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摘要 — 随着传统管制空域的空中交通密度和复杂性不断增加，以及个人空中交通或按需空中出租车在低空空域预计会进行大量垂直起降 (VTOL) 操作，未来需要一个自主空中交通管制系统（完全自动化的空域）作为处理密集、复杂和动态空中交通的最终解决方案。在这项工作中，我们设计并构建了一个人工智能 (AI) 代理来执行空中交通管制排序和分离。方法是将此问题制定为强化学习模型，并使用分层深度强化学习算法来解决它。为了演示，NASA Sector 33 应用程序已被用作我们的代理的模拟器和学习环境。结果表明，该 AI 代理可以安全有效地引导飞机通过“Sector 33”，并在计量定位点实现所需的分离。
自主飞机排序和分离 ...
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