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  1. arXiv eVTOL预印本历史资料

    AAM-VDT:用于先进空中交通远程操作的车辆数字孪生

    本研究通过创建一个针对eVTOL飞行器的车辆数字孪生(VDT)系统,推动了先进空中交通(AAM)中的远程操作。该系统旨在提高远程控制的安全性和效率,特别是在超视距(BVLOS)操作中。通过将数字孪生技术与沉浸式虚拟现实(VR)界面相结合,我们显著提升了远程操作员的情境感知和控制精度。我们的VDT框架将沉浸式远程操作与高保真气动数据库相结合,对于真实模拟飞行动态和控制策略至关重要。我们的方法核心是一个eVTOL的高保真数字复制品,放置在模拟现实中,准确反映物理定律,使操作员能够通过主从动态管理飞行器,显著优于传统的2D界面。所设计系统的架构确保了操作员、数字孪生和实际飞行器之间的无缝交互,实现精确、即时的反馈。涉及推进数据收集、仿真数据库保真度验证和远程操作测试的实验评估,验证了系统在精确控制指令传输和保持数字-物理eVTOL同步方面的能力。我们的研究结果强调了VDT系统在提高AAM效率和安全方面的潜力,为自主飞行器的更广泛应用铺平了道路。(预印本;同行评审状态请核对原文。)

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  1. arXiv eVTOL预印本历史资料

    迈向标准化的强化学习框架用于AAM应急管理

    先进空中交通(AAM)是下一代航空运输方式,包括电动垂直起降(eVTOL)飞机、日益自主的飞行操作以及小型无人机包裹投递等新进入者。随着这些新机型和运营概念的出现,人们希望在城市区域及其周边地区大幅提高密度,利用新型电池技术,并朝着更自主驾驶的飞机发展。为实现这些目标,必须引入新的安全管理系统能力,以快速评估风险在复杂危害范围内的演变,并在必要时通过监督或自动决策执行适当措施来降低风险。最近,强化学习在实时决策方面显示出在各种应用中的潜力,包括应急处理管理。在这项工作中,我们将应急处理管理问题表述为马尔可夫决策过程(MDP),并将应急处理管理MDP整合到AAM-Gym模拟框架中。这使得强化学习算法的快速原型设计和现有系统的评估成为可能,从而为未来算法开发提供一个社区基准。我们报告了环境的基线统计信息,并提供了示例性能指标。(预印本;同行评审状态请核对原文。)