Safe Platooning of Unmanned Aerial Vehicles via Reachability
Notice bibliographique
Résumé
Recently, there has been immense interest in using unmanned aerial vehicles (UAVs) for civilian operations such as package delivery, firefighting, and fast disaster response. As a result, UAV traffic management systems are needed to support potentially thousands of UAVs flying simultaneously in the airspace, in order to ensure their liveness and safety requirements are met. Hamilton-Jacobi (HJ) reachability is a powerful framework for providing conditions under which these requirements can be met, and for synthesizing the optimal controller for meeting them. However, due to the curse of dimensionality, HJ reachability is only tractable for a small number of vehicles if their set of maneuvers is unrestricted. In this paper, we define a platoon to be a group of UAVs in a single-file formation. We model each vehicle as a hybrid system with modes corresponding to its role in the platoon, and specify the set of allowed maneuvers in each mode to make the analysis tractable. We propose several liveness controllers based on HJ reachability, and wrap a safety controller, also based on HJ reachability, around the liveness controllers. For a single altitude range, our approach guarantees safety for one safety breach; in the unlikely event of multiple safety breaches, safety can be guaranteed over multiple altitude ranges. We demonstrate the satisfaction of liveness and safety requirements through simulations of three common scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».