SwarmGPT-Primitive: A Language-Driven Choreographer for Drone Swarms Using Safe Motion Primitive Composition

要約

ハードウェアとソフトウェアの進歩により、ドローンによるパフォーマンスはエンターテインメント業界でますますその地位を確立しています。
ただし、ドローンの群れのためのスムーズで安全な振り付けを設計することは複雑であり、多くの場合、専門分野の知識が必要です。
この作業では、大規模言語モデル (LLM) の推論機能と安全な動作計画を統合して、展開可能なドローン群の振り付けを容易にする、言語ベースの振付器である SwarmGPT-Primitive を紹介します。
LLM は、モーション プリミティブのライブラリを利用して、特定の音楽作品の振り付けを作成します。
言語ベースのコレオグラファーは、最適化ベースの安全フィルターで強化されており、実現可能性と安全性の制約に違反した場合に最小限の調整を行うことで、現実世界の展開に適したコレオグラフィーを保証します。
全体的な SwarmGPT-Primitive フレームワークは、振り付けデザインを安全なモーション プランニングから切り離します。これにより、専門家でないユーザーでも、衝突やダウンウォッシュ効果の回避、作動制限の満足などの制約への準拠を気にすることなく、コンポジションを再プロンプトして調整することができます。
さまざまな曲に基づいて設計された振り付けを実行する最大 20 台のドローンの群れによるシミュレーションと実験を通じてアプローチを実証し、実際の展開に向けて効果的で同期したドローンの振り付けを生成するシステムの機能を強調します。

要約(オリジナル)

Catalyzed by advancements in hardware and software, drone performances are increasingly making their mark in the entertainment industry. However, designing smooth and safe choreographies for drone swarms is complex and often requires expert domain knowledge. In this work, we introduce SwarmGPT-Primitive, a language-based choreographer that integrates the reasoning capabilities of large language models (LLMs) with safe motion planning to facilitate deployable drone swarm choreographies. The LLM composes choreographies for a given piece of music by utilizing a library of motion primitives; the language-based choreographer is augmented with an optimization-based safety filter, which certifies the choreography for real-world deployment by making minimal adjustments when feasibility and safety constraints are violated. The overall SwarmGPT-Primitive framework decouples choreographic design from safe motion planning, which allows non-expert users to re-prompt and refine compositions without concerns about compliance with constraints such as avoiding collisions or downwash effects or satisfying actuation limits. We demonstrate our approach through simulations and experiments with swarms of up to 20 drones performing choreographies designed based on various songs, highlighting the system’s ability to generate effective and synchronized drone choreographies for real-world deployment.

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