미래 방향 인식 플러킹 속도 예측 기반 자율 군집

초록

본 논문은 기존의 반응형 플러킹 모델에 단기 속도 예측을 결합한 Future Direction‑Aware(FDA) 플러킹을 제안한다. 이 모델은 이웃의 미래 속도를 추정하는 예측 항을 블렌딩 파라미터 θ 로 조절된 가중치와 함께 사용해 정렬 속도와 군집 이동 효율을 향상시키며, 통신·센서 지연과 잡음에 대한 강인성을 보인다. 시뮬레이션 결과는 순수 반응형 모델 대비 정렬이 빠르고, 중심 경로 길이가 길며, 지연·노이즈 상황에서도 성능 저하가 적은 것을 확인한다.

상세 분석

FDA 플러킹은 기존 Boids‑계열 모델의 세 가지 기본 규칙(응집·분리·정렬)을 유지하면서, 정렬 항에 미래 속도 예측 v_pred = v + t_ph·u 를 추가한다. 블렌딩 파라미터 θ∈