रूट योजना और टकराव की पहचान | समय-आयाम वाले स्थान के साथ काम करना

एक बार आप संचालन के इरादे को साझा करने की बात सोचें, तो रूट को समय-चिह्नों वाले आकाश-आयतन की तरह देखना पड़ता है। यहाँ से आगे, रूट योजना के लिए यह हमारा अपना डिज़ाइन प्रस्ताव है। यह कोई ऐसा एल्गोरिदम नहीं जो किसी विमानन मानक के अनुपालन या असली विमान की सुरक्षा को दर्शाता हो।

सीमाओं के तहत सबसे छोटा चक्कर हल करना Dynamic programming approaches for the traveling salesman problem with drone (Airffic Logistics) का विषय है।

नक्शे पर पार करती दो रेखाओं का अर्थ अलग होता है अगर वे अलग समय पर पार करती हैं। दूसरी ओर, योजनाबद्ध समय अलग हों तब भी आपको देरी और स्थिति की त्रुटि का हिसाब रखना पड़ता है। कच्चे बिंदुओं और रेखाओं की जगह, हर विमान और संचालन के लिए उपयुक्त स्थान और समय की अनिश्चितता का मॉडल बनाइए।

वैचारिक मॉडल
  V_A(t): समय t पर विमान A जिस स्थान में हो सकता है
  V_B(t): समय t पर विमान B जिस स्थान में हो सकता है

अगर, आँके जा रहे समय-खिड़की के किसी भी बिंदु पर,
  V_A(t) ∩ V_B(t) खाली नहीं है
  → इसे योजना के संभावित टकराव की तरह लें

अहम: यह सूत्र बफ़र का आकार तय नहीं करता

अगर आप मोटे समय-चरणों पर तुलना करते हैं, तो चरणों के बीच एक-दूसरे को पार करते विमान छूट सकते हैं। सतत अंतरालों पर प्रतिच्छेदन, रूढ़िवादी सीमाओं और नमूनाकरण त्रुटि के आकलन के लिए डिज़ाइन कीजिए। स्क्रीन की सुविधा को कभी असली संचालन के पृथक्करण मानक तय न करने दीजिए।

ट्रक और ड्रोन के संयुक्त रूटिंग का शुरुआती बिंदु The vehicle routing problem with drones (Airffic Logistics) है।

• 1. इनपुट और डेटा की ताज़गी जाँचिए; कुछ भी अज्ञात हो तो पुष्टि के लिए रोकिए।
• 2. स्थान और समय के अनुमत आयतनों की संभावनाएँ बनाइए।
• 3. सिर्फ़ वे संभावनाएँ रखिए जो विमान और मिशन की शर्तें पूरी करती हैं।
• 4. संचालन के दूसरे इरादों के साथ संभावित टकराव पहचानिए।
• 5. उद्देश्य-फ़ंक्शन से तुलना कीजिए और कारण संलग्न करके संभावनाएँ लौटाइए।
• 6. तय करने के क्षण पर, डेटा संस्करण और टकराव फिर से जाँचिए।

अगर दो लोग एक ही क्षण पर एक ही समय-खिड़की चुनें, तो आपको दोनों से "आरक्षित" नहीं कहना चाहिए। तय करने का चरण संगत रहना चाहिए, और अगर योजना का संस्करण पुराना पड़ गया हो, तो उसे दोबारा गणना के लिए लौटा दीजिए।

एक छोटा असली उदाहरण: जब आप ड्रोन पोर्ट पर उतरने का समय बुक करते हैं (Airffic Port), तो पहले से भरा स्लॉट दूसरी बुकिंग मना कर देता है। बुकिंग के लिए साइन-इन चाहिए।

समस्या को बाँटकर हिस्सों में हल करना A decomposition-based iterative optimization algorithm for traveling salesman problem with drone (Airffic Logistics) का तरीका है।

किसी भी चीज़ को इस गारंटी की तरह पेश मत कीजिए कि टकराव नहीं होगा। बताइए कि क्या आँका गया और क्या खुला है। रूट की संभावना की गणना कर पाना और सुरक्षित उड़ पाना दो अलग बातें हैं, और दूसरी की अपनी जाँचें चाहिए।

यह परखने के लिए कि डिज़ाइन के चरण में दो संचालन-इरादे स्थान और समय में ओवरलैप करते हैं या नहीं, संचालन-इरादों के बीच 4D ओवरलैप की जाँच (Airffic Architect) आज़माइए।

सबसे खराब स्थिति के नतीजों से दिखाई गई सीमाओं के लिए The vehicle routing problem with drones: Several worst-case results (Airffic Logistics) देखिए।