論文の概要: Remote ID Spoofing-Aware Trajectory Planning for Small Unmanned Aerial Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.19650v1
• Date: Wed, 22 Jul 2026 01:16:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-23 18:51:37.94556
• Title: Remote ID Spoofing-Aware Trajectory Planning for Small Unmanned Aerial Systems
• Title（参考訳）: 小型無人航空システムのための遠隔IDスポーフィング対応軌道計画
• Abstract要約: 既存のプランナーは、RID放送が信頼できると考えており、スプーフィングが発生した場合、分離の損失や空中衝突のリスクを増大させる可能性がある。 対照的に、提案手法は、RID情報を未検証として明示的に扱い、物理層観測を取り入れて放送信頼性を評価する。 マルチエアクラフトパッケージ配信のシナリオでは、真正なRIDデータを想定したプランナーに比べて、空中衝突の頻度が低いことが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3191531288307776
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work presents a decentralized, spoofing-aware trajectory planning framework for small unmanned aerial systems operating under Remote Identification (RID) location spoofing attacks. Existing planners typically assume RID broadcasts are trustworthy, which can increase the risk of loss of separation and mid-air collisions when spoofing occurs. In contrast, the proposed approach explicitly treats RID information as unverified and incorporates physical-layer observations to assess broadcast credibility. Received signal-strength measurements from neighboring aircraft are used to detect spoofing and probabilistically localize a spoofing agent. The resulting uncertainty is converted into a risk-bounded unsafe region using a chance-constrained formulation and integrated into a per-agent Markov decision process-based planner. This enables real-time, decentralized collision avoidance while preserving mission objectives and scalability. Simulation results in a multi-aircraft package delivery scenario demonstrate reduced near mid-air collision events compared to planners that assume truthful RID data, while maintaining computational efficiency suitable for real-time execution.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、遠隔識別(RID)攻撃下で運用される小型無人航空機システムのための分散されたスプーフィング対応軌道計画フレームワークを提案する。 既存のプランナーは、RID放送が信頼できると考えており、スプーフィングが発生した場合、分離の損失や空中衝突のリスクを増大させる可能性がある。 対照的に、提案手法は、RID情報を未検証として明示的に扱い、物理層観測を取り入れて放送信頼性を評価する。 近隣の航空機から受信した信号強度の測定は、スプーフィングを検出し、スプーフィング剤を確率的に局在させるのに使用される。 結果として生じる不確実性は、リスク制約付き定式化を用いてリスクバウンドな安全でない領域に変換され、エージェントごとのマルコフ決定プロセスベースのプランナーに統合される。 これにより、ミッション目標とスケーラビリティを維持しながら、リアルタイムで分散化された衝突回避が可能になる。 シミュレーションの結果,実時間実行に適した計算効率を維持しつつ,真のRIDデータを想定したプランナーに比べ,空中衝突事故の低減を実証した。

関連論文リスト

• Action-Conditioned Risk Gating for Safety-Critical Control under Partial Observability [79.08785366532287]
  部分観測可能性下でのリスク感応制御のための軽量なリスクゲート強化学習近似を提案する。 安全クリティカルな部分観測可能な2つの領域 – 自動グルコース調節と安全制約ナビゲーション – でアプローチを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-14T01:23:09Z)
• Decentralized Contingency MPC based on Safe Sets for Nonlinear Multi-agent Collision Avoidance [1.5856188608650232]
  本稿では,非線形力学を持つマルチエージェントシステムのための分散並列MPCフレームワークを開発する。 状態のみの情報パターンの下では、各エージェントは同じ合意的ルールセットに従い、コミュニケーションなしで安全な分散計画を可能にする。 シミュレーションの結果はスパース環境と密集型マルチエージェント環境の両方で性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-11T15:40:36Z)
• Can Attribution Predict Risk? From Multi-View Attribution to Planning Risk Signals in End-to-End Autonomous Driving [51.726472686971896]
  エンド・ツー・エンドの自律運転モデルは、多視点入力から将来の軌跡を生成する。 既存の手法では、軌道生成の根底にある視覚的証拠を明らかにすることができない。 エンド・ツー・エンド・プランニングのための階層的属性・フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-07T13:38:18Z)
• HomeGuard: VLM-based Embodied Safeguard for Identifying Contextual Risk in Household Task [42.665798473119516]
  CG-CoT(Context-Guided Chain-of-Thought)を特徴とするアーキテクチャ非依存型セーフガードを提案する。 CG-CoTは、リスクアセスメントをアクティブな知覚に分解し、相互作用対象や関連する空間近傍への注意を順次固定する。 実験により、我々のモデルであるHomeGuardは安全性を大幅に向上し、ベースモデルと比較してリスクマッチ率を30%以上改善することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-15T13:09:43Z)
• Multi-Agent Off-World Exploration for Sparse Evidence Discovery via Gaussian Belief Mapping and Dual-Domain Coverage [15.524614683513834]
  本稿では,ガウス的信念マッピングと二重領域カバレッジに基づくスパースエビデンス発見のためのマルチエージェント情報経路計画フレームワークを提案する。 シミュレーションした月面環境における実験結果から,提案手法は,異なる予算と通信範囲でサンプリングベースおよびグリーディベースラインを一貫して上回ることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-08T14:27:41Z)
• Unsupervised Anomaly Detection in Multi-Agent Trajectory Prediction via Transformer-Based Models [45.08545174556591]
  マルチエージェントトランスを用いた教師なし異常検出フレームワークを提案する。 検出安定性と物理的アライメントの両方を評価するための二重評価手法が提案されている。 本フレームワークでは,時間対衝突および統計ベースラインに欠落した388個の特異な異常を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-28T08:33:10Z)
• A Future Capabilities Agent for Tactical Air Traffic Control [0.0]
  エージェント・マラード(Agens Mallard)は、システム化された空域における制御のためのルールベースの戦術的エージェントである。 このアーキテクチャは、モデルに基づく安全性評価、解釈可能な決定論理、およびトラクタブルな計算性能を組み合わせることを意図している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-07T14:19:46Z)
• SecDiff: Diffusion-Aided Secure Deep Joint Source-Channel Coding Against Adversarial Attacks [73.41290017870097]
  SecDiffは、プラグイン・アンド・プレイの拡散支援デコーディングフレームワークである。 対向無線環境下での深部JSCCの安全性と堅牢性を大幅に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-03T11:24:06Z)
• Building a Foundational Guardrail for General Agentic Systems via Synthetic Data [76.18834864749606]
  LLMエージェントは、計画段階で介入するマルチステップタスクを計画できる。 既存のガードレールは主にポスト・エグゼクティブ(英語版)を運用しており、スケーリングが困難であり、計画レベルで制御可能な監督を行う余地がほとんどない。 我々は、良性軌道を合成し、カテゴリーラベル付きリスクを困難に注入し、自動報酬モデルを介して出力をフィルタリングする制御可能なエンジンであるAuraGenを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-10T18:42:32Z)
• Cooperative Probabilistic Trajectory Forecasting under Occlusion [110.4960878651584]
  隠蔽対象の情報を安全なナビゲーションのためにエゴエージェントに伝達する必要がある場合が多い。 本稿では,エゴエージェントの基準フレームにおける閉塞歩行者の現況を協調的に推定するエンド・ツー・エンドネットワークを設計する。 また,エゴ剤による閉塞歩行者の不確実性を考慮した軌道予測は,閉塞を前提とした地上の真実軌道とほぼ同様であることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-06T05:36:52Z)
• Model Checking for Closed-Loop Robot Reactive Planning [0.0]
  モデル検査を用いて、ディファレンシャルドライブホイールロボットの多段階計画を作成することにより、即時危険を回避できることを示す。 簡単な生物エージェントのエゴセントリックな反応を反映した,小型で汎用的なモデル検査アルゴリズムを用いて,リアルタイムで計画を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T11:02:29Z)

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。