Integrating Large Language Models for UAV Control in Simulated Environments: A Modular Interaction Approach

要約

LLM (大型言語モデル) と UAV (無人航空機) テクノロジーの交差点は、UAV の機能を大幅に強化する可能性のある有望な研究分野を表しています。
この研究では、高度な自然言語処理を自律航空機システムに統合する機会に焦点を当て、UAV 制御における LLM の応用を調査します。
LLM は、UAV が自然言語コマンドを解釈して応答できるようにすることで、UAV の制御と使用を簡素化し、より幅広いユーザー ベースが UAV にアクセスできるようにし、より直観的なヒューマン マシン インタラクションを容易にします。
この論文では、自律的な意思決定、動的なミッション計画、状況認識の強化、安全プロトコルの改善など、LLM が UAV テクノロジーに影響を与える可能性があるいくつかの重要な領域について説明しています。
この研究は、現在の開発と潜在的な将来の方向性の包括的なレビューを通じて、LLM が UAV の運用をどのように変革し、複雑な環境において UAV の適応性、応答性、効率性を高める方法を明らかにすることを目的としています。
LLM を UAV 制御に統合するためのテンプレート開発フレームワークについても説明します。
既存の LLM モデルと一般的なロボット シミュレーション プラットフォームを統合した概念実証の結果が実証されています。
この調査結果は、対処すべき技術的および倫理的課題は数多くあるものの、LLM を UAV 制御に統合することは、自律型航空機システムの進歩に有望な意味を持つことを示唆しています。

要約(オリジナル)

The intersection of LLMs (Large Language Models) and UAV (Unoccupied Aerial Vehicles) technology represents a promising field of research with the potential to enhance UAV capabilities significantly. This study explores the application of LLMs in UAV control, focusing on the opportunities for integrating advanced natural language processing into autonomous aerial systems. By enabling UAVs to interpret and respond to natural language commands, LLMs simplify the UAV control and usage, making them accessible to a broader user base and facilitating more intuitive human-machine interactions. The paper discusses several key areas where LLMs can impact UAV technology, including autonomous decision-making, dynamic mission planning, enhanced situational awareness, and improved safety protocols. Through a comprehensive review of current developments and potential future directions, this study aims to highlight how LLMs can transform UAV operations, making them more adaptable, responsive, and efficient in complex environments. A template development framework for integrating LLMs in UAV control is also described. Proof of Concept results that integrate existing LLM models and popular robotic simulation platforms are demonstrated. The findings suggest that while there are substantial technical and ethical challenges to address, integrating LLMs into UAV control holds promising implications for advancing autonomous aerial systems.

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