論文の概要: Systems-Level Planning and Coordination of Truck-Drone Collaborative Delivery Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.08738v1
• Date: Sun, 07 Jun 2026 17:20:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:06.42347
• Title: Systems-Level Planning and Coordination of Truck-Drone Collaborative Delivery Networks
• Title（参考訳）: トラックドロンの協調配送ネットワークのシステムレベル計画とコーディネート
• Authors: Didem Cicek, Burak Kantarci,
• Abstract要約: 本稿では,トラックとドローンの協調配送を構築するための階層型計画・調整フレームワークを提案する。 このフレームワークは、空間的要求アライメント、共同デリバリ構成、リソースとワークフローのオーケストレーション、パフォーマンス評価、スケーラビリティ分析の5つのレイヤで構成されている。 その結果、従来のトラックのみの配送モデルと比較して、総配送時間を42.4%削減し、エネルギー消費を44.2%削減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.236696075268767
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Urban last-mile parcel delivery increasingly relies on heterogeneous fleets whose performance depends on timely coordination, reliable communication, and scalable control. Truck-drone collaboration has emerged as a networked cyber-physical delivery paradigm that combines the payload capacity and range efficiency of trucks with the agility of drones in congested or access-limited urban environments. This paper proposes a layered planning and coordination framework that structures truck-drone collaborative delivery (TDCD) from a systems and control perspective. The framework consists of five interrelated layers: spatial-demand alignment, collaborative delivery configuration, resource and workflow orchestration, performance evaluation, and scalability analysis, providing a unified view of coordination, control, and system-level performance in networked delivery operations. The proposed framework is evaluated using a realistic urban last-mile delivery scenario derived from the 2021 Amazon Last Mile Routing Research Challenge dataset. The case study demonstrates how coordinated truck-drone operation, enabled by structured task orchestration and inter-agent synchronization, improves end-to-end system efficiency under operational constraints. Results show a 42.4% reduction in total delivery time and a 44.2% reduction in energy consumption compared to a conventional truck-only delivery model. The scalability analysis further highlights how coordination gains persist as system size increases, and shows the importance of efficient control and communication in heterogeneous delivery networks.
• Abstract（参考訳）: 都市におけるラストマイルのパーセルデリバリは、タイムリーな調整、信頼性の高い通信、スケーラブルな制御に依存する異種艦隊にますます依存している。 トラックとドローンのコラボレーションは、渋滞やアクセス制限のある都市環境において、トラックのペイロード容量と射程効率をドローンの俊敏性と組み合わせた、ネットワーク化されたサイバー物理配送パラダイムとして登場した。 本稿では,トラック走行協調配送(TDCD)をシステムと制御の観点から構成する階層型計画調整フレームワークを提案する。 このフレームワークは、空間的要求アライメント、共同デリバリ構成、リソースとワークフローのオーケストレーション、パフォーマンス評価、スケーラビリティ分析の5つのレイヤで構成されており、ネットワーク配信オペレーションにおける調整、制御、システムレベルのパフォーマンスの統一的なビューを提供する。 提案するフレームワークは,2021年のAmazon Last Mile Routing Research Challengeデータセットから得られた,現実的な都市ラストマイルデリバリシナリオを用いて評価される。 このケーススタディでは、構造化タスクオーケストレーションとエージェント間同期によって実現された協調トラック・ドローンの動作が、運用制約下でのエンドツーエンドシステムの効率をいかに改善するかを示す。 その結果、従来のトラックのみの配送モデルと比較して、総配送時間を42.4%削減し、エネルギー消費を44.2%削減した。 スケーラビリティ分析は、システムサイズが大きくなるにつれてコーディネートゲインが持続する様子をさらに強調し、異種デリバリーネットワークにおける効率的な制御と通信の重要性を示している。

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