論文の概要: Virtual-Tube-Based Cooperative Transport Control for Multi-UAV Systems in Constrained Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.05516v1
- Date: Thu, 05 Feb 2026 10:16:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.197636
- Title: Virtual-Tube-Based Cooperative Transport Control for Multi-UAV Systems in Constrained Environments
- Title（参考訳）: 拘束環境下における複数UAVシステムの仮想管型協調輸送制御
- Authors: Runxiao Liu, Pengda Mao, Xiangli Le, Shuang Gu, Yapeng Chen, Quan Quan,
- Abstract要約: 仮想管理論と原理を散逸系理論から活用し、このフレームワークは効率的なマルチUAV協調を促進する。
このフレームワークは、計算オーバーヘッドの少ないUAVケーブル負荷システム内の張力分布と協調輸送を実現する。
この手法は屋外のシナリオで実験的に検証され、実環境下での実用可能性と堅牢性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.573422555834425
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper proposes a novel control framework for cooperative transportation of cable-suspended loads by multiple unmanned aerial vehicles (UAVs) operating in constrained environments. Leveraging virtual tube theory and principles from dissipative systems theory, the framework facilitates efficient multi-UAV collaboration for navigating obstacle-rich areas. The proposed framework offers several key advantages. (1) It achieves tension distribution and coordinated transportation within the UAV-cable-load system with low computational overhead, dynamically adapting UAV configurations based on obstacle layouts to facilitate efficient navigation. (2) By integrating dissipative systems theory, the framework ensures high stability and robustness, essential for complex multi-UAV operations. The effectiveness of the proposed approach is validated through extensive simulations, demonstrating its scalability for large-scale multi-UAV systems. Furthermore, the method is experimentally validated in outdoor scenarios, showcasing its practical feasibility and robustness under real-world conditions.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,複数の無人航空機(UAV)によるケーブル吊り荷の協調輸送のための新しい制御手法を提案する。
仮想管理論と原理を散逸系理論から活用し、このフレームワークは障害物の多い領域をナビゲートするための効率的なマルチUAV協調を促進する。
提案されたフレームワークには、いくつかの大きな利点がある。
1) 高速な航法を容易にするために, 障害物配置に基づくUAV構成を動的に適用し, 計算オーバーヘッドの少ないUAVケーブル負荷システム内での張力分布と協調輸送を実現する。
2) 散逸系理論を統合することにより, 複雑なマルチUAV操作に不可欠な高安定性とロバスト性を実現する。
提案手法の有効性を広範囲なシミュレーションにより検証し,大規模マルチUAVシステムのスケーラビリティを実証した。
さらに,実環境下での実用性や堅牢性を実証し,屋外シナリオで実験的に検証した。
関連論文リスト
- Empower Low-Altitude Economy: A Reliability-Aware Dynamic Weighting Allocation for Multi-modal UAV Beam Prediction [57.04985443535312]
低高度経済(LAE)は、都市空気移動、ロジスティクスドローン、空中センシングによって急速に拡大している。
現在の研究は、シングルシグナルからマルチモーダルコラボレーティブアプローチにシフトしている。
セマンティック・アウェアなマルチモーダルビーム予測フレームワークSaM2Bに,信頼性を考慮した動的重み付け手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-30T16:24:34Z) - Balancing Efficiency and Fairness: An Iterative Exchange Framework for Multi-UAV Cooperative Path Planning [6.14294229178003]
マルチUAV協調経路計画(MU CPP)はマルチエージェントシステムにおける基本的な問題である。
本稿では,MU CPPのための新しい反復交換フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-29T09:41:22Z) - A Tri-Modal Dataset and a Baseline System for Tracking Unmanned Aerial Vehicles [74.8162337823142]
MM-UAVはMulti-Modal UAV Trackingの最初の大規模ベンチマークである。
データセットは30以上の挑戦的なシナリオにまたがっており、1,321の同期マルチモーダルシーケンスと280万以上の注釈付きフレームがある。
データセットを伴って、我々は新しいマルチモーダルマルチUAV追跡フレームワークを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-23T08:42:17Z) - DRL-Based Resource Allocation for Energy-Efficient IRS-Assisted UAV Spectrum Sharing Systems [2.639081233699357]
IRS支援無人航空機(UAV)システムは、再構成可能で柔軟な無線通信のための新しいパラダイムを提供する。
本稿では、周波数分割多重化(OFDM)を用いた新しいIRS支援UAV帯域共有システムを提案する。
物理的に接地された推進エネルギーモデルが採用され、その強い上界はスペクトル共有系に対するトラクタブルEEの下限を形成するために使用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-17T04:18:17Z) - 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) - LLM Meets the Sky: Heuristic Multi-Agent Reinforcement Learning for Secure Heterogeneous UAV Networks [57.27815890269697]
この研究は、エネルギー制約下での不均一なUAVネットワーク(HetUAVN)における機密率の最大化に焦点を当てている。
本稿では,Large Language Model (LLM) を用いたマルチエージェント学習手法を提案する。
その結果,本手法は機密性やエネルギー効率において,既存のベースラインよりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-23T04:22:57Z) - Hierarchical and Collaborative LLM-Based Control for Multi-UAV Motion and Communication in Integrated Terrestrial and Non-Terrestrial Networks [21.350819743855382]
本研究は,複数のUAVの連立動作と通信制御を地球外ネットワークと非地球外ネットワークで行うことを目的としたものである。
大規模言語モデル(LLM)に基づく新しい階層的協調手法を提案する。
実験により,提案手法は, システム報酬の向上, 運用コストの低減, ベースライン手法と比較してUAV衝突率の大幅な低減を実現していることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-06T20:59:52Z) - 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) - AirFogSim: A Light-Weight and Modular Simulator for UAV-Integrated Vehicular Fog Computing [18.03227366452815]
本稿では,軽量かつモジュール化された地上共同シミュレーションプラットフォームであるAirFogSimの設計と実装について述べる。
UAVトラジェクトリ、タスクオフロード、リソース割り当て、ブロックチェーンを含む、AirFogSimの有効性を検証するために、多面的なユースケースが実行される。
AirFogSimは、UAV統合VFCシミュレーションにおける新たな先例を設定し、理論設計と実用的検証のギャップを埋め、将来のインテリジェントな輸送分野への道を開くことを想定されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-04T08:26:14Z) - UAV-enabled Collaborative Beamforming via Multi-Agent Deep Reinforcement Learning [79.16150966434299]
本稿では,UAVを用いた協調ビームフォーミング多目的最適化問題 (UCBMOP) を定式化し,UAVの伝送速度を最大化し,全UAVのエネルギー消費を最小化する。
ヘテロジニアス・エージェント・信頼領域ポリシー最適化(HATRPO)を基本フレームワークとし,改良されたHATRPOアルゴリズム,すなわちHATRPO-UCBを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-11T03:19:22Z) - Transferable Deep Reinforcement Learning Framework for Autonomous
Vehicles with Joint Radar-Data Communications [69.24726496448713]
本稿では,AVの最適決定を支援するために,マルコフ決定プロセス(MDP)に基づくインテリジェントな最適化フレームワークを提案する。
そこで我々は,近年の深層強化学習技術を活用した効果的な学習アルゴリズムを開発し,AVの最適方針を見出す。
提案手法は,従来の深部強化学習手法と比較して,AVによる障害物ミス検出確率を最大67%削減することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-28T08:45:37Z)
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。