論文の概要: Downwash-aware Configuration Optimization for Modular Aerial Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.18344v1
• Date: Fri, 20 Feb 2026 16:52:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.601012
• Title: Downwash-aware Configuration Optimization for Modular Aerial Systems
• Title（参考訳）: モジュール型空調システムに対するダウンウォッシュ対応構成最適化
• Authors: Mengguang Li, Heinz Koeppl,
• Abstract要約: 本研究では,多種多様なモジュール型空中システム群に対して,タスク固有の組立構成を最適に生成・選択するフレームワークを提案する。 物理シミュレーションの枠組みを評価し,実世界の実験で実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.14647031285089
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work proposes a framework that generates and optimally selects task-specific assembly configurations for a large group of homogeneous modular aerial systems, explicitly enforcing bounds on inter-module downwash. Prior work largely focuses on planar layouts and often ignores aerodynamic interference. In contrast, firstly we enumerate non-isomorphic connection topologies at scale; secondly, we solve a nonlinear program to check feasibility and select the configuration that minimizes control input subject to actuation limits and downwash constraints. We evaluate the framework in physics-based simulation and demonstrate it in real-world experiments.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,モジュール間ダウンウォッシュのバウンダリを明示的に強制する多種多様なモジュラ空システム群に対して,タスク固有のアセンブリ構成を生成し,最適に選択するフレームワークを提案する。 以前の作業は主に平面配置に重点を置いており、しばしば空気力学的干渉を無視している。 第一に、非同型接続トポロジを大規模に列挙し、第2に、実行可能性をチェックする非線形プログラムを解くとともに、動作制限やダウンウォッシュ制約による制御入力を最小限に抑える構成を選択する。 物理シミュレーションの枠組みを評価し,実世界の実験で実証した。

関連論文リスト

• Optimal Take-off under Fuzzy Clearances [0.0]
  無人航空機の適応的制約処理を可能にするファジィルールベースシステム(FRBS)。 ファジィ系クリアランスは、FALCONツールボックスとIPOPTを用いて解決された最適制御問題にソフト制約として組み込まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-13T18:25:24Z)
• High-dimensional Mean-Field Games by Particle-based Flow Matching [18.129646808071893]
  平均場ゲーム(MFGs)は相互作用エージェントの連続体を持つ系のナッシュ平衡を研究する。 広い適用性にもかかわらず、高次元のMFGを解くことは、基本的な計算的および解析的障害のため重要な課題である。 本稿では,高次元MFGに対処する粒子ベースディープフローマッチング(FM)法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-01T01:04:53Z)
• An Integrated Fusion Framework for Ensemble Learning Leveraging Gradient Boosting and Fuzzy Rule-Based Models [59.13182819190547]
  ファジィ規則に基づくモデルは解釈可能性に優れ、様々な分野に広く応用されている。 複雑な設計仕様や大規模データセットのスケーラビリティといった課題に直面している。 本稿では,モデル性能と解釈可能性を高めるために,両パラダイムの強みを融合した統合統合フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-11T10:28:23Z)
• A Geometry-Aware Message Passing Neural Network for Modeling Aerodynamics over Airfoils [61.60175086194333]
  空気力学は航空宇宙工学の重要な問題であり、しばしば翼のような固体物と相互作用する流れを伴う。 本稿では, 固体物体上の非圧縮性流れのモデル化について考察する。 ジオメトリを効果的に組み込むため,メッシュ表現に翼形状を効率よく,かつ効率的に統合するメッセージパッシング方式を提案する。 これらの設計選択は、純粋にデータ駆動の機械学習フレームワークであるGeoMPNNにつながり、NeurIPS 2024 ML4CFDコンペティションで最優秀学生賞を受賞し、総合で4位となった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T16:05:39Z)
• Kernel-Based Optimal Control: An Infinitesimal Generator Approach [3.7411439050030393]
  本稿では,非線形システムの最適制御のための演算子理論的手法を提案する。 我々の学習フレームワークは,システムダイナミクスとステージコスト関数のデータサンプルを活用する。 我々は、我々のアプローチが現代の凸作用素-理論的ハミルトン・ヤコビ・ベルマン再帰とシームレスに統合されることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T15:08:55Z)
• PSS-BA: LiDAR Bundle Adjustment with Progressive Spatial Smoothing [27.060381833488172]
  本稿では, プログレッシブ空間平滑化によるLiDARバンドル調整について述べる。 提案手法の有効性とロバスト性をシミュレーションと実世界のデータセットで検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-10T07:56:54Z)
• Random Aggregate Beamforming for Over-the-Air Federated Learning in Large-Scale Networks [66.18765335695414]
  本稿では,アグリゲーションエラーを最小限に抑え,選択したデバイス数を最大化する目的で,共同装置の選択とアグリゲーションビームフォーミング設計について検討する。 コスト効率のよい方法でこの問題に取り組むために,ランダムな集合ビームフォーミング方式を提案する。 また, 得られた集計誤差と, デバイス数が大きい場合に選択したデバイス数についても解析を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T23:59:45Z)
• Deep Learning Approximation of Diffeomorphisms via Linear-Control Systems [91.3755431537592]
  我々は、制御に線形に依存する$dot x = sum_i=1lF_i(x)u_i$という形の制御系を考える。 対応するフローを用いて、コンパクトな点のアンサンブル上の微分同相写像の作用を近似する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-24T08:57:46Z)
• Edge Federated Learning Via Unit-Modulus Over-The-Air Computation (Extended Version) [64.76619508293966]
  本稿では,効率の良いエッジフェデレーション学習を実現するために,UM-AirCompフレームワークを提案する。 ローカルモデルパラメータを同時にアップロードし、アナログビームフォーミングを通じてグローバルモデルパラメータを更新する。 車両間自動運転シミュレーションプラットフォームにおけるUM-AirCompの実装を実演する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-28T15:10:22Z)

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。