論文の概要: Deep Neural Network-Based Aerial Transport in the Presence of Cooperative and Uncooperative UAS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.06577v1
• Date: Sat, 06 Dec 2025 22:03:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.176075
• Title: Deep Neural Network-Based Aerial Transport in the Presence of Cooperative and Uncooperative UAS
• Title（参考訳）: 協調的・非協調的UASの有無を考慮したディープニューラルネットワークによる航空輸送
• Abstract要約: 本稿では,非クルード航空システム(UAS)を$mathbbRn$で運用することで,分散トランスポートとカバレッジを分散化するためのレジリエントディープニューラルネットワーク(DNN)フレームワークを提案する。 このフレームワークは、規定されたプロトコルに従わない、あるいは従わない非協力的なエージェントの存在下で堅牢なままに設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.437656066916039
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a resilient deep neural network (DNN) framework for decentralized transport and coverage using uncrewed aerial systems (UAS) operating in $\mathbb{R}^n$. The proposed DNN-based mass-transport architecture constructs a layered inter-UAS communication graph from an initial formation, assigns time-varying communication weights through a forward scheduling mechanism that guides the team from the initial to the final configuration, and ensures stability and convergence of the resulting multi-agent transport dynamics. The framework is explicitly designed to remain robust in the presence of uncooperative agents that deviate from or refuse to follow the prescribed protocol. Our method preserves a fixed feed-forward topology but dynamically prunes edges to uncooperative agents, maintains convex, feedforward mentoring among cooperative agents, and computes global desired set points through a sparse linear relation consistent with leader references. The target set is abstracted by $N$ points that become final desired positions, enabling coverage-optimal transport while keeping computation low and guarantees intact. Extensive simulations demonstrate that, under full cooperation, all agents converge rapidly to the target zone with a 10\% boundary margin and under partial cooperation with uncooperative agents, the system maintains high convergence among cooperative agents with performance degradation localized near the disruptions, evidencing graceful resilience and scalability. These results confirm that forward-weight scheduling, hierarchical mentor--mentee coordination, and on-the-fly DNN restructuring yield robust, provably stable UAS transport in realistic fault scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 無人航空システム(UAS)を$\mathbb{R}^n$で動作させることにより, 分散輸送とカバレッジを分散化するためのレジリエントディープニューラルネットワーク(DNN)フレームワークを提案する。 提案したDNNベースのマストランスポートアーキテクチャは、初期構造から階層化されたUAS間通信グラフを構築し、初期構造から最終構成へチームを誘導する前方スケジューリング機構を通じて、時間変化の通信重みを割り当て、結果として生じるマルチエージェント輸送ダイナミクスの安定性と収束を保証する。 このフレームワークは、規定されたプロトコルに従わない、あるいは従わない非協力的なエージェントの存在下で堅牢なままに設計されている。 提案手法は, 固定されたフィードフォワードトポロジを保持するが, 動的に非協調エージェントにエッジを割り当て, 凸を保ち, 協調エージェント間のフィードフォワードメンタリングを行い, リーダー参照と整合した疎線型関係を通じて, グローバルなセットポイントを計算する。 ターゲットセットは、最終的な望ましい位置となる$N$ポイントで抽象化され、計算を低く保ち、保証を保ちながら、カバレッジ-最適輸送を可能にする。 広範囲なシミュレーションにより, 全エージェントが10倍の限界で目標ゾーンに急速に収束し, 非協力エージェントと部分的協力の下では, 破壊近傍に局所化した性能劣化を伴う協調エージェントの間で高い収束性を維持し, 優れた回復力とスケーラビリティを期待できることを示した。 これらの結果は, 現実的な故障シナリオにおいて, 前向きのスケジューリング, 階層的メンタ-メンタ-メンタ-メンタ-メンタ-コーディネーション, およびオンザフライDNN再構成が堅牢で, 確実に安定なUAS輸送をもたらすことを確認した。

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