論文の概要: Macroscopic transport patterns of UAV traffic in 3D anisotropic wind fields: A constraint-preserving hybrid PINN-FVM approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.01327v1
- Date: Wed, 01 Apr 2026 19:09:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-03 14:21:09.774156
- Title: Macroscopic transport patterns of UAV traffic in 3D anisotropic wind fields: A constraint-preserving hybrid PINN-FVM approach
- Title（参考訳）: 3次元異方性風洞におけるUAVトラフィックのマクロな輸送パターン:制約保存型ハイブリッドPINN-FVMアプローチ
- Authors: Hanbing Liang, Fujun Liu,
- Abstract要約: 安定密度輸送のための保存有限体積法を用いて, 異方性アイコン値問題に対する制約保存ハイブリッド解法を提案する。
再現可能なホーミングとポイント・ツー・ポイントのシナリオの枠組みを評価し,価値スライス,誘導運動パターン,バンドやボトルネックなどの定常密度構造を効果的に捉えた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5371337604556311
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Macroscopic unmanned aerial vehicle (UAV) traffic organization in three-dimensional airspace faces significant challenges from static wind fields and complex obstacles. A critical difficulty lies in simultaneously capturing the strong anisotropy induced by wind while strictly preserving transport consistency and boundary semantics, which are often compromised in standard physics-informed learning approaches. To resolve this, we propose a constraint-preserving hybrid solver that integrates a physics-informed neural network for the anisotropic Eikonal value problem with a conservative finite-volume method for steady density transport. These components are coupled through an outer Picard iteration with under-relaxation, where the target condition is hard-encoded and strictly conservative no-flux boundaries are enforced during the transport step. We evaluate the framework on reproducible homing and point-to-point scenarios, effectively capturing value slices, induced-motion patterns, and steady density structures such as bands and bottlenecks. Ultimately, our perspective emphasizes the value of a reproducible computational framework supported by transparent empirical diagnostics to enable the traceable assessment of macroscopic traffic phenomena.
- Abstract（参考訳）: 三次元空域におけるマクロな無人航空機(UAV)の交通組織は、静風場や複雑な障害物から大きな課題に直面している。
重要な困難は、風によって引き起こされる強い異方性を同時に捉えながら、輸送の一貫性と境界セマンティクスを厳密に保存することである。
そこで本研究では, 等方性アイコン値問題に対する物理インフォームドニューラルネットワークと, 定常密度輸送のための保守的有限体積法を統合した制約保存型ハイブリッドソルバを提案する。
これらのコンポーネントは、ターゲット条件をハードエンコードし、厳格に保守的なノンフラックス境界を輸送ステップ中に強制する、アンダーレラクテーションによる外部Picardイテレーションを介して結合される。
再現可能なホーミングとポイント・ツー・ポイントのシナリオの枠組みを評価し,価値スライス,誘導運動パターン,バンドやボトルネックなどの定常密度構造を効果的に捉えた。
最終的に、我々の視点は、マクロな交通現象のトレース可能な評価を可能にするために、透明な経験的診断によって支援される再現可能な計算フレームワークの価値を強調している。
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