[論文レビュー] Simulation of Real-time Routing for UAS traffic Management with Communication and Airspace Safety Considerations

Jin Zhao, Ziyi Zhao+6 more|arXiv (Cornell University)|Feb 27, 2020

Robotic Path Planning Algorithms参考文献 23被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、高密度都市環境におけるリアルタイムUAS交通管理のためのスパース表現時空間（SRTS）ルーティングアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、空域の安全性と通信リソース制約を統合し、84%高速なルーティングと70%低いメモリ使用量を実現する。従来のT-Sルーティングと比較して、エネルギー効率が高く衝突のない経路を提供し、シミュレーションでは100%の接続性とゼロの衝突を確保する。

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.

研究の動機と目的

• 都市部における高密度のsUAS交通を管理するという増加する課題に対処し、空域の安全性と通信の信頼性を確保すること。
• セルラー接続されたsUASに対して、衝突を事前に回避し、通信接続性を保証するリアルタイムで集中型のルーティングアルゴリズムを開発すること。
• 経路の転換回数を減らすことで制御推力を最小限に抑え、エネルギー効率を向上させること。
• 本手法の性能を、速度、メモリ効率、リソース利用効率の観点から、既存のルーティング手法と比較して評価すること。
• 将来のスマートシティやインテリジェント交通システムに向けたスケーラブルで自律的なUAS交通管理を実現すること。

提案手法

• SRTSルーティングアルゴリズムは、動的・静的障害物をスパース表現で表現し、メモリオーバーヘッドを低減するため、現在および将来の環境データのみを格納する。
• 空域を時空間グリッドとしてモデル化し、静的禁止飛行ゾーンおよび他のsUASや混雑した通信セルといった動的障害物を統合する。
• 経路の転換回数を最小限にすることで、最小飛行距離と最小制御推力の最適化を実現する。
• 集中型の事前発進ルーティングエンジンが、各sUASの発進前に衝突のない、接続性が保証された経路を計算する。
• 変動する交通密度と制約条件下での性能評価のために、マルチエージェントシミュレーションプラットフォーム（MATRUS）と統合する。
• 即時リフレッシュメカニズムを用いて、リアルタイムの環境更新を適用し、動的変化への適応性を確保する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高密度都市環境において、リアルタイムUASルーティングをどのように最適化すれば、空域の安全性と通信リソースの可用性を同時に確保できるか？
• RQ2 従来の時空間（T-S）ルーティングと比較して、提案されたSRTSアルゴリズムは、ルーティング計算時間とメモリ使用量をどの程度削減できるか？
• RQ3 SRTSアルゴリズムは、高密度sUAS運用における飛行時間、衝突率、スループット、通信接続性にどのような影響を与えるか？
• RQ4 禁止飛行ゾーンと動的通信混雑の導入は、ルーティングアルゴリズムのスケーラビリティとパフォーマンスにどのような影響を与えるか？
• RQ5 SRTSアルゴリズムは、現実的な都市交通状況下でも100%の接続性とゼロの衝突率を達成できるか？

主な発見

• SRTSルーティングアルゴリズムは、ベースラインのT-Sルーティングと比較して、平均ルーティング時間を84.12%短縮し、重交通状況では0.37msを達成した。
• SRTSでは、重交通状況で禁止飛行ゾーンを含む場合、T-Sルーティングの3513MBと比較して平均725MBのメモリ使用量に抑えられ、70%以上の削減が達成された。
• アルゴリズムは、重交通状況（10秒ごとに1台のsUASが発進）下でも、100%の通信接続性を維持し、すべての潜在的衝突を排除した。
• 衝突回避とリソース制約のため、未管理状態と比較して飛行時間は2.74%未満の増加に抑えられ、スループットは23.3%の減少にとどまった。
• 禁止飛行ゾーンの導入によるメモリ使用量の増加は、軽交通時で5.5%、重交通時で10.5%にとどまり、強力なスケーラビリティを示した。
• SRTSアルゴリズムは、全テスト交通状況において、実行可能で衝突のない、接続性が保証された経路を100%の成功率で発見した。