riccardo Maderna, Alessandro Benetton, Christian
Cardenio
- Abstract要約: 本稿では、ミッション自律のためのソフトウェアフレームワークに組み込まれた、オンボードスケジューラを提案する。
スケジューラは線形整数プログラミングに基づいており、ブランチ・アンド・カット・ソルバの使用に依存している。
この技術は地球観測のシナリオでテストされており、その性能を最先端のスケジューリング技術と比較している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.41511459132334
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Space missions are characterized by long distances, difficult or unavailable
communication and high operating costs. Moreover, complexity has been
constantly increasing in recent years. For this reason, improving the autonomy
of space operators is an attractive goal to increase the mission reward with
lower costs. This paper proposes an onboard scheduler, that integrates inside
an onboard software framework for mission autonomy. Given a set of activities,
it is responsible for determining the starting time of each activity according
to their priority, order constraints, and resource consumption. The presented
scheduler is based on linear integer programming and relies on the use of a
branch-and-cut solver. The technology has been tested on an Earth Observation
scenario, comparing its performance against the state-of-the-art scheduling
technology.
- Abstract（参考訳）: 宇宙ミッションは長距離、通信の困難さ、運用コストが特徴である。
さらに、近年は常に複雑さが増している。
このため、宇宙オペレーターの自律性の向上は、低コストでミッション報酬を増やすための魅力的な目標である。
本稿では,ミッション自律性のためのオンボードソフトウェアフレームワークに組み込むオンボードスケジューラを提案する。
一連のアクティビティが与えられると、各アクティビティの優先度、順序制約、リソース消費に応じて、各アクティビティの開始時間を決定する責任を負う。
提示されたスケジューラは線形整数プログラミングに基づいており、分岐・カットソルバの使用に依存している。
この技術は地球観測のシナリオでテストされ、最先端のスケジューリング技術と比較されている。
関連論文リスト
- Tera-SpaceCom: GNN-based Deep Reinforcement Learning for Joint Resource Allocation and Task Offloading in TeraHertz Band Space Networks [11.881917133887102]
Tera-SpaceComは、様々な宇宙科学および通信アプリケーションを実現するための有望な技術として構想されている。
グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた深層強化学習(DRL)に基づく共同資源割り当てとタスクオフロードアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-12T10:26:17Z) - A Distance Similarity-based Genetic Optimization Algorithm for Satellite Ground Network Planning Considering Feeding Mode [53.71516191515285]
衛星データ中継ミッションの送信効率の低さは、現在システムの構築を制約している問題となっている。
本研究では,タスク間の状態特性を考慮した距離類似性に基づく遺伝的最適化アルゴリズム(DSGA)を提案し,タスク間の類似性を決定するための重み付きユークリッド距離法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-29T06:57:45Z) - A Meta-Engine Framework for Interleaved Task and Motion Planning using Topological Refinements [51.54559117314768]
タスク・アンド・モーション・プランニング(タスク・アンド・モーション・プランニング、TAMP)は、自動化された計画問題の解決策を見つけるための問題である。
本稿では,TAMP問題のモデル化とベンチマークを行うための,汎用的でオープンソースのフレームワークを提案する。
移動エージェントと複数のタスク状態依存障害を含むTAMP問題を解決する革新的なメタ技術を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-11T14:57:57Z) - Distance-Only Task Orchestration Algorithm for Energy Efficiency in Satellite-Based Mist Computing [1.0225653612678713]
本稿では,衛星接近を優先する重計算タスクオフロードアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは、衛星エネルギー消費、平均的なエンドツーエンド遅延、タスク成功率の観点から、他のオフロード方式よりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-24T06:38:41Z) - Assurance for Autonomy -- JPL's past research, lessons learned, and
future directions [56.32768279109502]
幅広い状況の変動が、事前計画された応答を妨げている場合、自律性が必要である。
ミッション・アシュアランス(Mission Assurance)は、信頼性を提供する上で重要な貢献者であるが、何十年にもわたって宇宙飛行に輝く保証の実践は、自律性に関する経験が比較的少ない。
JPLのソフトウェア保証グループの研究者は、自律性の保証に特化した技術の開発に関与している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-16T18:24:12Z) - Quantum algorithms applied to satellite mission planning for Earth
observation [0.0]
本稿では,衛星計画問題の解法として,量子アルゴリズムのセットを紹介する。
この問題は、実際のデータセットで完了した高優先度タスクの数を最大化するものとして定式化されている。
ハイブリッド化量子強化学習エージェントは、高優先度タスクに対して98.5%の完了率を達成することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-14T16:49:25Z) - Autonomous Aerial Robot for High-Speed Search and Intercept Applications [86.72321289033562]
高速物体把握のための完全自律飛行ロボットが提案されている。
追加のサブタスクとして、我々のシステムは、表面に近い極にある気球を自律的にピアスすることができる。
我々のアプローチは、挑戦的な国際競争で検証され、優れた結果が得られました。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-10T11:49:51Z) - Time-Optimal Planning for Quadrotor Waypoint Flight [50.016821506107455]
立方体の作動限界における時間-最適軌道の計画は未解決の問題である。
四重項のアクチュエータポテンシャルをフル活用する解を提案する。
我々は、世界最大規模のモーションキャプチャーシステムにおいて、実世界の飛行における我々の方法を検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-10T09:26:43Z) - Learning off-road maneuver plans for autonomous vehicles [0.0]
この論文では、オフロード環境での自動運転車のオンライン計画とスケジューリングに機械学習アルゴリズムがもたらすメリットを探求する。
異なる計画立案者を支援するための学習ベースを提示する。
同期操作を実行するための戦略を合成するために,新しいタイプのスケジューリング制御性と学習支援アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-02T16:27:59Z) - A Maximum Independent Set Method for Scheduling Earth Observing
Satellite Constellations [41.013477422930755]
本稿では,衛星スケジューリング問題の解法として,実現不可能なグラフ表現を生成する手法を提案する。
光衛星のスカイサット星座と、最大24個の衛星のシミュレートされた星座の、要求された最大10,000の撮像位置のシナリオでテストされている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-15T19:32:21Z)
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。