論文の概要: A Reinforcement Learning Approach to Quiet and Safe UAM Traffic Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08941v1
• Date: Wed, 15 Jan 2025 16:44:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:51:17.521550
• Title: A Reinforcement Learning Approach to Quiet and Safe UAM Traffic Management
• Title（参考訳）: 高速かつ安全なUAM交通管理のための強化学習アプローチ
• Authors: Surya Murthy, John-Paul Clarke, Ufuk Topcu, Zhenyu Gao,
• Abstract要約: アーバン・エア・モビリティ(UAM)は、都市環境で様々な小型航空機を運用するトランスフォーメーションシステムである。 UAMの運用制約の最近の分析は、UAMシステム実装の鍵となるハードルとして航空機の騒音とシステムの安全性を強調している。 本稿では,UAMトラフィックを管理するためのマルチエージェント強化学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.974572464176394
• License:
• Abstract: Urban air mobility (UAM) is a transformative system that operates various small aerial vehicles in urban environments to reshape urban transportation. However, integrating UAM into existing urban environments presents a variety of complex challenges. Recent analyses of UAM's operational constraints highlight aircraft noise and system safety as key hurdles to UAM system implementation. Future UAM air traffic management schemes must ensure that the system is both quiet and safe. We propose a multi-agent reinforcement learning approach to manage UAM traffic, aiming at both vertical separation assurance and noise mitigation. Through extensive training, the reinforcement learning agent learns to balance the two primary objectives by employing altitude adjustments in a multi-layer UAM network. The results reveal the tradeoffs among noise impact, traffic congestion, and separation. Overall, our findings demonstrate the potential of reinforcement learning in mitigating UAM's noise impact while maintaining safe separation using altitude adjustments
• Abstract（参考訳）: アーバン・エア・モビリティ(UAM)は、都市部における様々な小型航空機を運用し、都市交通を再構築するトランスフォーメーションシステムである。 しかし、UAMを既存の都市環境に統合することは、様々な複雑な課題をもたらす。 UAMの運用制約の最近の分析は、UAMシステム実装の鍵となるハードルとして航空機の騒音とシステムの安全性を強調している。 将来のUAM航空交通管理スキームは、システムが静かで安全であることを保証する必要がある。 本稿では,UAMトラフィックを管理するためのマルチエージェント強化学習手法を提案する。 強化学習エージェントは、広範囲な訓練を通じて、多層UAMネットワークにおける高度調整を用いて、2つの主目的のバランスをとることを学習する。 その結果,騒音の影響,交通渋滞,分離のトレードオフが明らかになった。 総合的に見て、高度調整による安全な分離を維持しつつ、UAMの騒音影響を緩和する強化学習の可能性を示す。

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