[논문 리뷰] Simulation of Real-time Routing for UAS traffic Management with Communication and Airspace Safety Considerations

Jin Zhao, Ziyi Zhao외 6명|arXiv (Cornell University)|2020. 02. 27.

Robotic Path Planning Algorithms참고 문헌 23인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 고밀도 도시 환경에서 실시간 UAS 교통 관리의 공기역학적 안전성과 통신 자원 제약을 통합하여, 에너지 효율적이고 충돌 없는 경로를 보장하는 희소 표현 시간-공간(SRTS) 라우팅 알고리즘을 제안한다. 기존의 T-S 라우팅에 비해 84% 빠른 라우팅과 70% 낮은 메모리 사용량을 기록하며, 시뮬레이션에서 100% 연결성과 충돌 없음을 보장한다.

ABSTRACT

Small Unmanned Aircraft Systems (sUAS) will be an important component of the smart city and intelligent transportation environments of the near future. The demand for sUAS related applications, such as commercial delivery and land surveying, is expected to grow rapidly in next few years. In general, sUAS traffic routing and management functions are needed to coordinate the launching of sUAS from different launch sites and determine their trajectories to avoid conflict while considering several other constraints such as expected arrival time, minimum flight energy, and availability of communication resources. However, as the airborne sUAS density grows in a certain area, it is difficult to foresee the potential airspace and communications resource conflicts and make immediate decisions to avoid them. To address this challenge, we present a temporal and spatial routing algorithm and simulation platform for sUAS trajectory management in a high density urban area that plans sUAS movements in a spatial and temporal maze taking into account obstacles that are either static or dynamic in time. The routing allows the sUAS to avoid static no-fly areas (i.e. static obstacles) or other in-flight sUAS and areas that have congested communication resources (i.e. dynamic obstacles). The algorithm is evaluated using an agent-based simulation platform. The simulation results show that the proposed algorithm outperforms other route management algorithms in many areas, especially in processing speed and memory efficiency. Detailed comparisons are provided for the sUAS flight time, the overall throughput, conflict rate and communication resource utilization. The results demonstrate that our proposed algorithm can be used to address the airspace and communication resource utilization needs for a next generation smart city and smart transportation.

연구 동기 및 목표

• 고밀도 도시 지역에서 sUAS 교통을 관리하는 데 증가하는 과제를 해결하면서 공중 안전성과 통신 신뢰성을 확보하기 위해.
• 셀룰러 연결된 sUAS에 대해 충돌을 사전 방지하고 통신 연결성을 보장하는 실시간 중심 라우팅 알고리즘을 개발하기 위해.
• 경로 전환 수를 줄여 제어 푸시를 최소화함으로써 에너지 효율성을 향상시키기 위해.
• 기존의 라우팅 방법과 비교하여 속도, 메모리 효율성 및 자원 활용도 측면에서 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해.
• 미래의 스마트 시티와 지능형 교통 시스템을 위한 확장 가능하고 자율적인 UAS 교통 관리 시스템을 구현하기 위해.

제안 방법

• SRTS 라우팅 알고리즘은 동적 및 정적 장애물을 희소 표현 방식으로 처리하여, 메모리 오버헤드를 줄이기 위해 현재 및 향후 환경 데이터만 저장한다.
• 공역을 시간-공간 격자로 모델링하며, 정적 금지 비행 지역과 다른 sUAS, 혼잡한 통신 셀과 같은 동적 장애물을 포함한다.
• 경로 전환 수를 최소화함으로써 최소 비행 거리와 제어 푸시를 최적화한다.
• 중앙집중식 사전 라우팅 엔진이 각 sUAS 발사 전에 충돌 없고 연결성 보장된 경로를 사전 계산한다.
• 다중 에이전트 시뮬레이션 플랫폼(MATRUS)과 통합하여 다양한 교통 밀도와 제약 조건 하에서 성능을 평가한다.
• 실시간 환경 업데이트를 즉각 반영하는 메커니즘을 적용하여 동적 변화에 대한 적응성을 확보한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 고밀도 도시 환경에서 실시간 UAS 라우팅을 어떻게 최적화할 수 있을까? 이는 동시에 공중 안전성과 통신 자원 가용성을 보장하기 위해.
• RQ2 기존의 시간-공간(T-S) 라우팅에 비해 제안된 SRTS 알고리즘이 라우팅 계산 시간과 메모리 사용량을 얼마나 줄이는가?
• RQ3 SRTS 알고리즘이 고밀도 sUAS 운영에서 비행 시간, 충돌 비율, 처리량 및 통신 연결성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 금지 비행 지역과 동적 통신 혼잡성의 포함이 라우팅 알고리즘의 확장성과 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 실제 도시 교통 조건 하에서 SRTS 알고리즘이 100% 연결성과 충돌 없음 비율을 달성할 수 있는가?

주요 결과

• SRTS 라우팅 알고리즘은 기준 T-S 라우팅 대비 평균 라우팅 시간을 84.12% 감소시켜, 고밀도 시나리오에서 0.37ms를 기록한다.
• SRTS는 메모리 사용량을 70% 이상 감소시켜, 금지 비행 지역이 있는 고밀도 시나리오에서 평균 725MB를 사용하는 데에 그치며, T-S 라우팅의 3513MB 대비 현저히 낮다.
• 알고리즘은 고밀도 교통(10초당 1대의 sUAS 생성) 조건에서도 100% 통신 연결성과 모든 잠재적 충돌을 제거한다.
• 충돌 방지 및 자원 제약로 인해 비행 시간은 2.74% 미만으로 증가하고, 처리량은 23.3%만 감소한다.
• 금지 비행 지역 포함으로 인한 메모리 사용량 증가는 경량 교통 시나리오에선 5.5%, 고밀도 시나리오에선 10.5%에 불과하여 강력한 확장성을 보여준다.
• 모든 테스트 교통 조건에서 SRTS 알고리즘은 실현 가능하고 충돌 없으며 연결성 보장된 경로를 100% 성공률로 찾는다.