Routing and Scheduling Optimization for Urban Air Mobility Fleet Management using Quantum Annealing

要約

交通渋滞の増大とその環境的・経済的影響により、都市交通と配送のためのアーバン・エア・モビリティ（UAM）の統合が加速しています。
安全で効果的な運航を確保するには、都市で予想される高密度の航空交通を効率的に管理することが重要です。
この研究では、都市部で運行する大規模な UAM 車両のニーズに対応するためのルーティングとスケジューリングのフレームワークを提案します。
数学的最適化技術を使用して、車両群の効率的で衝突を回避したルートを計画します。
ルート計画を最大重み付き独立集合問題として定式化すると、さまざまなアルゴリズムや、近年大幅な進歩が見られる量子アニーラーなどの特殊な最適化ハードウェアを利用できるようになります。
私たちの手法は、シンガポールの空域に合わせて調整された交通管理シミュレーターを使用して検証されています。
私たちのアプローチは、地域全体に交通を分散させることで空域の利用を高めます。
この研究は、UAM トラフィック管理における最適化技術の潜在的な応用範囲を広げます。

要約(オリジナル)

The growing integration of urban air mobility (UAM) for urban transportation and delivery has accelerated due to increasing traffic congestion and its environmental and economic repercussions. Efficiently managing the anticipated high-density air traffic in cities is critical to ensure safe and effective operations. In this study, we propose a routing and scheduling framework to address the needs of a large fleet of UAM vehicles operating in urban areas. Using mathematical optimization techniques, we plan efficient and deconflicted routes for a fleet of vehicles. Formulating route planning as a maximum weighted independent set problem enables us to utilize various algorithms and specialized optimization hardware, such as quantum annealers, which has seen substantial progress in recent years. Our method is validated using a traffic management simulator tailored for the airspace in Singapore. Our approach enhances airspace utilization by distributing traffic throughout a region. This study broadens the potential applications of optimization techniques in UAM traffic management.

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