ABSTRACT
概要
Doc2Controlは、自然言語で記述されたタスクとUAV支援キャンパス車両システムのスケジューリング・制御判断を接続する。LLMから得られる優先度の不確実性をモデル化し、制御上重要なタスクに最低サービス頻度を課したうえで、緩和混合整数最適化とリシーディングホライズン制御により、スケジューリング、通信、計算、バッテリ資源を共同配分する。報告されたシミュレーションでは、資源制約下で意味・制御効用、重要タスクの充足、安全性、エネルギー効率が改善している。
Doc2Control: LLM-Guided Scheduling and Control for UAV-Assisted Campus Vehicles
IEEE Transactions on Vehicular Technology, Early Access(2026)
ABSTRACT
Doc2Controlは、自然言語で記述されたタスクとUAV支援キャンパス車両システムのスケジューリング・制御判断を接続する。LLMから得られる優先度の不確実性をモデル化し、制御上重要なタスクに最低サービス頻度を課したうえで、緩和混合整数最適化とリシーディングホライズン制御により、スケジューリング、通信、計算、バッテリ資源を共同配分する。報告されたシミュレーションでは、資源制約下で意味・制御効用、重要タスクの充足、安全性、エネルギー効率が改善している。