論文の概要: Three Dimensional Hydrodynamic Flow-Based Collision Avoidance for UAV Formations Facing Emergent Dynamic Obstacles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11832v1
- Date: Fri, 16 Jan 2026 23:43:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-30 05:53:12.793804
- Title: Three Dimensional Hydrodynamic Flow-Based Collision Avoidance for UAV Formations Facing Emergent Dynamic Obstacles
- Title(参考訳): 創発的動的障害物に面したUAV生成の3次元流体流動に基づく衝突回避
- Abstract要約: 本稿では,無人航空機(UAV)の3次元流体力学による衝突回避フレームワークを提案する。
移動障害物は3次元のダブルトまたは楕円体としてモデル化され、局所速度場を発生させ、近傍のUAVを誘導してスムーズで無衝突操作を行う。
提案手法は, リアルタイム・実用化に適した安全かつスムーズかつ計算効率の良い回避操作を実現する。
- 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: This paper presents a three-dimensional, hydrodynamics-inspired collision avoidance framework for uncrewed aerial vehicle (UAV) formations operating in dynamic environments. When moving obstacles enter a UAV's sensing region, they are modeled as three dimensional doublets or ellipsoids that generate local velocity fields, guiding nearby UAVs to execute smooth, collision-free maneuvers without trajectory discontinuities or explicit trajectory replanning. This flow-based approach enables real-time operation and interpretable behavior by leveraging the nature of fluid flow around obstacles via the harmonic properties of Laplace's equation, inherently avoiding local minima common in traditional potential field methods. To establish and maintain coordination among the UAVs, a Virtual Rigid Body (VRB) formation strategy is integrated, ensuring that formation geometry and trajectory tracking are preserved. Simulation results demonstrate the feasibility and scalability of the method for both individual and multi-UAV scenarios with multiple formation geometries encountering moving obstacles. The proposed approach achieves safe, smooth, and computationally efficient avoidance maneuvers suitable for real-time and practical applications.
- Abstract(参考訳): 本稿では, 動的環境で動作する無人航空機(UAV)の3次元流体力学による衝突回避フレームワークを提案する。
移動障害物がUAVの感知領域に入ると、それらは局所的な速度場を生成する3次元のダブルトまたは楕円体としてモデル化され、軌道の不連続性や明示的な軌道計画のないスムーズで無衝突な操作を実行するように、近くのUAVを誘導する。
このフローベースアプローチは、ラプラス方程式の調和性を通じて障害物周辺の流れの性質を活用することにより、従来のポテンシャル場法に共通する局所的ミニマを回避することによって、リアルタイムな操作と解釈可能な動作を可能にする。
UAV間の協調を確立・維持するため、仮想剛体(VRB)形成戦略が統合され、形成幾何学と軌道追跡が維持される。
シミュレーションの結果,移動障害物に遭遇する複数の地形を持つ個別・複数UAVシナリオの実現可能性と拡張性を示した。
提案手法は, リアルタイム・実用化に適した安全かつスムーズかつ計算効率の良い回避操作を実現する。
関連論文リスト
- Learning-Based Dynamic Obstacle Avoidance for a UAV Using Only Three Range Sensors [1.2246649738388389]
本研究では,未知の動環境下で一定高度で動作する無人航空機(UAV)のキノダイナミック・オンライン・モーション・プランニングに対する学習に基づくアプローチを提案する。
提案フレームワークは,行動グリッドマップの表現をDeep Reinforcement Learning (DRL)と統合し,継続的制御における安定した政策学習を実現する。
キーとなるアイデアは、低コストな3つの指向性レンジセンサーのみを使用して、信頼性の高いナビゲーションを可能にする状態表現と制御ポリシーの共設計である。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-13T10:53:43Z) - AutoPath: Learning Transferable Goal-Conditioned Stochastic Path Prior for Safe Navigation Without Human Demonstrations [103.61864552260316]
動的環境におけるリアルタイムナビゲーションは、限られた知覚下での衝突のない、動的に実現可能な動きを必要とする。
我々は,移動可能な目標整合経路の学習としてナビゲーションを定式化し,局所的な観測に基づいて,目標整合な局所経路上の再利用可能な分布をモデル化する。
我々は、幾何対応の極性行動多様体を用いて局所経路をパラメータ化し、安定かつ安全対応の計画のためのマルチゴール分散ロールアウトによるリスク感応性ユーティリティシェーピングを含む構造化された事前学習フレームワークを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-13T16:00:41Z) - DynFly: Dynamic-Aware Continuous Trajectory Generation for UAV Vision-Language Navigation in Urban Environments [55.73595346639892]
我々は高レベルナビゲーション推論と実行可能なUAV動作を橋渡しするDynFlyを提案する。
DynFlyはB-スプライン制御点空間のエキスパート軌道を表し、Spline-DiTジェネレータを用いて条件付き軌道生成を学習する。
OpenUAV UAV-VLNベンチマークの実験では、DynFlyは航法性能と軌道品質の両方を改善している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-30T13:33:48Z) - Ada3Drift: Adaptive Training-Time Drifting for One-Step 3D Visuomotor Robotic Manipulation [53.750389076941396]
拡散に基づくビジュモータポリシーは反復的認知を通じて多モーダルな動作分布をキャプチャするが、その高い推論遅延はリアルタイムロボット制御を制限する。
Ada3Driftは,専門家のデモモードに対して予測された行動を引き付ける訓練時間ドリフト場を学習する。
Ada3Driftは、拡散ベースの代替よりも10倍の関数評価を必要としながら、最先端のパフォーマンスを実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-12T14:36:53Z) - Physics-infused Learning for Aerial Manipulator in Winds and Near-Wall Environments [3.895172208362693]
空中操作(AM)は、受動的観測から高高度およびその他の到達不能な環境での接触操作まで、UAV能力を拡大する。
本稿では,物理に基づくブレード要素モデルと学習に基づく残留力推定器を統合し,外乱補償のためのロータ速度割当戦略を組み込むことにより,統一的な制御フレームワークを実現する。
その結果, 従来の手法よりも外乱推定と軌道追跡精度が向上し, 困難な空力条件下でのロバストな壁面接触実行が可能となった。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-08T22:08:15Z) - SPOT: Spatio-Temporal Obstacle-free Trajectory Planning for UAVs in an Unknown Dynamic Environment [1.9181913148426697]
我々は、視覚に基づくセーフフライト・コリドール(SFC)世代と統合した4次元プランナーを開発した。
シミュレーションおよび実世界のハードウェア実験において,本手法を広範囲に検証し,最先端の手法と比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-01T12:24:12Z) - Obstacle Avoidance of UAV in Dynamic Environments Using Direction and Velocity-Adaptive Artificial Potential Field [0.0]
本論文は,無人航空機(UAV)の空域における自律衝突回避の課題について論じる。
それは新しい方向と相対速度重み付き人工電位場(APF)を提案する。
このアプローチでは、障害物の方向と速度に基づいて反発電位を動的にスケールするために、有界重み関数$(,v_e)$を導入している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-08T14:57:01Z) - A Physics-Informed Neural Network Approach for UAV Path Planning in Dynamic Environments [6.2703664569653945]
ダイナミック・ウィンドフィールドで運用される無人航空機(UAV)は、安全でエネルギー効率の良い軌道を生成する必要がある。
A* や Kinodynamic RRT* のような伝統的なプランナーは、離散化やサンプリング制限のため、しばしば準最適または非滑らかな経路をもたらす。
本稿では,UAV力学,風乱,障害物回避を直接学習プロセスに組み込む物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-23T13:42:07Z) - Discrete Diffusion for Reflective Vision-Language-Action Models in Autonomous Driving [55.13109926181247]
離散拡散による安全な軌道生成のためのリフレクション機構を統合した学習ベースのフレームワークであるReflectDriveを紹介する。
我々のアプローチの中心は、勾配のない反復的な自己補正を行う、安全を意識した反射機構である。
本手法は目標条件付き軌道生成から始まり,マルチモーダル運転動作をモデル化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-24T13:35:15Z) - NOVA: Navigation via Object-Centric Visual Autonomy for High-Speed Target Tracking in Unstructured GPS-Denied Environments [56.35569661650558]
我々はNOVAというオブジェクト中心のフレームワークを導入し、ロバストな目標追跡と衝突認識ナビゲーションを可能にした。
グローバルマップを構築するのではなく、NOVAはターゲットの参照フレーム内での知覚、推定、制御を定式化する。
我々は,都市迷路や森林の小道,間欠的なGPS損失を伴う建物内の繰り返し遷移など,現実の挑戦的なシナリオにまたがってNOVAを検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-23T14:28:30Z) - Custom Non-Linear Model Predictive Control for Obstacle Avoidance in Indoor and Outdoor Environments [0.0]
本稿では,DJI行列100のための非線形モデル予測制御(NMPC)フレームワークを提案する。
このフレームワークは様々なトラジェクトリタイプをサポートし、厳密な操作の精度を制御するためにペナルティベースのコスト関数を採用している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-03T17:50:19Z) - SAFE-SIM: Safety-Critical Closed-Loop Traffic Simulation with Diffusion-Controllable Adversaries [94.84458417662407]
制御可能なクローズドループ安全クリティカルシミュレーションフレームワークであるSAFE-SIMを紹介する。
提案手法は,1)現実の環境を深く反映した現実的な長距離安全クリティカルシナリオの生成,2)より包括的でインタラクティブな評価のための制御可能な敵行動の提供,の2つの利点をもたらす。
複数のプランナにまたがるnuScenesとnuPlanデータセットを使用して、我々のフレームワークを実証的に検証し、リアリズムと制御性の両方の改善を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-31T04:14:43Z) - Vision-aided UAV navigation and dynamic obstacle avoidance using
gradient-based B-spline trajectory optimization [7.874708385247353]
本稿では,ロボットの車載視力を利用した勾配に基づくB-スプライン軌道最適化アルゴリズムを提案する。
提案手法は、まず円ベースのガイドポイントアルゴリズムを用いて、静的障害物を避けるためのコストと勾配を近似する。
視界検出された移動物体では, 動的衝突を防止するために, 反射・水平距離場が同時に使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-15T02:12:30Z) - Trajectory Design for UAV-Based Internet-of-Things Data Collection: A
Deep Reinforcement Learning Approach [93.67588414950656]
本稿では,無人航空機(UAV)による3D環境におけるIoT(Internet-of-Things)システムについて検討する。
本稿では,TD3-TDCTMアルゴリズムの完成時間最小化のためのトラジェクトリ設計を提案する。
シミュレーションの結果,従来の3つの非学習ベースライン法よりもTD3-TDCTMアルゴリズムの方が優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-23T03:33:29Z)
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。