Integrating Unmanned Aerial Vehicles in Airspace: A Systematic Review
[ X ]
Tarih
2024
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Maltepe Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
In this article, a comprehensive review of the integration of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) into shared airspace is presented. By applying a systematic review methodology, the study clarifies the main challenges, problems, and possible fixes related to safety, coordination, and regulatory frameworks. The results demonstrate the critical role that several elements play in supporting the safety of UAV integration. These elements include multi-layered airspace models, careful path planning, secure communication networks, Conflict Detection and Resolution (CDR) strategies, and strong regulations. The paper explores the potential of Human-in-the-loop Reinforcement Learning (HRL) and Reinforcement Learning (RL) algorithms to train UAVs for maneuvering through complex terrain and adapting to changing circumstances. The study's conclusions highlight the importance of ongoing research projects, stakeholder cooperation and continuous support for technology developments-all of which are necessary to ensure the safe and orderly integration of UAVs into airspace.
Bu makalede, İnsansız Hava Araçlarının (İHA) ortak hava sahasına entegrasyonu kapsamlı bir şekilde incelenmektedir. Sistematik inceleme metodolojisi kullanılarak çalışmada yasal düzenlemeler, uçuş emniyeti ve koordinasyon ile ilgili temel zorlukları, sorunları ve olası çözümleri ortaya koymaktadır. Bulgular çok katmanlı hava sahası modelleri, dikkatli rota planlama, güvenli iletişim ağları, çatışma tespiti ve çözümü stratejileri ile yapısal olarak güçlendirilmiş düzenlemeler dahil olmak üzere çeşitli unsurların İHA entegrasyonunda kritik bir rol oynadığını göstermektedir. Ayrıca İHA'ların karmaşık hava sahalarında ve değişken koşullara uyum sağlamalarını desteklemek adına önerilen çözümleri inceleyerek Reinforcement Learning (RL) ve Human-in-the-loop Reinforcement Learning (HRL) algoritmalarının potansiyeli ortaya konmuştur. Çalışmanın sonuçları, İHA'ların hava sahasına emniyetli ve düzenli bir şekilde entegre edilmesi için araştırma projelerinin sürekli olarak yürütülmesinin, paydaş işbirliğinin ve teknoloji geliştirmelerine kararlı desteğin önemini vurgulamaktadır.
Bu makalede, İnsansız Hava Araçlarının (İHA) ortak hava sahasına entegrasyonu kapsamlı bir şekilde incelenmektedir. Sistematik inceleme metodolojisi kullanılarak çalışmada yasal düzenlemeler, uçuş emniyeti ve koordinasyon ile ilgili temel zorlukları, sorunları ve olası çözümleri ortaya koymaktadır. Bulgular çok katmanlı hava sahası modelleri, dikkatli rota planlama, güvenli iletişim ağları, çatışma tespiti ve çözümü stratejileri ile yapısal olarak güçlendirilmiş düzenlemeler dahil olmak üzere çeşitli unsurların İHA entegrasyonunda kritik bir rol oynadığını göstermektedir. Ayrıca İHA'ların karmaşık hava sahalarında ve değişken koşullara uyum sağlamalarını desteklemek adına önerilen çözümleri inceleyerek Reinforcement Learning (RL) ve Human-in-the-loop Reinforcement Learning (HRL) algoritmalarının potansiyeli ortaya konmuştur. Çalışmanın sonuçları, İHA'ların hava sahasına emniyetli ve düzenli bir şekilde entegre edilmesi için araştırma projelerinin sürekli olarak yürütülmesinin, paydaş işbirliğinin ve teknoloji geliştirmelerine kararlı desteğin önemini vurgulamaktadır.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Reinforcement Learning, Unmanned Aerial Vehicle, Unmanned Traffic Management, Autonomous Vehicles, Artificial Intelligence
Kaynak
Journal of Aviation Research
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
6
Sayı
1
