論文の概要: Distributed Model Predictive Control with Adaptive Safety Zones for Multi-Fleet Drone Operations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.20651v1
- Date: Mon, 08 Jun 2026 09:15:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-30 20:36:06.076807
- Title: Distributed Model Predictive Control with Adaptive Safety Zones for Multi-Fleet Drone Operations
- Title（参考訳）: 適応型安全ゾーンを用いた多翼ドローンの分散モデル予測制御
- Abstract要約: 既存のアプローチは、渋滞したシナリオで空域を浪費する最悪のケースの速度でサイズの固定された安全ゾーンに依存している。
我々は、固定半径を、速度依存の適応型安全球体に置き換え、その大きさがブレーキ距離(低速できつく、高速で膨張する)でスケールする。
我々は、最小半径で評価された幾何学的パッキング限界までの実現可能性を示し、適応パラメータ、ドローン密度、予測水平線の十分な条件下で、リャプノフ安定性を確立する。
狭い通路における球充填容量境界の修正とスループット最適交差速度を導出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8055179094637688
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Autonomous drone swarms in space-constrained environments such as warehouses, inspection corridors, and urban delivery routes must share limited airspace safely at high vehicle density. Existing approaches rely on fixed safety zones sized for worst-case velocity, which wastes airspace in congested scenarios. We replace the fixed radius with an adaptive, speed-dependent safety sphere whose size scales with braking distance: tight at low speeds, expanded at high speeds. We develop both a centralized model predictive control (MPC) formulation and a distributed MPC (DMPC) in which each drone optimizes locally from detected neighbors, accommodating mixed fleets with non-cooperative agents. We prove feasibility up to the geometric packing limit evaluated at the minimum radius, establish Lyapunov stability under sufficient conditions on the adaptation parameter, drone density, and prediction horizon, and extend these guarantees to the distributed setting via a contraction condition that preserves the centralized stability margins. We further derive modified sphere-packing capacity bounds and a throughput-optimal crossing speed for narrow passages. Simulations confirm that the adaptive framework remains feasible where fixed-radius methods fail: it roughly doubles the admissible drone count, reduces traversal time through constrained passages by about 25 percent, and enables passage through openings impassable to static safety zones. The centralized variant realizes a larger fraction of the theoretical capacity, while the distributed variant offers a more realistic deployment model for mixed-fleet operations under the same safety guarantees.
- Abstract（参考訳）: 倉庫、検査用回廊、都市交通ルートなど、宇宙に制約のある環境における自律型ドローン群は、高度の車両密度で限られた空域を安全に共有しなければならない。
既存のアプローチは、渋滞したシナリオで空域を浪費する最悪のケースの速度でサイズの固定された安全ゾーンに依存している。
我々は、固定半径を、速度依存の適応型安全球体に置き換え、その大きさがブレーキ距離(低速できつく、高速で膨張する)でスケールする。
我々は,MPC(集中型モデル予測制御)とDMPC(分散MPC)の両方を開発し,各ドローンが検出された隣人から局所的に最適化し,非協調エージェントと混在する車両を収容する。
我々は、最小半径で評価された幾何学的パッキング限界までの実現可能性を示し、適応パラメータ、ドローン密度、予測水平線の十分な条件下でリャプノフ安定性を確立し、これらの保証を集中的な安定性マージンを保持する収縮条件により分散設定に拡張する。
さらに,狭い通路における球充填容量境界の修正とスループット最適交差速度を導出する。
固定半径法が失敗しても、適応可能なフレームワークは実現不可能であることを確認するシミュレーションは、許容可能なドローン数を約2倍にし、制限された通路を経由した走行時間を約25%削減し、静的安全ゾーンに到達できない開口部を通過できるようにする。
集中型変種は理論能力のより大きな部分を実現する一方、分散型変種は同じ安全保証下での混合飛行操作に対してより現実的な展開モデルを提供する。
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