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电动垂直起降（eVTOL）飞行器因其机动性和灵活性而被认可，为我们的交通系统提供了一种有前景的替代方案。然而，这些飞行器的操作有效性面临许多挑战，例如能量与时间效率之间的微妙平衡，这源于不可预测的环境因素，包括风场。已采用基于数学建模的方法来规划飞行器在城市风场中的飞行路径，目标是节省能量和时间成本。虽然有效，但它们在适应动态和复杂环境方面存在局限。为了优化eVTOL在动态风场中飞行的能量和时间效率，我们引入了一种基于深度强化学习的新路径规划方法。我们通过大量实验评估了该方法，将其与迪杰斯特拉算法进行比较——该算法是确定加权图中最短路径的理论最优方法，其中权重代表能量或时间成本。结果表明，我们的方法在能量和时间效率之间实现了优雅的平衡，非常接近这两个目标的理论最优值。（预印本；同行评审状态请核对原文。）
日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）的一项研究提出，通过将VFR飞行限制在精心设计的四维操作体积内，可在低空空域实现VFR与无人机、eVTOL等的协同运行。研究基于实际飞行测试，验证了操作体积约束的有效性，为低空空域整合提供了技术路径。
推荐理由：该研究提出通过操作体积约束VFR飞行以实现低空空域整合，为eVTOL和无人机在复杂空域中的协同运行提供了技术路径，对空管系统设计和适航审定标准具有参考价值。
先进空中交通（AAM）的快速扩展使得基于走廊的结构空域成为高密度无人机（UAV）交通的有前景的基础设施。编队飞行可以通过抑制激波传播来提高走廊容量，但在坡道分支、合并和拥堵期间，刚性编队会变得低效或不安全。为了解决这个问题，本文提出了一种任务驱动的分支-合并控制框架，用于结构空域中的无人机编队。首先，建立了一个走廊-坡道分支结构空域模型，以表征交通动态和空间约束。在此基础上，一种快速任务驱动的聚类机制整合了空间连通性、飞行意图和空中任务交互，以实现坡道分支和交通重塑的实时分支和合并。为了使分支-合并重新配置在编队的媒体访问控制（MAC）层上可执行，进一步设计了一种集群感知的分布式时分多址（CAD-TDMA）协议。它在保护集群内控制同步的同时，保守地重复使用低风险的集群间时隙。仿真结果表明，所提出的分支-合并算法在严重物理重叠和拥堵下保持接近零的几何误分类。通过编队分支-合并轨迹，CAD-TDMA在固定TDMA和WiFi MAC上实现了最佳的延迟-损失-吞吐量权衡。这表明所提出的编队控制框架可以同时支持实时编队重新配置和可靠的通信。（预印本；同行评审状态请核对原文。）