論文の概要: Multi UAVs Preflight Planning in a Shared and Dynamic Airspace

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.12055v1
• Date: Thu, 12 Feb 2026 15:18:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-13 21:07:25.889733
• Title: Multi UAVs Preflight Planning in a Shared and Dynamic Airspace
• Title（参考訳）: 共有・動的空域における複数UAV事前飛行計画
• Authors: Amath Sow, Mauricio Rodriguez Cesen, Fabiola Martins Campos de Oliveira, Mariusz Wzorek, Daniel de Leng, Mattias Tiger, Fredrik Heintz, Christian Esteve Rothenberg,
• Abstract要約: 本稿では,インクリメンタルかつ反復的な紛争解決を伴うデリバリ・タイム・アウェア・プライオリティライズ・プランニング手法DTAPP-IICRを提案する。 当社のフレームワークは,緊急性に基づくミッションの優先順位付けによって,まず最初のソリューションを生成する。 SFIPP-STは、新しい4Dシングルエージェントプランナーである。 時空NFZのベンチマークでは、DTAPP-IICRは最大1000機のUAVでほぼ100%の成功を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.802862639452379
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Preflight planning for large-scale Unmanned Aerial Vehicle (UAV) fleets in dynamic, shared airspace presents significant challenges, including temporal No-Fly Zones (NFZs), heterogeneous vehicle profiles, and strict delivery deadlines. While Multi-Agent Path Finding (MAPF) provides a formal framework, existing methods often lack the scalability and flexibility required for real-world Unmanned Traffic Management (UTM). We propose DTAPP-IICR: a Delivery-Time Aware Prioritized Planning method with Incremental and Iterative Conflict Resolution. Our framework first generates an initial solution by prioritizing missions based on urgency. Secondly, it computes roundtrip trajectories using SFIPP-ST, a novel 4D single-agent planner (Safe Flight Interval Path Planning with Soft and Temporal Constraints). SFIPP-ST handles heterogeneous UAVs, strictly enforces temporal NFZs, and models inter-agent conflicts as soft constraints. Subsequently, an iterative Large Neighborhood Search, guided by a geometric conflict graph, efficiently resolves any residual conflicts. A completeness-preserving directional pruning technique further accelerates the 3D search. On benchmarks with temporal NFZs, DTAPP-IICR achieves near-100% success with fleets of up to 1,000 UAVs and gains up to 50% runtime reduction from pruning, outperforming batch Enhanced Conflict-Based Search in the UTM context. Scaling successfully in realistic city-scale operations where other priority-based methods fail even at moderate deployments, DTAPP-IICR is positioned as a practical and scalable solution for preflight planning in dense, dynamic urban airspace.
• Abstract（参考訳）: 大規模無人航空機(UAV)のダイナミックで共有された空域での飛行計画には、時間的ノーフライゾーン(NFZ)、異種車両のプロファイル、厳密な配達期限など重要な課題がある。 MAPF(Multi-Agent Path Finding)は形式的なフレームワークを提供するが、既存の手法は現実の無人交通管理(UTM)に必要なスケーラビリティと柔軟性を欠いていることが多い。 本稿では,インクリメンタルかつ反復的な紛争解決を伴うデリバリ・タイム・アウェア・プライオリティライズ・プランニング手法DTAPP-IICRを提案する。 当社のフレームワークは,緊急性に基づくミッションの優先順位付けによって,まず最初のソリューションを生成する。 第二に、新しい4DシングルエージェントプランナーであるSFIPP-ST(Safe Flight Interval Path Planning with Soft and Temporal Constraints)を用いて往復軌道を計算する。 SFIPP-STは異種UAVを処理し、時間的NFZを厳格に強制し、エージェント間の競合をソフト制約としてモデル化する。 その後、幾何学的コンフリクトグラフで導かれる反復的大規模近傍探索は、残余のコンフリクトを効率的に解決する。 完全性保存指向型プルーニング技術により、3次元探索をさらに高速化する。 時間的NFZのベンチマークでは、DTAPP-IICRは最大1000UAVのフリートでほぼ100%の成功を達成し、プルーニングから最大50%のランタイム削減を実現し、UTMコンテキストでのバッチ競合ベースの検索よりも優れたパフォーマンスを実現している。 DTAPP-IICRは高密度でダイナミックな都市空域における空域計画のための実用的でスケーラブルなソリューションとして位置づけられている。

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