論文の概要: Diffusion-RL Based Air Traffic Conflict Detection and Resolution Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03550v1
• Date: Tue, 02 Sep 2025 23:17:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-05 20:21:09.92103
• Title: Diffusion-RL Based Air Traffic Conflict Detection and Resolution Method
• Title（参考訳）: 拡散RLに基づく空気交通衝突検出と分解法
• Authors: Tonghe Li, Jixin Liu, Weili Zeng, Hao Jiang,
• Abstract要約: 本稿では,Diffusion-ACという新たな自律的紛争解決フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、その方針を値関数で導かれる逆の認知過程としてモデル化し、リッチで高品質でマルチモーダルな行動分布を生成する。 大規模なシミュレーション実験により,提案手法は最先端のDRLベンチマークを著しく上回る結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.477141500588868
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the context of continuously rising global air traffic, efficient and safe Conflict Detection and Resolution (CD&R) is paramount for air traffic management. Although Deep Reinforcement Learning (DRL) offers a promising pathway for CD&R automation, existing approaches commonly suffer from a "unimodal bias" in their policies. This leads to a critical lack of decision-making flexibility when confronted with complex and dynamic constraints, often resulting in "decision deadlocks." To overcome this limitation, this paper pioneers the integration of diffusion probabilistic models into the safety-critical task of CD&R, proposing a novel autonomous conflict resolution framework named Diffusion-AC. Diverging from conventional methods that converge to a single optimal solution, our framework models its policy as a reverse denoising process guided by a value function, enabling it to generate a rich, high-quality, and multimodal action distribution. This core architecture is complemented by a Density-Progressive Safety Curriculum (DPSC), a training mechanism that ensures stable and efficient learning as the agent progresses from sparse to high-density traffic environments. Extensive simulation experiments demonstrate that the proposed method significantly outperforms a suite of state-of-the-art DRL benchmarks. Most critically, in the most challenging high-density scenarios, Diffusion-AC not only maintains a high success rate of 94.1% but also reduces the incidence of Near Mid-Air Collisions (NMACs) by approximately 59% compared to the next-best-performing baseline, significantly enhancing the system's safety margin. This performance leap stems from its unique multimodal decision-making capability, which allows the agent to flexibly switch to effective alternative maneuvers.
• Abstract（参考訳）: グローバルな航空交通が継続的に増加する中では、効率よく安全な衝突検知・解決(CD&R)が航空交通管理において最重要である。 Deep Reinforcement Learning (DRL) はCD&R自動化のための有望なパスを提供するが、既存のアプローチは一般的に、彼らの方針において「一元的バイアス」に悩まされる。 このことは、複雑で動的な制約に直面した時に意思決定の柔軟性が欠如し、しばしば「決定のデッドロック」となる。 この制限を克服するために,拡散確率モデルをCD&Rの安全クリティカルタスクに統合し,Diffusion-ACという新たな自律的紛争解決フレームワークを提案する。 一つの最適解に収束する従来の手法から切り離され、我々のフレームワークは、値関数によって導かれる逆偏極過程としてポリシーをモデル化し、リッチで高品質でマルチモーダルな行動分布を生成する。 このコアアーキテクチャは、エージェントがスパースから高密度の交通環境に進むにつれて、安定かつ効率的な学習を保証するためのトレーニングメカニズムである、密度プログレッシブ・セーフティ・カリキュラム(DPSC)によって補完される。 大規模なシミュレーション実験により,提案手法は最先端のDRLベンチマークを著しく上回る結果を得た。 最も重要なことは、最も困難な高密度のシナリオにおいて、拡散ACは94.1%の高い成功率を維持するだけでなく、次のパフォーマンスのベースラインと比較して、近中空衝突(NMAC)の発生率を約59%減少させ、システムの安全性を著しく向上させる。 この性能の飛躍は、エージェントが柔軟な代替操作に柔軟に切り替えることのできる、独特のマルチモーダルな意思決定能力に起因している。

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