論文の概要: Optimized Conflict Management for Urban Air Mobility Using Swarm UAV Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12632v1
• Date: Sun, 14 Dec 2025 10:34:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.333795
• Title: Optimized Conflict Management for Urban Air Mobility Using Swarm UAV Networks
• Title（参考訳）: Swarm UAVネットワークを用いた都市空調の最適コンフリクト管理
• Authors: Rishit Agnihotri, Sandeep Kumar Sharma,
• Abstract要約: 本稿では,エッジAI駆動型分散Swarmアーキテクチャを最適化するための制御アルゴリズムを用いた数学的モデルを提案する。 その結果、競合解決時間は3.8倍まで劇的に小さくなり、従来の集中制御モデルと比較して精度が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Urban Air Mobility (UAM) poses unprecedented traffic coordination challenges, especially with increasing UAV densities in dense urban corridors. This paper introduces a mathematical model using a control algorithm to optimize an Edge AI-driven decentralized swarm architecture for intelligent conflict resolution, enabling real-time decision-making with low latency. Using lightweight neural networks, the system leverages edge nodes to perform distributed conflict detection and resolution. A simulation platform was developed to evaluate the scheme under various UAV densities. Results indicate that the conflict resolution time is dramatically minimized up to 3.8 times faster, and accuracy is enhanced compared to traditional centralized control models. The proposed architecture is highly promising for scalable, efficient, and safe aerial traffic management in future UAM systems.
• Abstract（参考訳）: UAM(Urban Air Mobility)は、特に密集した都市回廊におけるUAV密度の増加において、前例のない交通調整の課題を提起している。 本稿では、制御アルゴリズムを用いて、インテリジェントコンフリクト解決のためのエッジAI駆動分散Swarmアーキテクチャを最適化し、低レイテンシでリアルタイムな意思決定を可能にする数学的モデルを提案する。 軽量ニューラルネットワークを使用することで、エッジノードを活用して、分散コンフリクト検出と解決を行う。 様々なUAV密度で計画を評価するためのシミュレーションプラットフォームが開発された。 その結果、競合解決時間は3.8倍まで劇的に小さくなり、従来の集中制御モデルと比較して精度が向上した。 提案アーキテクチャは、将来のUAMシステムにおいて、スケーラブルで、効率的で、安全な航空交通管理を実現するために非常に有望である。

関連論文リスト

• Hierarchical Task Offloading and Trajectory Optimization in Low-Altitude Intelligent Networks Via Auction and Diffusion-based MARL [37.79695337425523]
  低高度インテリジェントネットワーク(LAIN)は、災害対応、環境モニタリング、リアルタイムセンシングといったミッションクリティカルなアプリケーションをサポートすることができる。 これらのシステムは、エネルギー制約のあるUAV、タスク到着、異種コンピューティングリソースなど、重要な課題に直面している。 本稿では,UAV軌道計画とタスクオフロード決定を協調的に最適化する,時間依存型整数型非線形計画問題の解法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-05T08:14:45Z)
• Trajectory Design for UAV-Based Low-Altitude Wireless Networks in Unknown Environments: A Digital Twin-Assisted TD3 Approach [62.11847362756054]
  低高度無線ネットワーク(LAWN)のキーイネーブラーとして無人航空機(UAV)が登場している 我々は、デジタルツイン(DT)支援トレーニングおよびデプロイメントフレームワークを提案する。 このフレームワークでは、UAVは統合されたセンシングと通信信号を送信し、地上ユーザーに通信サービスを提供し、同時にDTサーバにアップロードされたエコーを収集して、仮想環境(VE)を段階的に構築する。 これらのVEはモデルトレーニングを加速し、展開中のリアルタイムUAVセンシングデータを継続的に更新し、意思決定をサポートし、飛行安全性を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-28T10:05:53Z)
• Efficient Onboard Vision-Language Inference in UAV-Enabled Low-Altitude Economy Networks via LLM-Enhanced Optimization [61.55616421408666]
  低高度経済ネットワーク(LAENets)は、航空監視、環境検知、セマンティックデータ収集など、様々な応用を可能にしている。 オンボードビジョン(VLM)は、リアルタイムな推論を提供するが、オンボードの動的ネットワーク条件は限られている。 動的LEENet条件下での通信効率を向上させるUAV対応LEENetシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-11T05:11:21Z)
• Age of Information Minimization in UAV-Enabled Integrated Sensing and Communication Systems [34.92822911897626]
  統合センシング通信(ISAC)機能を備えた無人航空機(UAV)は、将来の無線ネットワークにおいて重要な役割を果たすと想定されている。 ターゲットセンシングとマルチユーザ通信を同時に行う老化情報(AoI)システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-18T18:17:09Z)
• Aerial Reliable Collaborative Communications for Terrestrial Mobile Users via Evolutionary Multi-Objective Deep Reinforcement Learning [59.660724802286865]
  無人航空機(UAV)は、地上通信を改善するための航空基地局(BS)として登場した。 この作業では、UAV対応仮想アンテナアレイによる協調ビームフォーミングを使用して、UAVから地上モバイルユーザへの伝送性能を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-09T09:15:47Z)
• Low-altitude UAV Friendly-Jamming for Satellite-Maritime Communications via Generative AI-enabled Deep Reinforcement Learning [72.23178920029957]
  本稿では,低高度無人航空機(UAV)による衛星海上通信システムを提案する。 安全衛星・海上通信多目的最適化問題(SSMCMOP)を定式化する。 動的かつ長期の最適化問題を解くため、マルコフ決定過程に再構成する。 次に,トランスサック (TransSAC) アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-26T10:13:51Z)
• Task Delay and Energy Consumption Minimization for Low-altitude MEC via Evolutionary Multi-objective Deep Reinforcement Learning [52.64813150003228]
  無人航空機や他の航空機による低高度経済(LAE)は、輸送、農業、環境監視といった分野に革命をもたらした。 今後の6世代(6G)時代において、UAV支援移動エッジコンピューティング(MEC)は特に山岳や災害に遭った地域のような困難な環境において重要である。 タスクオフロード問題は、主にタスク遅延の最小化とUAVのエネルギー消費のトレードオフに対処するUAV支援MECの重要な問題の一つである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-11T02:32:42Z)
• Multi-Agent Reinforcement Learning for Offloading Cellular Communications with Cooperating UAVs [21.195346908715972]
  無人航空機は、地上のBSからデータトラフィックをオフロードする代替手段を提供する。 本稿では,地上BSからデータオフロードを行うために,複数のUAVを効率的に利用するための新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T12:36:08Z)
• Distributed CNN Inference on Resource-Constrained UAVs for Surveillance Systems: Design and Optimization [43.9909417652678]
  無人航空機(UAV)は、広い地域をカバーし、困難で危険な目標地域にアクセスする能力のため、ここ数年で大きな関心を集めている。 コンピュータビジョンと機械学習の進歩により、UAVは幅広いソリューションやアプリケーションに採用されている。 ディープニューラルネットワーク(DNN)は、それらがオンボードで実行されるのを防ぐ、より深く複雑なモデルに向かって進んでいる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-23T20:19:43Z)
• Multi-Agent Reinforcement Learning in NOMA-aided UAV Networks for Cellular Offloading [59.32570888309133]
  複数の無人航空機(UAV)によるセルローディングのための新しい枠組みの提案 非直交多重アクセス(NOMA)技術は、無線ネットワークのスペクトル効率をさらに向上するために、各UAVに採用されている。 相互深いQ-network (MDQN) アルゴリズムは,UAVの最適3次元軌道と電力配分を共同で決定するために提案される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-18T20:22:05Z)

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。