On the Use of Immersive Digital Technologies for Designing and Operating UAVs

要約

無人航空機（UAV）は、通信リレーネットワーク向けのアジャイルで安全で効率的なソリューションを提供します。
ただし、モデリングと制御は困難であり、シミュレーションと実際の条件との間の不一致は、実際の展開を制限します。
さらに、状況認識を改善することが不可欠です。
これらの課題を克服するために、Digital Twin（DT）やExtended Reality（XR）などの没入型デジタルテクノロジーとUAVの操作を統合するいくつかの研究を提案しました。
このペーパーでは、UAVの没入型デジタルテクノロジーが関与する最新の研究と開発の包括的な概要を提供します。
UAVシステムのDTの機能を改善するために、機械学習（ML）技術、特に深い強化学習（DRL）の使用を調査します。
私たちは、議論を提供し、重要な研究ギャップを特定し、生成AI（GAI）に基づいて対策を提案し、UAVのDTテクノロジーの進歩におけるAIの重要な役割を強調します。
さらに、文献をレビューし、議論を提供し、XRテクノロジーがGAIのサポートでUAV操作をどのように変換できるかを調べ、その実際的な課題を調査します。
最後に、UAV操作のための没入型デジタルテクノロジーの適用をさらに開発するために、将来の研究の方向性を提案します。

要約(オリジナル)

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) offer agile, secure and efficient solutions for communication relay networks. However, their modeling and control are challenging, and the mismatch between simulations and actual conditions limits real-world deployment. Moreover, improving situational awareness is essential. Several studies proposed integrating the operation of UAVs with immersive digital technologies such as Digital Twin (DT) and Extended Reality (XR) to overcome these challenges. This paper provides a comprehensive overview of the latest research and developments involving immersive digital technologies for UAVs. We explore the use of Machine Learning (ML) techniques, particularly Deep Reinforcement Learning (DRL), to improve the capabilities of DT for UAV systems. We provide discussion, identify key research gaps, and propose countermeasures based on Generative AI (GAI), emphasizing the significant role of AI in advancing DT technology for UAVs. Furthermore, we review the literature, provide discussion, and examine how the XR technology can transform UAV operations with the support of GAI, and explore its practical challenges. Finally, we propose future research directions to further develop the application of immersive digital technologies for UAV operation.

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