論文の概要: CARRS: A Constraint-Aware, Real-Time Routing System for Emergency Vehicles in Urban Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.26346v1
• Date: Mon, 19 Oct 2026 13:12:42 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-10-21 06:57:14.073863
• Title: CARRS: A Constraint-Aware, Real-Time Routing System for Emergency Vehicles in Urban Environments
• Title（参考訳）: CARRS:都市環境における緊急車両の制約対応リアルタイムルーティングシステム
• Abstract要約: 緊急車両は、最短時間で致命的な出来事に到達するために、安定かつ効率的な経路最適化を必要とする。 従来の民間航法システムでは、車両固有の制約とともにリアルタイムの交通変化を考慮できない。 本研究では,緊急対応に適した統合ソフトウェアアーキテクチャであるConstraint-Aware Real-Time Routing System (CARRS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Emergency vehicles such as police vehicles, fire engines, and ambulances require a stable and efficient route optimization to reach life-critical events in the shortest times possible. However, the dynamic nature of urban traffic makes this ideal scenario much more challenging, causing critical life-threatening delays. Traditional civilian navigation systems cannot account for real-time traffic changes alongside vehicle-specific constraints, creating inadequate routing scenarios. This research presents the Constraint-Aware Real-Time Routing System (CARRS), a unified software architecture tailored for emergency coordination. The CARRS architecture is engineered to fuse together classical pathfinding algorithms such as A*, Dijkstra, and Bidirectional A*, with Constraint Satisfaction Problem methodologies. The Design Science Research Methodology is the research framework, and prototyping is the iterative process. The artifact was empirically evaluated using OpenStreetMap data for major metropolitan road networks, combined with simulated dynamic traffic scenarios. Performance metrics focused on route optimality, constraint adherence, rerouting responsiveness, and the potential for future system scalability. Findings revealed the system's capability to generate optimal routes for operationally relevant subgraphs in under 35 seconds, with incremental rerouting responsiveness below 20 seconds. Furthermore, the system achieved more than 90% adherence to vehicle-specific constraints, making the CARRS architecture viable for real-time dynamic routing requirements. This study delivers a routing platform that bridges artificial intelligence-driven optimization with software engineering operational compliance, presenting a practical transformative step toward adaptive emergency vehicle coordination in dynamic urban environments.
• Abstract（参考訳）: 警察車両、消防車、救急車などの緊急車両は、最短時間で命にかかわる出来事に到達するために、安定的で効率的な経路最適化を必要とする。 しかし、都市交通の動的な性質は、この理想的なシナリオをより困難にし、致命的な遅延を引き起こす。 従来の民間航法システムでは、車両固有の制約と並行してリアルタイムの交通変化を考慮できないため、ルーティングシナリオが不十分である。 本研究では,緊急対応に適した統合ソフトウェアアーキテクチャであるConstraint-Aware Real-Time Routing System (CARRS)を提案する。 CARRSアーキテクチャは、A*、Dijkstra、Bidirectional A*といった古典的なパスフィニングアルゴリズムとConstraint Satisfaction Problem(英語版)の方法論を融合するために設計されている。 デザインサイエンス研究方法論は研究の枠組みであり、プロトタイピングは反復的なプロセスである。 このアーティファクトは、大都市道路網のOpenStreetMapデータと、シミュレーションされた動的交通シナリオを併用して実験的に評価された。 パフォーマンスメトリクスは、ルートの最適性、制約の順守、応答性の再帰、将来のシステムのスケーラビリティの可能性に焦点を当てた。 発見により、システムは35秒未満で運用上の関係のあるサブグラフの最適経路を生成することができ、漸進的なリルーチン応答性は20秒未満であることが判明した。 さらに、このシステムは車両固有の制約に90%以上を順守し、CARRSアーキテクチャをリアルタイムな動的ルーティング要求に対して実行可能にする。 本研究は、人工知能による最適化をソフトウェアエンジニアリングの運用コンプライアンスにブリッジするルーティングプラットフォームを提供し、動的都市環境における適応型緊急車両調整に向けた実践的な転換ステップを示す。

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