論文の概要: Plan-and-Avoid: Real-Time Aircraft Trajectory Coordination in a Multi-Agent Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.06648v1
• Date: Thu, 06 Aug 2026 23:29:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-10 16:21:25.303827
• Title: Plan-and-Avoid: Real-Time Aircraft Trajectory Coordination in a Multi-Agent Environment
• Title（参考訳）: 計画・回避:マルチエージェント環境におけるリアルタイム航空機軌道座標
• Abstract要約: 本稿では, 宣言された優先軌道周辺における協調型マルチエージェント空域運用を協調するリアルタイムプラン・アンド・エイヴォイド(PAA)フレームワークを提案する。 このフレームワークは、周囲のトラフィックと不確実性を認識し、明瞭な分離違反を予測する。 車両に拘束された一方的なアドバイザリを生成し、近隣の航空機の軌道を変更して、すべての交通をきれいに分離する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.603321798937855
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a real-time Plan-and-Avoid (PAA framework for coordinating cooperative multi-agent airspace operations around a declared priority trajectory. The priority trajectory represents an aircraft flight plan that must be preserved because of constrained maneuverability, an emergency, a mission-critical task, or assigned operational priority. The framework predicts uncertainty-aware, well-clear separation violations with surrounding traffic and, when the priority plan alone cannot maintain separation, generates vehicle-constrained unilateral advisories that modify nearby aircraft trajectories to maintain well-clear separation for all traffic. The approach is applicable to any declared priority trajectory. This paper demonstrates the Plan component using a contingency landing planner to generate candidate priority trajectories. PAA then identifies nearby aircraft passing too close to this priority trajectory and issues Avoid resolution advisories to these aircraft. The framework is tested using real-world Automatic Dependent Surveillance-Broadcast (ADS-B) traffic from the Washington, D.C., airspace across more than 900 forced-landing cases, totaling over 140 hours of simulated flight. The PAA framework generates feasible cooperative advisories for all 575 unique conflict encounters, with a worst-case end-to-end response time of 5.7 s on a personal computer, including priority trajectory planning, advisory generation, and 1 s two-way datalink delay. In total, 93.5% of generated advisories satisfy the 35 s RTCA DO-365 Detect-and-Avoid temporal threshold. These results demonstrate low-latency coordination for preserving priority trajectories while maintaining well-clear separation through real-time automated advisory generation. Future work will quantify advisory-induced delays and their operational impacts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 宣言された優先軌道周辺における協調型マルチエージェント空域運用を協調するリアルタイムプラン・アンド・アボイド(PAA)フレームワークを提案する。 優先軌道は、制限された操縦性、緊急性、ミッションクリティカルな任務、または割り当てられた運用上の優先事項のために維持されなければならない航空機の飛行計画を表す。 この枠組みは、周囲の交通に対する不確実性に気付き、明瞭な分離違反を予測し、優先計画だけでは分離を維持できない場合、近隣の航空機軌道を変更して、すべての交通に対して明瞭な分離を維持するために、車両制約のある一方的なアドバイザリを生成する。 このアプローチは、宣言された優先軌道に適用できる。 本稿では, 緊急着陸計画立案装置を用いて, 優先軌道の候補生成を行うPlan成分について述べる。 その後、PAAはこの優先軌道に近すぎる付近の航空機を識別し、これらの航空機に対する決議勧告を発行する。 このフレームワークは、ワシントンD.C.からの現実のADS-B(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast)トラフィックを使ってテストされ、900件以上の強制着陸事件で140時間以上の模擬飛行が行われた。 PAAフレームワークは、プライオリティ・トラジェクトリ・プランニング、アドバイザリ・ジェネレーション、および1秒の双方向データリンク遅延を含む、パーソナル・コンピュータ上の5.7秒の最悪ケースのエンドツーエンド応答時間を含む、575のユニークなコンフリクト・コンベンションのすべてに対して実行可能な協調アドバイザリを生成する。 全体の93.5%は、35秒のRTCA DO-365検出と回避の時間しきい値を満たしている。 これらの結果は、リアルタイム自動アドバイザリ生成による良好な分離を維持しつつ、優先度トラジェクトリを保存するための低レイテンシ調整を示す。 今後の作業は、アドバイザリによる遅延とその運用上の影響を定量化する。

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