面向城市空中交通运动的基于群体无人机网络的优化冲突管理
机器人学
2025-12-16 v1
摘要
城市空中交通运动 (UAM) 面临着前所未有的流量协调挑战，尤其是随着城市密集走廊中无人机密度的增加。本文引入了数学模型，使用控制算法优化基于 Edge AI 的去中心化群体架构，以实现智能冲突解决，实现低延迟的实时决策。通过轻量级神经网络，系统利用边缘节点进行分布式冲突检测和解决。开发了模拟平台以评估该方案在各种无人机密度下的表现。结果表明，冲突解决时间显著缩短最高可达 3.8 倍，准确率也高于传统集中式控制模型。该提议架构在未来 UAM 系统中实现可扩展、高效和安全的空中交通管理方面具有巨大前景。
引用
@article{arxiv.2512.12632,
title = {Optimized Conflict Management for Urban Air Mobility Using Swarm UAV Networks},
author = {Rishit Agnihotri and Sandeep Kumar Sharma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.12632},
year = {2025}
}
备注
Preprint. Under review for conference submission