論文の概要: Loiter UAV Reinsertion Guidance for Fixed-wing UAV Corridors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.13822v1
- Date: Wed, 13 May 2026 17:46:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-14 23:30:28.215259
- Title: Loiter UAV Reinsertion Guidance for Fixed-wing UAV Corridors
- Title（参考訳）: 固定翼UAV用ルータUAV再挿入誘導装置
- Authors: Pradeep J, Kedarisetty Siddhardha, Ashwini Ratnoo,
- Abstract要約: 本論では, ローターレーンからメインレーンへのUAVの衝突のない再挿入の問題に対処する。
トランジットレーンにおけるローターUAVの要求速度を計算するための誘導アルゴリズムが開発され、安全な再サーションが保証される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper considers fixed-wing unmanned aerial vehicle (UAV) corridors comprising a main lane, a circular loiter lane for managing traffic congestion, and transit lanes connecting the two. In particular, we address the problem of conflict-free reinsertion of UAVs from the loiter lane back into the main lane. The loiter lane contains a fixed number of equidistant virtual slots that UAVs can occupy. Reinsertion of loiter UAVs into the main lane becomes essential either due to reduced traffic in the main lane or due to a loiter UAV needing to reach its destination urgently. Given the total number of loiter slots, UAV speed limits, and the minimum safety distance, a guidance algorithm is developed to compute the required speed of a loiter UAV in the transit lane to ensure safe reinsertion. The proposed guidance and automation strategies are validated through numerical simulations.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,本車線,交通渋滞管理用円形路面車線,両車線を接続するトランジット車線を含む固定翼無人飛行車(UAV)廊下について考察する。
特に,ローターレーンからメインレーンへのUAVの衝突のない再挿入の問題に対処する。
ローターレーンには、UAVが占有できる一定数の仮想スロットが含まれている。
ローターUAVのメインレーンへの再導入は、メインレーンの交通量の減少や、緊急目的地に着く必要のないローターUAVのために必要となる。
ロータースロットの総数、UAV速度制限、最小安全距離を考慮し、輸送車線におけるローターUAVの所要速度を計算するためのガイダンスアルゴリズムを開発した。
提案手法を数値シミュレーションにより検証した。
関連論文リスト
- Slot-hopping Enabled Loiter Guidance and Automation for Fixed-wing UAV Corridors [0.4460583138505674]
固定翼UAVを路面車線に挿入するための半協調誘導戦略を開発した。
提案された戦略は、入ってくるUAVの最初の試みを、その速度境界内で、既存の空のロータースロットでランデブーする。
数値シミュレーションにより本手法の有効性と性能を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-28T07:01:28Z) - How Far are Modern Trackers from UAV-Anti-UAV? A Million-Scale Benchmark and New Baseline [74.4054700050366]
無人航空機(UAV)は広範囲のアプリケーションを提供するが、安全性とプライバシー侵害のリスクも大きい。
現在の反UAV研究は、主に固定地上カメラで撮影したRGB、赤外線(IR)、またはRGB-IRビデオに焦点を当てている。
本稿では,UAV-Anti-UAVと呼ばれるマルチモーダル視覚追跡タスクを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-08T10:19:54Z) - MADRL-based UAVs Trajectory Design with Anti-Collision Mechanism in
Vehicular Networks [1.9662978733004604]
今後6Gネットワークでは、無人航空機(UAV)が移動基地局として機能することが期待される。
最も困難な問題の1つは、複数のUAVのための軌道の設計であり、同じ領域に協調して機能する。
本稿では,これらの問題に対処するためのランクベースのバイナリマスキング手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-21T20:08:32Z) - MSight: An Edge-Cloud Infrastructure-based Perception System for
Connected Automated Vehicles [58.461077944514564]
本稿では,自動走行車に特化して設計された最先端道路側認識システムであるMSightについて述べる。
MSightは、リアルタイムの車両検出、ローカライゼーション、トラッキング、短期的な軌道予測を提供する。
評価は、待ち時間を最小限にしてレーンレベルの精度を維持するシステムの能力を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-08T21:32:30Z) - AVARS -- Alleviating Unexpected Urban Road Traffic Congestion using UAVs [1.350455609556855]
本稿では, DRLを用いた交通信号制御により, 予期せぬ都市交通渋滞を低減するためにUAVを使用する可能性を探る「AVARS」システムを提案する。
シミュレーションの結果,AVARSはアイルランドのダブリンで発生した予期せぬ交通渋滞を,本来の非混雑レベルに戻すことができることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-10T09:40:20Z) - Evidential Detection and Tracking Collaboration: New Problem, Benchmark
and Algorithm for Robust Anti-UAV System [56.51247807483176]
無人航空機(UAV)は輸送、監視、軍事など多くの地域で広く使われている。
従来は、UAVの先行情報が常に提供されていた追跡問題として、このようなアンチUAVタスクを単純化していた。
本稿では,従来のUAV情報を含まない複雑な場面において,UAVの認識を特徴とする新しい実用的対UAV問題を初めて定式化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-27T19:30:23Z) - Anti-UAV: A Large Multi-Modal Benchmark for UAV Tracking [59.06167734555191]
Unmanned Aerial Vehicle (UAV)は、商業とレクリエーションの両方に多くの応用を提供している。
我々は、UAVを追跡し、位置や軌道などの豊富な情報を提供するという課題を考察する。
300以上のビデオペアが580k以上の手動で注釈付きバウンディングボックスを含むデータセット、Anti-UAVを提案します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-21T07:00:15Z) - Secure communication between UAVs using a method based on smart agents
in unmanned aerial vehicles [1.2691047660244335]
無人航空機(UAV)は、ネットワークインフラを必要とせずに、非常に広い地域を監視できる。
このような通信は、その動的トポロジによってセキュリティ上の問題を引き起こす。
提案手法は、悪意のあるUAV攻撃に対抗するために2つのフェーズを使用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-03T10:33:39Z) - Simultaneous Navigation and Radio Mapping for Cellular-Connected UAV
with Deep Reinforcement Learning [46.55077580093577]
空のUAVに対して、ユビキタスな3Dコミュニケーションを実現するには、新しい課題だ。
本稿では,UAVの制御可能な移動性を利用して航法・軌道を設計する新しい航法手法を提案する。
そこで我々は,UAVの信号計測を深部Qネットワークのトレーニングに用いるSNARM (Concurrent Navigation and Radio Mapping) という新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-17T08:16:14Z)
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。