eVTOL 飞机在高密度空域冲突解决下的能源开销估计
系统与控制
2026-04-08 v1 机器学习
机器人学
系统与控制
摘要
电垂直起降（eVTOL）飞机在高密度城市空域中必须通过战术性冲突解决来维持安全分离，但此类机动的能源成本尚未系统量化。本文研究了Modified Voltage Potential（MVP）算法下的冲突解决机动如何影响eVTOL能源消耗。我们采用集成于交通仿真的物理基础电力模型，对约71,767个航路段进行分析，涵盖10-60架同时飞行器的不同交通密度。主要发现表明，基于MVP的解耦是能源高效的：在所有交通密度水平下，能源开销中位数保持在1.5%以下，且大多数航路飞行在该飞行器区域内都不会产生显著惩罚。然而，分布呈现明显的右偏态，在最高密度下，极端情况可达44%的能源开销，由于持续的多架飞机冲突。95分位范围从3.84%到5.3%，表明4-5%的储备电量即可满足绝大多数战术解耦场景。为支持作业规划，我们开发了机器学习模型，用于在任务启动时估计能源开销。由于冲突结果取决于无法提前知道的未来交通相互作用，该模型提供点估计和不确定性界限。这些界限保守；实际结果在预测范围内的频率高于其标称置信水平，适用于安全关键的储备规划。总体而言，这些结果验证了MVP适用于能源受限的eVTOL作业，为Advanced Air Mobility中储备能量确定提供了定量指导。
引用
@article{arxiv.2604.06093,
title = {eVTOL Aircraft Energy Overhead Estimation under Conflict Resolution in High-Density Airspaces},
author = {Alex Zongo and Peng Wei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.06093},
year = {2026}
}
备注
Accepted for presentation at the Integrated Communications, Navigation and Surveillance Conference (ICNS) 2026