要旨: 都市型エアモビリティ（UAM）の実現には、複雑な都市環境において安全な航行を保証できる、スケーラブルなグローバル経路計画アルゴリズムが必要となる。本論文では、障害物までの距離と潜在的なリスクに基づいて、市域規模の空域を可変の粒度を持つセクタへ効率的に分割する、多スケールのリスク認識セル分解手法を提案する。従来の一様グリッド手法やサンプリングベースの手法とは異なり、本手法は解像度と計算速度のバランスを動的に調整する。さまざまな都市トポロジに対して、古典的なA*、Artificial Potential Fields（APF）、およびInformed RRT*との比較実験を行った結果、本手法は累積リスクが低い、より安全な経路を生成するだけでなく、計算時間を桁違いに削減することを示した。提案する枠組みである\Larp Path Plannerはオープンソースとして公開されており、再現可能な研究を都市全域の航空ナビゲーションで促進するために、OpenStreetMapと直接統合されている。
都市全域の低高度UAM：リスクを考慮したマルチスケール・セル分解によるスケーラブルなグローバル経路計画アプローチ
arXiv cs.RO / 2026/4/14
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要点
- 本論文は、複雑な都市における都市型モビリティ（UAM）のためのスケーラブルなグローバル経路計画を、マルチスケールでリスクを考慮したセル分解によって空域を分割することで扱う。
- 障害物への近接度と推定リスクに基づいてセクタの粒度を適応的に変化させ、均一グリッドやサンプリングベース手法よりも、計画の解像度と計算速度のバランスをより効果的に取ることを目指す。
- 提案手法（「Larp Path Planner」）を、A*、人工ポテンシャル場（APF）、Informed RRT*と複数の都市レイアウトで比較した実験では、累積リスクが低くより安全な軌道が得られ、計算も大幅に高速であることが示される。
- このフレームワークはオープンソースとして提示されており、OpenStreetMapと統合できるよう設計されている。これにより、再現可能な研究を可能にし、都市規模での空中ナビゲーションへの導入を容易にする。
