要約
目視外 (BVLOS) を超えて無人航空機システム (UAS) を採用することは、魅力的であり、やりがいのある仕事です。
UAS は今日の物流能力と緊急時対応能力を大幅に強化する可能性を秘めていますが、保護されていない歩行者の頭上を無人飛行物体が飛行することは、同様に重大な安全上のリスクを引き起こします。
この取り組みでは、2 つの方法で UAS を適用する際の安全性と法令順守の向上に向けて前進しています。
まず、確率的ミッション設計 (ProMis) フレームワーク内でのナビゲーションを示します。
この目的を達成するために、私たちのアプローチは確率論的ミッションランドスケープ (PML) をナビゲーション グラフに変換し、すべての基礎となる制約を遵守する確率からコストを導き出します。
2 番目に、宣言的にエンコードされたドメインの知識、法的要件、安全性の主張を活用してミッション設計プロセスをガイドすることにより、ProMis の上にクリアランス、説明、最適化 (CEO) サイクルを導入します。
不正確なクラウドソースの地図データと合成シナリオに基づいて、UAS ナビゲーションにおける手法の応用と有用性を説明します。
要約(オリジナル)
Employing Unmanned Aircraft Systems (UAS) beyond visual line of sight (BVLOS) is an endearing and challenging task. While UAS have the potential to significantly enhance today’s logistics and emergency response capabilities, unmanned flying objects above the heads of unprotected pedestrians induce similarly significant safety risks. In this work, we make strides towards improved safety and legal compliance in applying UAS in two ways. First, we demonstrate navigation within the Probabilistic Mission Design (ProMis) framework. To this end, our approach translates Probabilistic Mission Landscapes (PML) into a navigation graph and derives a cost from the probability of complying with all underlying constraints. Second, we introduce the clearance, explanation, and optimization (CEO) cycle on top of ProMis by leveraging the declaratively encoded domain knowledge, legal requirements, and safety assertions to guide the mission design process. Based on inaccurate, crowd-sourced map data and a synthetic scenario, we illustrate the application and utility of our methods in UAS navigation.
arxiv情報
| 著者 | Simon Kohaut,Benedict Flade,Devendra Singh Dhami,Julian Eggert,Kristian Kersting |
| 発行日 | 2024-06-21 12:03:50+00:00 |
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