Воздушное такси: Оптимизация маршрутов с помощью ИИ

Автор: Денис Аветисян

Новая система, основанная на машинном обучении с подкреплением, позволяет значительно сократить время в пути для пассажиров воздушного транспорта, учитывая наземную и воздушную инфраструктуру.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Предлагаемая модель системы представляет собой комплексную структуру, предназначенную для организации воздушного такси «от двери до двери», охватывающую все аспекты - от планирования маршрута до непосредственной доставки пассажиров. — Предлагаемая модель системы представляет собой комплексную структуру, предназначенную для организации воздушного такси «от двери до двери», охватывающую все аспекты — от планирования маршрута до непосредственной доставки пассажиров.

Разработанный алгоритм UAGMC оптимизирует выбор вертипортов и моделирует пространственно-временные характеристики для повышения эффективности воздушных такси.

Несмотря на растущий интерес к городской воздушной мобильности, эффективная интеграция воздушного и наземного транспорта для оптимизации маршрутов остается сложной задачей. В данной работе, посвященной ‘Heterogeneous Vertiport Selection Optimization for On-Demand Air Taxi Services: A Deep Reinforcement Learning Approach’, предложен фреймворк UAGMC, использующий обучение с подкреплением для оптимизации выбора вертипортов и планирования воздушных такси. Экспериментальные результаты демонстрируют, что UAGMC позволяет снизить среднее время в пути на 34% по сравнению с традиционными методами, обеспечивая более эффективное мультимодальное транспортное сообщение. Какие перспективы открываются для дальнейшего развития интеллектуальных систем городской мобильности на основе координации воздушного и наземного транспорта?

Городская Воздушная Мобильность: Новый Горизонт Транспорта

Наблюдается устойчивая тенденция к перегруженности наземных транспортных сетей в крупных городах, что оказывает негативное влияние на производительность труда и качество жизни населения. Постоянные пробки приводят к значительным потерям времени, увеличивают расходы на топливо и обслуживание транспортных средств, а также способствуют росту загрязнения воздуха. Увеличение числа автомобилей не соответствует росту пропускной способности дорог, что усугубляет ситуацию и приводит к экономическим издержкам, связанным с задержками в доставке грузов и снижением мобильности рабочей силы. Данное явление особенно остро проявляется в мегаполисах, где концентрация населения и транспортных средств достигает критических значений, требуя поиска инновационных решений для оптимизации транспортной инфраструктуры и повышения эффективности перемещения людей и товаров.

Городская воздушная мобильность (УВМ) представляет собой перспективное решение для преодоления растущей нагрузки на наземные транспортные сети. Используя неиспользованное низковысотное воздушное пространство и передовые технологии создания летательных аппаратов, УВМ предлагает альтернативный способ перемещения в городских условиях. В отличие от традиционных транспортных средств, УВМ предполагает использование электрических вертикальных взлетно-посадочных аппаратов (eVTOL), которые отличаются тихой работой и экологической безопасностью. Потенциал УВМ заключается в снижении заторов на дорогах, сокращении времени в пути и повышении качества жизни в городах, позволяя обойти наземные ограничения и использовать трехмерное пространство для эффективной транспортировки.

Реализация концепции городской воздушной мобильности (Urban Air Mobility) напрямую зависит от создания эффективных и масштабируемых служб воздушного такси, использующих летательные аппараты с электрическим вертикальным взлетом и посадкой (eVTOL). Эти воздушные суда, работающие на электричестве, призваны обеспечить экологически чистое и быстрое перемещение в городских условиях, минуя наземные пробки. Ключевым аспектом является не только техническая разработка eVTOL, но и создание инфраструктуры для их обслуживания — вертипортов, систем управления воздушным движением и платформ для бронирования и оплаты услуг. Масштабируемость подразумевает возможность одновременного обслуживания большого количества пассажиров и маршрутов, что требует автоматизации процессов и оптимизации логистики. Успешное внедрение таких служб воздушного такси позволит существенно разгрузить наземные транспортные сети и повысить качество жизни в мегаполисах, предлагая принципиально новый способ передвижения.

Предложенная схема UnifiedAir-GroundMobilityCoordination Optimization (UAGMC) обеспечивает оптимизацию координации воздушного и наземного передвижения.

Моделирование Вызова Воздушного Такси: Формализация Проблемы

Оптимизация работы воздушных такси требует надежной структуры для последовательного принятия решений, наилучшим образом описываемой моделью Марковского процесса принятия решений (МППР). МППР позволяет формализовать сложные взаимосвязи между спросом, доступностью транспортных средств и пропускной способностью вертипортов. В рамках МППР, состояние системы определяется текущим распределением транспортных средств по вертипортам и ожидающим запросами, действия представляют собой перераспределение транспортных средств, а награда отражает эффективность обслуживания запросов и минимизацию времени ожидания. Формальное представление задачи в виде МППР позволяет применять алгоритмы динамического программирования и обучения с подкреплением для разработки оптимальных стратегий управления воздушными такси, учитывающих динамически меняющиеся условия и максимизирующих общую производительность системы.

Марковская модель принятия решений (МППР) позволяет эффективно моделировать взаимосвязь между спросом на воздушные такси, доступностью транспортных средств и пропускной способностью вертипортов. Спрос представляется как случайный процесс, определяющий количество запросов на перелеты в заданный период времени. Доступность транспортных средств учитывает количество воздушных такси, находящихся в рабочем состоянии и готовых к выполнению рейсов. Пропускная способность вертипортов ограничивает максимальное количество операций взлета и посадки в единицу времени. МППР позволяет формализовать эти факторы как состояния системы, а решения о назначении рейсов — как действия, влияющие на переход между состояниями и определяющие общую эффективность работы сети воздушных такси. Математически, это можно представить как $\{S, A, P, R\}$ , где S — множество состояний, A — множество действий, P — вероятность перехода между состояниями, а R — функция вознаграждения.

Для эффективной организации работы воздушных такси требуется агент, способный обучаться оптимальным стратегиям взаимодействия со средой, что делает обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) наиболее подходящим подходом. В контексте воздушных такси, RL-агент взаимодействует с симулированной или реальной средой, получая информацию о текущем состоянии (например, местоположении транспортных средств, спросе, загруженности вертипортов) и вознаграждение за принятые решения (например, успешное выполнение заказа, минимизация времени ожидания). Агент использует эти данные для корректировки своей политики принятия решений с целью максимизации суммарного вознаграждения в долгосрочной перспективе. Алгоритмы RL, такие как Q-learning или Policy Gradient, позволяют агенту итеративно улучшать свою стратегию, адаптируясь к изменяющимся условиям и оптимизируя ключевые показатели эффективности системы воздушных такси.

Сравнение стратегий распределения пассажиров ([latex]SPF[/latex], [latex]STTF[/latex], [latex]QTTI[/latex], и [latex]UAGMC-A[/latex]) показывает, как каждая из них влияет на количество ожидающих пассажиров на каждой вертипортовой площадке с течением времени. — Сравнение стратегий распределения пассажиров ( $SPF$ , $STTF$ , $QTTI$ , и $UAGMC-A$ ) показывает, как каждая из них влияет на количество ожидающих пассажиров на каждой вертипортовой площадке с течением времени.

Интеллектуальное Обучение с PPO: Оптимизация Стратегий

Алгоритм Proximal Policy Optimization (PPO) является передовым методом обучения с подкреплением (RL), характеризующимся высокой стабильностью и эффективностью использования данных. В отличие от других алгоритмов RL, PPO использует механизм «обрезанной» (clipped) функции потерь, ограничивая изменение политики на каждом шаге обучения. Это позволяет избежать резких изменений в поведении агента, обеспечивая более стабильный процесс обучения и предотвращая катастрофическое забывание ранее полученных знаний. Высокая эффективность использования данных достигается за счет возможности многократного использования одного и того же опыта для обновления политики, что значительно сокращает общее количество необходимых взаимодействий со средой для достижения оптимального результата.

Алгоритм Proximal Policy Optimization (PPO) позволяет службе аэротакси динамически адаптироваться к изменяющимся уровням спроса и оптимизировать маршрутизацию транспортных средств. В ходе испытаний применение PPO привело к снижению среднего общего времени в пути на 34% по сравнению с традиционными методами управления транспортным потоком. Данная оптимизация достигается за счет непрерывного обучения агента на основе реальных данных о спросе и текущей загруженности сети, что позволяет оперативно корректировать маршруты и распределять транспортные средства для минимизации задержек и повышения эффективности обслуживания.

В ходе тестирования предложенной структуры UAGMC, использующей алгоритм PPO, было достигнуто среднее общее время поездки в 46.63 единицы. Данный показатель был получен в результате оптимизации маршрутов и динамической адаптации к изменяющемуся уровню спроса. В дополнение к этому, среднее время ожидания пассажиров было снижено до 15.5 единиц, что свидетельствует о повышении эффективности обслуживания и улучшении пользовательского опыта.

Процесс обслуживания воздушного такси от двери до двери состоит из четырех последовательных этапов.

Инфраструктура и Масштабируемость: Путь к Реализации

Успешное внедрение служб воздушного такси напрямую зависит от развития сети вертипортов — специализированных площадок для взлета, посадки и обслуживания электрических вертикальных летательных аппаратов (eVTOL). Недостаточно просто создать летательный аппарат; необходима соответствующая инфраструктура, включающая в себя не только надежные посадочные площадки, но и современные пассажирские терминалы, зоны ожидания, системы зарядки и технического обслуживания. Эффективное планирование расположения вертипортов, учитывающее транспортную доступность, городскую планировку и потенциальный пассажиропоток, является ключевым фактором для обеспечения удобства и масштабируемости всей системы воздушного такси. Инвестиции в развитие этой инфраструктуры — основа для реализации концепции воздушной мобильности как реальной альтернативы наземному транспорту в будущем.

Влияние вместимости электрических вертикальных летательных аппаратов (eVTOL) на эффективность работы воздушного такси является критически важным фактором. Недостаточная вместимость может привести к увеличению количества рейсов, необходимому для обслуживания спроса, что, в свою очередь, создаст перегруженность в воздушном пространстве и на наземной инфраструктуре — вертипортах. Более высокая вместимость, напротив, позволяет снизить частоту рейсов и оптимизировать использование ресурсов, однако требует более крупных вертипортов и эффективной организации посадки и высадки пассажиров. Оптимальный баланс между вместимостью eVTOL и пропускной способностью вертипортов — ключевой элемент для создания устойчивой и эффективной системы воздушного такси, способной обеспечить быстрый и удобный транспорт в городских условиях.

Разработанный фреймворк UAGMC демонстрирует значительное повышение эффективности воздушных перевозок. Исследования показали, что применение UAGMC позволяет сократить среднее общее время в пути на 65% по сравнению с традиционным методом SPF. Более того, этот результат превосходит показатели сильнейшей системы, основанной на правилах, QTTI, на 10%. Такое существенное снижение времени в пути указывает на перспективность UAGMC для оптимизации маршрутов и повышения пропускной способности воздушных такси, что особенно важно для масштабирования и успешной реализации данной транспортной системы.

Анализ времени в пути пассажиров, направляемых на Вертипорт 0 и Вертипорт 1, показывает, что различные методы приводят к различиям в среднем времени в пути ([latex]ATT[/latex]) и общем времени ожидания ([latex]AWT[/latex]). — Анализ времени в пути пассажиров, направляемых на Вертипорт 0 и Вертипорт 1, показывает, что различные методы приводят к различиям в среднем времени в пути ( $ATT$ ) и общем времени ожидания ( $AWT$ ).

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию систем, способных адаптироваться к сложным условиям городской мобильности. Авторы, используя методы глубокого обучения с подкреплением, предлагают подход к оптимизации выбора вертипортов для воздушных такси, учитывая как воздушное, так и наземное пространство. Этот акцент на интеграции различных видов транспорта и моделировании пространственно-временных зависимостей соответствует пониманию, что устойчивость системы достигается не за счёт мгновенных решений, а благодаря медленным, продуманным изменениям. Как отмечал Андрей Колмогоров: «Математика — это искусство открывать закономерности в хаосе». Данная работа, по сути, и является попыткой выявить закономерности в хаотичном потоке городской жизни, предлагая решение, которое не просто оптимизирует текущую ситуацию, но и закладывает основу для долгосрочной устойчивости системы городской мобильности.

Что впереди?

Представленная работа, оптимизируя выбор вертипортов для воздушных такси, демонстрирует способность систем к адаптации в сложной среде. Однако, следует признать, что любая оптимизация — лишь временное решение. Городская мобильность — это не статичная задача, а постоянно меняющийся ландшафт, где новые факторы возникают быстрее, чем успевают устареть старые. Попытки создать идеальный алгоритм, вероятно, обречены на провал; гораздо ценнее создать систему, способную достойно стареть, обучаясь на ошибках и адаптируясь к непредсказуемости.

Вместо того чтобы стремиться к максимальной скорости, возможно, стоит обратить внимание на устойчивость. Оптимизация расписания — лишь одна сторона медали. Более глубокий анализ должен учитывать влияние воздушного транспорта на городскую инфраструктуру, шум, экологию и социальное неравенство. Иногда наблюдение за тем, как система эволюционирует естественным образом, оказывается более продуктивным, чем попытки насильственно ускорить этот процесс.

Будущие исследования должны сместить фокус с оптимизации отдельных маршрутов на создание интеллектуальных транспортных экосистем, способных предвидеть и смягчать последствия непредвиденных событий. Мудрые системы не борются с энтропией — они учатся дышать вместе с ней, используя ее как источник новых возможностей. Иногда наблюдение — единственная форма участия.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.21316.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-01 01:22