論文の概要: Flying over The Uncertain Nature (FORTUNE): Intelligent and Humanistic 3D Path Planning for Low-Altitude Collaboration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.03408v1
- Date: Tue, 04 Aug 2026 10:02:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-06 07:04:20.712595
- Title: Flying over The Uncertain Nature (FORTUNE): Intelligent and Humanistic 3D Path Planning for Low-Altitude Collaboration
- Title（参考訳）: 不確かさを乗り越える(FORTUNE):低高度協調のためのインテリジェントでヒューマニズム的な3Dパスプランニング
- Abstract要約: 本稿では,PoI要求条件の不確実な条件下での3次元多時期経路計画とタスク割り当てについて検討する。
私たちは、統一されたフレームワーク内で永続的で、時間的に予測可能で、創発的な要求をモデル化します。
結果として生じる大規模混合整数非線形問題を解決するために,階層的なオフラインオンラインフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.002557233331407
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The proliferation of low-altitude intelligent agents is increasing the demand for timely and socially responsible collaborative sensing in dynamic urban environments. However, jointly addressing heterogeneous spatiotemporal demands, environmental uncertainty, and human-centered operational constraints remains challenging. This paper studies 3D multi-UAV path planning and task assignment under uncertain ground PoI demands. Unlike existing work assuming static and fully known PoIs, we model persistent, temporally predictable, and emergent demands within a unified framework. We further incorporate altitude-dependent societal and environmental costs, including noise exposure and public safety risks, to balance sensing performance with socially compliant operations. To solve the resulting large-scale mixed-integer nonlinear problem, we propose FORTUNE, a hierarchical offline-online framework. Offline, a Transformer predicts Type-II PoI activation windows, while an enhanced sparrow search algorithm generates coordinated flight plans through priority-aware decoding and danger-aware evolution. Online, a lightweight refinement module accommodates emerging Type-III PoIs while preserving global mission coherence. Experiments on real-world traffic data and synthetic scenarios show that FORTUNE consistently outperforms state-of-the-art methods in effectiveness, scalability, and practical applicability.
- Abstract（参考訳）: 低高度知的エージェントの増殖は、動的都市環境におけるタイムリーかつ社会的に責任のある協調センシングの需要を増大させている。
しかし, 不均質な時空間要求, 環境不確実性, 人間中心の運用制約に対処することは依然として困難である。
本稿では,PoI要求条件の不確実な条件下での3次元マルチUAV経路計画とタスク割り当てについて検討する。
静的で完全に知られたPoIを仮定する既存の作業とは異なり、統一されたフレームワーク内で永続的で、時間的に予測可能で、創発的な要求をモデル化します。
さらに、騒音暴露や公衆安全リスクを含む高度依存型社会・環境コストを取り入れ、センシング性能と社会的に適合した操作のバランスをとる。
結果として生じる大規模混合整数非線形問題を解決するために,階層的なオフラインオンラインフレームワークFORTNEを提案する。
オフラインでは、TransformerはType-II PoIアクティベーションウィンドウを予測し、拡張されたスパロウ検索アルゴリズムは、優先度対応の復号化と危険対応の進化を通じて協調飛行計画を生成する。
オンラインでは、ライトウェイトリファインメントモジュールは、グローバルなミッションコヒーレンスを維持しながら、出現するType-III PoIに対応している。
実世界の交通データと合成シナリオの実験により、ForTUNEは、有効性、スケーラビリティ、実用的な適用性において、常に最先端の手法より優れていることが示された。
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