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在3D 空间中感知低空航空器（LAA），可实现精确的3D 物体定位和行为理解。然而，针对3D 低空航空器感知的数据集仍然稀缺。为弥补这一不足，我们提出LAA3D，这是一个旨在推动低空航空器3D 检测与跟踪研究的大规模数据集。LAA3D包含15,000张真实图像和600,000帧合成图像，采集自城市和郊区等多种场景。数据集涵盖多种航空物体类别，包括电动垂直起降（eVTOL）飞行器、微型航空器（MAV）和直升机。每个实例均标注了3D 边界框、类别标签和实例身份信息，支持3D 物体检测、3D 多目标跟踪（MOT）以及6自由度姿态估计等任务。此外，我们建立了LAA3D基准，整合多种任务和方法，并采用统一的评估协议进行比较。此外，我们提出 MonoLAA，一种单目3D 检测基线方法。该方法能够利用变焦相机在焦距变化时实现稳健的3D 定位。在合成图像上预训练的模型经过微调后能够有效迁移至真实世界数据，展现出良好的仿真到现实泛化能力。我们的LAA3D为低空3D 物体感知的后续研究提供了全面基础。（预印本；同行评审状态请核对原文。）
城市空中移动性（UAM）通过使用电动垂直起降（eVTOL）飞行器提供按需空中移动性，以解决当前的交通拥堵问题。有效的交通管理对于高效运行UAM系统至关重要，尤其是在高需求场景下。在本文中，我们提出了一种集中式框架，用于按需UAM系统中eVTOL的无冲突起飞调度。具体而言，我们提供了一种调度策略，称为VertiSync，该策略在满足安全裕度和能量需求的前提下，联合调度UAM车辆以服务行程请求和重新平衡。我们表征了VertiSync的系统级吞吐量，该吞吐量决定了平均等待时间从稳定变为随时间增加的临界需求阈值。我们展示了所提出的策略在足够大的车队规模下最大化吞吐量，并且如果UAM网络具有某种对称性属性。我们通过洛杉矶市的案例研究展示了VertiSync的性能，并表明与先到先服务调度策略相比，它显著减少了平均乘客等待时间。（预印本；同行评审状态请核对原文。）
先进航空移动性（AAM）通过将运输系统扩展到近地面空域，提供创新解决方案以应对移动性挑战。在这一领域，电动垂直起降飞行器（eVTOL）执行多种任务以提高航空安全和效率，例如协同计算和感知。然而，eVTOL面临诸如紧凑外形和受限机载计算资源等限制。这些限制需要将任务卸载到附近的高性能基站（BSs）以实现及时处理。不幸的是，eVTOL的高机动性，加上其受限的飞行航线和异构资源管理，给动态任务卸载带来了显著挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种基于网络切片的低空智能网络（LAIN）框架，用于eVTOL任务。通过利用5G/6G中的先进网络切片技术，所提出的框架动态调整通信带宽、波束对齐和计算资源，以满足波动的任务需求。具体而言，该框架包括一种接入配对方法，用于预先安排最优的eVTOL-BS-切片分配，一种预评估算法以避免资源浪费，以及一种基于深度强化学习的切片编排机制，以优化资源分配和生命周期管理。仿真结果表明，所提出的框架在不同eVTOL速度下，相比现有基准在资源分配效率和运营/违规成本方面表现更优。（预印本；同行评审状态请核对原文。）