动态共享空域中多无人机预飞计划
人工智能
2026-02-13 v1 多智能体系统
机器人学
摘要
大规模无人机(UAV)编队在动态共享空域中的预飞计划面临显著挑战,包括时变禁飞区(NFZs)、异构车辆配置以及严格的交付截止时间。虽然多代理路径寻找(MAPF)提供了形式化框架，但现有方法往往缺乏适用于现实无人机流量管理(UTM)的可扩展性和灵活性。我们提出DTAPP-IICR:一种交付时间感知的优先级计划方法,结合递增和迭代冲突解决。我们的框架首先通过优先级基于紧急程度生成初始解。其次,使用SFIPP-ST(安全飞行间隔路径规划 with软约束和时序约束),计算往返轨迹。SFIPP-ST处理异构UAV,严格执行时序NFZs,将代理间冲突建模为软约束。随后,利用由几何冲突图引导的迭代大邻域搜索,高效解决剩余冲突。进一步的完整性保持方向性剪枝技术加速3D搜索。在包含时序NFZs的基准测试中,DTAPP-IICR实现近100%成功率,UAV数量可达1000,并通过剪枝实现最高50%的运行时间缩减,超越UTM情境下的批量增强冲突基准搜索。成功地在现实城市规模操作中扩展,而其他优先级方法在中等部署时甚至会失败,DTAPP-IICR已适用于密集动态城市空域的预飞计划。
引用
@article{arxiv.2602.12055,
title = {Multi UAVs Preflight Planning in a Shared and Dynamic Airspace},
author = {Amath Sow and Mauricio Rodriguez Cesen and Fabiola Martins Campos de Oliveira and Mariusz Wzorek and Daniel de Leng and Mattias Tiger and Fredrik Heintz and Christian Esteve Rothenberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.12055},
year = {2026}
}
备注
AAMAS 2026 accepted paper