БПЛА стремительно развивались и продемонстрировали удивительную гибкость. Их достижения теперь улучшают восприятие и принятие решений в интеллектуальных системах, предлагая мощные инструменты для модернизации традиционных систем и повышения операционной эффективности. Несмотря на эти сильные стороны, большинство БПЛА по-прежнему управляются людьми-операторами, что создает трудоемкие рабочие процессы и создает потенциальные угрозы безопасности. Существующие бортовые датчики еще больше ограничивают осведомленность операторов об окружающей среде, ограничивая эффективность БПЛА в сложных сценариях.

Недавние прорывы в области искусственного интеллекта представляют собой революционные решения. Базовые модели, такие как ChatGPT и SORA, демонстрируют рассуждения на уровне человека и адаптируемость в режиме реального времени в различных приложениях. Эти системы искусственного интеллекта особенно перспективны для повышения автономности БПЛА за счет улучшенного понимания окружающей среды и возможностей динамического реагирования. В этой статье рассматривается, как интеграция базовых моделей с технологиями БПЛА может революционизировать беспилотные операции на малых высотах.

Мы систематически анализируем междисциплинарные возможности между фреймворками искусственного интеллекта и воздушной робототехникой. Наш обзор закладывает концептуальную основу для исследователей, разрабатывающих автономные системы БПЛА следующего поколения. Используя возможности обобщения больших языковых моделей, это слияние может расширить применение БПЛА и снизить операционную нагрузку на человека. В конечном итоге исследование дает практическую информацию для создания интеллектуальных мобильных систем, которые адаптируются к меняющимся реальным вызовам.

Обзор систем БПЛА

Функциональные модули БПЛА

Системы БПЛА: функциональные модули и роли

1. Модуль восприятия

(1) Данный модуль собирает и интерпретирует данные датчиков для повышения осведомленности об окружающей среде. Датчики включают RGB-камеры, лидары, тепловизоры, радары и ультразвуковые устройства.
(2) Он поддерживает безопасный автономный полет и обнаруживает/отслеживает другие БПЛА в совместных миссиях.
(3) Передовое компьютерное зрение и машинное обучение улучшают обнаружение объектов, семантическую сегментацию и точность оценки движения.
(4) Объединение датчиков объединяет взаимодополняющие источники данных для адаптации к динамическим средам.

2. Модуль навигации

(1) Модуль преобразует запланированные траектории в точные траектории полета путем непрерывной оценки положения, ориентации и скорости БПЛА.
(2) Он использует GPS, IMU, визуальную одометрию и барометры с алгоритмами слияния для повышения надежности оценки состояния.
(3) В зонах, где нет GPS, технология SLAM обеспечивает надежную локализацию и картографирование окружающей среды.

3. Модуль планирования

(1) Этот модуль преобразует цели задачи в действенные планы полета с использованием данных восприятия.
(2) Алгоритмы планирования пути генерируют оптимизированные маршруты, включая A*, генетические алгоритмы и глубокое обучение с подкреплением.
(3) Для операций роя он координирует траектории полета для предотвращения столкновений и поддержания сплоченности группы.

4. Модуль управления

(1) Модуль регулирует двигатели и сервоприводы для стабилизации БПЛА во время полета. (2) Стратегии управления с обратной связью гарантируют, что БПЛА следуют по желаемым траекториям, несмотря на помехи.

5. Коммуникационный модуль

(1) Он управляет обменом данными между беспилотными летательными аппаратами, наземными станциями, спутниками и внешними системами.
(2) Методы связи включают Wi-Fi, 4G/5G и спутниковые линии, адаптированные к потребностям миссии.

6. Модуль взаимодействия

(1) Модуль позволяет операторам управлять беспилотными летательными аппаратами с помощью голосовых команд, распознавания жестов или интерфейсов AR/VR.
(2) Удобные интерфейсы повышают ситуационную осведомленность и операционную эффективность.

7. Модуль полезной нагрузки

(1) Он интегрирует устройства, специфичные для миссии (например, камеры, датчики, грузы), управляя питанием, стабильностью и передачей данных.

(2) Модульная конструкция позволяет быстро настраивать для различных задач.

Типы UVA

Типы конфигураций и применение БПЛА

1. Беспилотные летательные аппараты с неподвижным крылом

(1) Жесткие крылья создают подъемную силу для движения вперед.
(2) Они достигают высоких скоростей и стабильного полета на большие расстояния.
(3) Операторы нуждаются в продвинутых навыках пилотирования из-за отсутствия возможности зависания.
(4) Для старта/посадки требуются открытые пространства, такие как взлетно-посадочные полосы.

2. Мультироторные БПЛА

(1) Несколько роторов (например, квадрокоптеры) управляют подъемной силой и движением.
(2) Недорогие конструкции обеспечивают вертикальный взлет и точное зависание.
(3) Ограниченное время автономной работы ограничивает время полета и емкость полезной нагрузки.

3. Беспилотные вертолеты

(1) Один/два ротора обеспечивают подъемную силу и маневренность.

(2) Они эффективно справляются с вертикальным взлетом, зависанием и сопротивлением ветру.

(3) Сложная механика увеличивает затраты на техническое обслуживание и снижает скорость.

4. Гибридные БПЛА

(1) Роторы обеспечивают вертикальный полет; крылья обеспечивают эффективное движение вперед.

(2) Они сочетают в себе способность зависания и долговечность на больших расстояниях.

(3) Высокие производственные затраты и частое техническое обслуживание бросают вызов операторам. …

5. БПЛА с машущими крыльями

(1) Биомиметические крылья имитируют птиц/насекомых для тихого и эффективного полета.

(2) Компактные конструкции превосходны в скрытности и навигации в ограниченном пространстве.

(3) Миниатюрная полезная нагрузка и сложное управление ограничивают практическое использование.

6. Беспилотные дирижабли

(1) Легкая плавучесть газа снижает потребность в энергии.

(2) Низкий уровень шума подходит для видеонаблюдения в зонах, чувствительных к шуму.

(3) Помехи ветра и низкие скорости ограничивают эксплуатационную гибкость.

Рои БПЛА

Рои БПЛА используют коллективный интеллект для достижения целей миссии, обеспечивая резервирование, масштабируемость и оперативную эффективность. Эти системы отлично подходят для сложных сценариев, таких как реагирование на стихийные бедствия, точное земледелие и наблюдение за обширными территориями.

1. Распределение задач

(1) Распределение задач определяет, как рои распределяют роли для максимальной эффективности миссии.

(2) Команды часто моделируют это как задачи коммивояжера (TSP) или маршрута транспортного средства (VRP).

(3) Генетические алгоритмы, оптимизация роя частиц и фреймворки MILP решают проблемы динамического распределения.

2. Коммуникационная архитектура

(1) Рои используют наземные станции или одноранговые летающие специальные сети (FANET).

(2) FANET обеспечивают децентрализованную координацию, но требуют надежных протоколов для динамических условий.

3. Планирование пути

(1) БПЛА рассчитывают маршруты без столкновений, сохраняя при этом безопасную дистанцию между агентами.

(2) Такие алгоритмы, как оптимизация муравьиной колонии и глубокое обучение с подкреплением, адаптируются к препятствиям.

4. Контроль пласта

(1) Централизованные системы упрощают принятие решений, но чреваты риском сбоев в одной точке.

(2) Децентрализованные подходы отдают приоритет гибкости, но им не хватает глобальной осведомленности.

(3) Гибридное распределенное управление уравновешивает автономность с координацией в масштабах всего роя.

Базовая большая модель

Большие языковые модели (LLM)

1. Основные возможности

(1) Обобщение: LLM учатся на обширных наборах данных, что позволяет обучаться «нулевому и небольшому количеству выстрелов» без обучения конкретным задачам.

(2) Комплексное решение проблем: LLM разбивают задачи на части, генерируя пошаговые пути рассуждения (цепочка мыслей).

2. Типичные модели

(1) OpenAI GPT Series (GPT-3/4): Лучшие эталоны в понимании языка, генерации и рассуждении.

(2) Антропные модели Клода: Используйте обучение с подкреплением для приоритета безопасности и надежности многозадачности.

(3) Mistral Series: Баланс между эффективностью и низкой задержкой вывода с помощью технологии разреженной активации.

(4) Google PaLM/Gemini: Масштабирование мультимодальных задач с большими параметрами и многоязычной поддержкой.

(5) Meta Llama Models (Llama 2/3): Преуспейте в многоязычных задачах и решении сложных проблем.

(6) Vicuna: Тонкая настройка диалоговых наборов данных для повышения адаптивности к разговору.

(7) Qwen Series: Высокая производительность в многоязычных приложениях и приложениях общего назначения.

(8) Специализированные модели: InternLM (вопросы и ответы по знаниям), BuboGPT (мультимодальный), ChatGLM (диалог), DeepSeek (поиск).

Модели визуальных языков (VLM)

1. Мультимодальные задачи

(1) VLM выполняют задачи, требующие интеграции визуального и языкового кодирования, такие как Visual QA и подписи к изображениям.

(2) Они объединяют визуальные и текстовые данные для улучшения понимания и производительности генерации.

2. Типичные модели

(1) GPT-4V (OpenAI): Обрабатывает текст, аудио и изображения для задач быстрого визуального восприятия.

(2) Claude 3.5 Sonnet (Anthropic): Преуспевает в сложных рассуждениях в мультимодальных сценариях.

(3) Step-2 (Цзеюэ Синчэнь): Использует архитектуру Mix-of-Experts (MoE) для эффективного крупномасштабного обучения.

(4) Серия LLaVA (Liu et al.): Сочетает GPT-4 с энкодерами CLIP для расширенного визуального мышления.

(5) Flamingo (Alayrac et al.): Интегрирует Perceiver Resampler и Gated Cross-Attention для мультимодального слияния.

(6) BLIP-2 (Li et al.): Выравнивает модальности зрения и языка с помощью Query Transformer (Q-Former).

(7) InstructBLIP (Dai et al.): Повышает адаптивность задач за счет тонкой настройки инструкций.

3. Сценарии применения

(1) Понимание видео: LLaMA-VID и Video-ChatGPT анализируют видеоконтент и временные отношения.

(2) Визуальное мышление: X-LM и Chameleon повышают точность в логических визуальных задачах.

Визуальная базовая модель (VFMS)

Модели визуальных оснований (VFM)

1. Основные преимущества

(1) Виртуальные эигаторы используют огромное количество параметров для обучения на обширных наборах данных, обеспечивая сильную генерализацию и адаптивность между задачами.

(2) Они доминируют в задачах компьютерного зрения, таких как обнаружение нулевого выстрела, сегментация изображений и оценка глубины.

2. Технические особенности

(1) Слабоконтролируемое обучение парам изображение-текст выравнивает визуальные и текстовые характеристики, обеспечивая мультимодальное понимание.

(2) CLIP стал пионером в выравнивании визуального и текстового текста с помощью крупномасштабного обучения. FILIP, RegionCLIP и EVA-CLIP еще больше усовершенствовали этот подход.

3. Сценарии применения

(1) Обнаружение объектов: GLIP и DINO обеспечивают нулевое обнаружение снимков с минимальным количеством помеченных данных.
(2) Сегментация изображений: VFM повышают точность сегментации за счет объединения визуальных и текстовых данных. SAM и SAM с открытым словарем отлично работают в динамических средах.
(3) Оценка глубины: ZoeDepth и Depth Anything прогнозируют 3D-структуру на основе 2D-изображений, справляясь с загроможденными средами.

Наборы данных БПЛА и платформы моделирования

связанные с исследованиями БПЛА, являются важными ресурсами для продвижения исследований систем БПЛА на основе фундаментальных моделей (ФМ).

Общие наборы данных предметной области для БПЛА

1. Восприятие окружающей среды

(1) Эти наборы данных поддерживают такие задачи, как обнаружение объектов, сегментация и оценка глубины. (2) Они предоставляют обширные визуальные данные для обучения и оценки восприятия БПЛА в сложных условиях.

• AirFisheye: мультимодальный набор данных для сложных городских условий, включающий изображения «рыбий глаз», данные о глубине и облака точек.

• SynDrone: Крупномасштабный синтетический набор данных для задач городского обнаружения/сегментации, с аннотациями к пикселям и объектам.

• WildUAV: RGB и набор данных глубины с высоким разрешением, позволяющий монокулярно оценивать глубину для точного управления БПЛА.

2. Распознавание событий

(1) Эти наборы данных идентифицируют и классифицируют видеособытия, такие как стихийные бедствия, дорожно-транспортные происшествия и спортивные мероприятия.
(2) Они помогают БПЛА понимать сцены в динамических настройках.

• CapERA: Объединяет видео и текст для распознавания событий.

• ERA: набор данных видео с различными категориями событий.

• VIRAT: Включает статичную наземную и динамическую аэрофотосъемку для распознавания событий.

3. Сопровождение цели

(1) Эти наборы данных оценивают эффективность БПЛА при отслеживании нескольких целей.

(2) Они включают видео, текст и аудиоданные.

• WebUAV-3M: Крупномасштабный набор данных слежения с видео, текстом и аудио.

• TNL2K: Сочетает отслеживание с естественным языком для кросс-модальных исследований.

• VOT2020: Охватывает различные задачи отслеживания.

4. Распознавание действий

(1) Эти наборы данных распознают действия человека на видео, чтобы помочь в анализе поведения БПЛА в сложных сценах.

• Aeriform In-Action: Фокусируется на распознавании действий человека с воздуха.

• MEVA: Многоракурсный, мультимодальный набор данных видео в масштабе.

• UAV-Human: мультимодальный набор данных для анализа действий и поведения.

5. Навигация и локализация

(1) Эти наборы данных оценивают навигацию и локализацию БПЛА, особенно в визуально-лингвистических сценариях.

• CityNav: Поддерживает аэронавигацию на основе языка.

• AerialVLN: Интегрирует визуальные и лингвистические данные для навигации БПЛА.

• VIGOR: Использует аэрофотоснимки для географической локализации.

Наборы данных в конкретных предметных областях для БПЛА

1. Транспортировка

(1) Эти наборы данных поддерживают мониторинг дорожного движения, обнаружение транспортных средств/пешеходов и отслеживание.
(2) Они помогают БПЛА распознавать цели в сложных условиях дорожного движения.

• TrafficNight: сочетает в себе RGB и тепловизионное изображение для мониторинга транспортных средств в ночное время.

• VisDrone: Крупномасштабный набор данных для обнаружения/отслеживания БПЛА в китайских городах.

• CADP: Улучшает обнаружение мелких целей для анализа дорожно-транспортных происшествий.

2. Дистанционное зондирование

(1) Они позволяют обнаруживать и классифицировать объекты на воздушных/спутниковых снимках.
(2) БПЛА используют эти наборы данных для картографирования ГИС и наблюдения за Землей.

• xView: Набор данных спутника с аннотированными категориями объектов.

• DOTA: Фокусируется на обнаружении аэрофотоснимков с высоким разрешением.

• RSICD: Поддерживает классификацию сцен с помощью дистанционного зондирования.

3. Сельское хозяйство

(1) Эти наборы данных помогают в мониторинге урожая в точном земледелии с помощью сегментации/классификации изображений.

• Avo-AirDB: Сегментация/классификация сельскохозяйственных изображений.

• CoFly-WeedDB: Обнаруживает сорняки на хлопковых полях.

• WEED-2C: Предназначен для идентификации сорняков на соевых полях.

4. Промышленное применение

(1) Они позволяют осматривать инфраструктуру (например, трещины, линии электропередач).

• UAPD: Определяет трещины на асфальтовом покрытии.

• InsPLAD: Обнаруживает объекты линий электропередач.

5. Реагирование на чрезвычайные ситуации

(1) Эти наборы данных помогают в анализе места бедствия и проведении спасательных операций.

• Воздушная SAR: Отслеживает стихийные бедствия и поисковые миссии.

• AFID: Поддерживает мониторинг водных путей и предупреждения о наводнениях.

• FloodNet: анализирует условия после стихийных бедствий.

6. Военное дело

(1) Они улучшают создание военного имиджа и анализ разведданных.

• MOCO: Генерирует изображения военного уровня для разведки БПЛА.

7. Охрана дикой природы

(1) Эти наборы данных отслеживают виды и места обитания с помощью воздушного мониторинга.

• WAID: Крупномасштабный набор данных для отслеживания популяций диких животных.

Платформы 3D-моделирования для разработки беспилотных летательных аппаратов

1. Аэросим

(1) Платформа Microsoft с открытым исходным кодом имитирует беспилотные летательные аппараты и автономные системы с помощью реалистичной физики и визуальных эффектов Unreal Engine.

(2) Разработчики моделируют камеры, LiDAR, IMU и GPS-датчики с помощью расширяемых API.

2. КАРЛА

(1) Платформа Карнеги-Меллона моделирует городские сцены с динамическим движением транспорта, погодой и поведением пешеходов с помощью Unreal Engine.

(2) API-интерфейсы Python/C++ позволяют разработчикам тестировать автономные алгоритмы с использованием данных нескольких датчиков.

3. NVIDIA Айзек Сим

(1) Платформа NVIDIA на базе Omniverse обеспечивает ускорение физики на GPU и рендеринг в реальном времени для разработки робототехники.

(2) Инструменты охватывают восприятие, планирование и управление рабочими процессами с помощью плагинов, оптимизированных для GPU.

4. Тренажер AerialVLN

(1) Эта гибридная платформа UE4/AirSim воспроизводит 3D-городскую среду для пространственного моделирования БПЛА и динамических летных испытаний.

(2) Она генерирует изображения RGB, карты глубины и данные сегментации для анализа сцены.

5. Воплощенный город

(1) Unreal Engine обеспечивает работу этого реального городского симулятора для взаимодействия нескольких агентов (БПЛА, наземные транспортные средства).

(2) Он поддерживает такие задачи, как навигация на визуальном языке, вопросы и ответы и планирование миссий в непрерывных средах.

Прогресс систем БПЛА

Интеграция базовых моделей (FM), таких как большие языковые модели (LLM), модели Vision Foundation (VFM) и модели языка Vision (VLMS), в системы UAV может повысить интеллект систем UAV и значительно улучшить их производительность при выполнении сложных задач.

Визуальное восприятие в системах БПЛА

Обнаружение объектов

Обнаружение объектов БПЛА сталкивается с такими проблемами, как сдвиги высоты, динамическая среда и разнообразие сцен. Исследователи решают эти проблемы с помощью передовых методов:

1. Многомасштабное обнаружение: Алгоритмы обрабатывают изменения размера, вызванные изменениями высоты и перспективы.

2. Динамические условия: модели адаптируются к освещению, погоде и изменениям окклюзии во время полета.

3. Адаптация предметной области: Методы улучшают генерализацию по городским, сельским и промышленным ландшафтам.

Решения:

• Стратегии обучения: многозадачные фреймворки и обучение, специфичное для сцен, повышают надежность модели.

• Слияние машинного зрения и языка: Сочетание VLM (например, CLIP) с детекторами повышает точность в новых условиях.

• Zero-Shot Learning: Такие модели, как Grounding DINO и GPT-4V, обнаруживают невидимые объекты без повторного обучения.

Ключевые моменты исследования:

• L et al. объединили CLIP с модулями слежения для слежения за БПЛА с помощью языка.

• Ма и др. объединили Grounding DINO и CLIP для улучшения распознавания дорожных сцен.

• Kim et al. использовали LLaVA-1.5 для связывания данных о погоде с запросами на обнаружение объектов.

---

Семантическая сегментация

Семантическая сегментация БПЛА борется с враждебными условиями (например, туманом, бликами) и зависимостью от меток. VLM и VFM открывают новые возможности:

1. Сегментация с нулевым количеством кадров: модели, такие как CLIPSeg, сегментируют объекты с помощью текстовых подсказок, исключая ручную маркировку.

2. Междоменное обобщение: инъекции обучения в стиле Земли улучшают производительность на любой местности (пустыни, леса, города).

Новшества:

• SAM (Segment Anything Model) обеспечивает гибкую и оперативную сегментацию аэрофотоснимков.

• Open-Vocabulary SAM адаптируется к новым классам объектов за счет взаимодействия на естественном языке.

Метод COMRP извлекает области, связанные с дорогами, комбинируя Grounding DINO и CLIP, и использует SAM для автоматического создания масок сегментации. Метод CrossEarth расширяет возможности междоменной генерализации за счет внедрения в стиле Earth и многозадачного обучения.

Оценка глубины в системах БПЛА

Оценка глубины помогает БПЛА создавать 3D-карты местности и окружающей среды. Последние достижения в области NeRF и 3DGS не справляются с крупномасштабными сценами, поэтому монокулярная оценка глубины (MDE) является ключевым направлением:

1. TanDepth Framework: Флореа и др. объединили прогнозы относительной глубины Depth Anything с глобальными данными ЦМР для 3D-картографирования с точностью до метрики.

2. Производительность: Испытания подтверждают, что TanDepth превосходно подходит для пересеченной местности и динамичных полетов БПЛА.

---

Визуальные описания и VQA

Визуальные описания и VQAUAV используют модели языка зрения (VLM) для анализа и описания сцен с помощью текста:

1. Детальные описания: VLM, обученные на мультимодальных наборах данных, генерируют подробные семантические подписи для аэрофотоснимков.

2. Адаптивность в открытой области: Эти модели обобщают невидимые задачи без обучения конкретных задач.

Направления исследований:

• Выбор модели: интеграция существующих VLM (например, CLIP, LLaVA) для визуального контроля качества, специфичного для БПЛА.

• Пользовательское обучение: Тонкая настройка VLM на данных БПЛА для улучшения мышления на сцене и взаимодействия с пользователем.

Навигация и отслеживание на визуальном языке для беспилотных летательных аппаратов

Навигация внутри помещений

БПЛА перемещаются по внутренним пространствам с помощью визуальных входных данных и языковых инструкций. Основные методы:

• NaVid: Сочетает в себе визуальные функции EVA-CLIP с маркерами Q-Former для планирования траектории в режиме реального времени с помощью монокулярного видео.

• VLN-MP: использует мультимодальные подсказки для уточнения языковых инструкций и повышения разнообразия данных с помощью ориентиров, генерируемых GLIP/DINO.

Навигация на открытом воздухе

Outdoor VLN работает в динамичных средах и больших пространствах:

• AeriaIVLN: Интегрирует GPT-4o для разбора инструкций и Grounding DINO/TAP для семантических масок.

• CityNav: имитирует 3D-навигацию в масштабе города; MGP использует GPT-3.5 для анализа ориентиров и MobileSAM для целевых зон.

• Навигация по БПЛА LLM: Тренирует Vicuna-7B и EVA-CLIP на БПЛА. Набор данных Need-Help для генерации иерархических траекторий.

Визуальное отслеживание языка (VLT)

VLT поддерживает сопровождение цели, несмотря на окклюзию или помехи:

• CloudTrack: Объединяет заземляющий DINO с VLM для семантической фильтрации целей в системах облачной границы.

• NEUSIS: Использует нейросимволические методы для автономного мышления в неопределенных условиях.

Поиск цели

Сочетает в себе восприятие, планирование и 3D-рассуждения для сложных миссий БПЛА:

• NEUSIS: обнаруживает цели, распознает атрибуты и проецирует 3D-местоположения с помощью модульного восприятия.

• Say-REAPEx: Тестирует такие модели, как Claude3 и Gemini, для динамического обновления статуса задач и создания планов действий.

Планирование в системах БПЛА

Проблемы традиционных методов

Традиционные планировщики задач БПЛА испытывают трудности в динамичных условиях из-за плохой адаптивности и координации. Планировщики требований к системам с несколькими БПЛА уравновешивают возможности, ограничения и особенности восприятия каждого БПЛА. Они также обеспечивают соблюдение энергетических ограничений и правил обхода препятствий. В современных методах отсутствует корректировка в режиме реального времени на непредвиденные события или неопределенные сбои.

Решения, основанные на LLM

LLM разбивает сложные задачи с помощью фреймворков Chain of Thought (CoT). Эти платформы описывают исполняемые подзадачи и логические рабочие процессы. LLM используют контекстуальное обучение и адаптивность для быстрого создания эффективных планов.

Основные методы:

1. ТипФлай:

   • Анализирует инструкции пользователя через GPT-4 для генерации скриптов задач.

   • Использует язык MiniSpec для быстрого и легкого планирования.

   • Интегрирует модули машинного зрения для обновления окружающей среды в режиме реального времени.

2. ПОЗВОНОЧНИК:

   • Работа с неструктурированными средами путем объединения GPT-4 с семантическими картами для динамического рассуждения.

   • Фреймворки с возвратом разделяют задачи на исполняемые пути с корректировками в режиме реального времени.

3. ЛЕВИОСА:

   • Преобразует естественный язык в траектории БПЛА с помощью Gemini или GPT-4.

   • Сочетает в себе обучение с подкреплением и многокритериальный консенсус для безопасных и энергоэффективных путей.

4. TPML и РЕАЛ:

   • Расширьте роли LLM при принятии решений в режиме реального времени для сложных сценариев.

   • Отдайте приоритет пониманию естественного языка для адаптивного планирования миссий.

Управление полетом в системах БПЛА

Управление одним БПЛА

Одиночные беспилотные летательные аппараты используют имитацию и обучение с подкреплением для повышения интеллекта стратегии управления. Эти методы демонстрируют потенциал, но требуют больших размеченных наборов данных. Разрывы в производительности и безопасности в реальном времени сохраняются.

Заявки на получение степени магистра права:

• Магистры права используют малосерийное обучение, чтобы быстро адаптироваться к новым задачам.

• Они динамически анализируют окружающую среду и генерируют высокоуровневые планы полетов с помощью контекстуальных рассуждений.

• Взаимодействие на естественном языке улучшает совместную работу человека и БПЛА для принятия решений в режиме реального времени в сложных условиях.

Ключевые исследования:

• Курбон и др. разработали стратегии навигации на основе зрительной памяти.

• Вемпрала и его коллеги создали PromptCraf, связав ChatGPT с симуляторами для языкового управления.

---

Управление роем БПЛА

Рои БПЛА выполняют совместные задачи, такие как групповой полет, распределение задач и обход препятствий. Многоагентное обучение с подкреплением и GNN моделируют взаимодействия, но сталкиваются с задержками связи и проблемами масштабируемости.

Заявки на получение степени магистра права:

• Swarm-GPT и FlocKGPT объединяют LLM с планировщиками движения для создания безопасных и оптимизированных траекторий.

• LLM генерируют путевые точки с отметками времени, которые подчиняются физическим ограничениям и избегают препятствий.

Ключевые исследования:

• Цзяо и др. создали Swarm-GPT для динамической корректировки траектории и гибких формаций.

• CLIPSwarm исследует автоматизированную хореографию роя для эффективных воздушных представлений.

Основные платформы для разведки БПЛА

Высококачественные данные и оптимизированные рабочие процессы играют жизненно важную роль в применении LLM, VLM и VFM к системам БПЛА. Они закладывают основу для мультимодальных задач, одновременно стимулируя инновации в технологии беспилотных летательных аппаратов. Ключевые платформы включают в себя:

1. DTLLM-VLT

• Улучшает отслеживание визуального языка за счет многозернистого создания текста.

• Извлекает маски целей с помощью SAM и связывает их с начальными визуальными описаниями 0sprey.

• LLaMA/Vicuna генерирует аннотации (категории, цвета, действия) для повышения точности отслеживания.

2. CNER-БПЛА

• Обеспечивает детальное распознавание китайских сущностей для систем доставки.

• Сочетает GPT-3.5 и ChatGLM для точного анализа адресов.

3. ГПГ2А

• Решение проблем смещения перспективы путем синтеза аэрофотоснимков из наземных изображений.

• Использует макеты BEV и текстовые подсказки для обеспечения семантической согласованности созданных изображений.

4. АэроВерс

• Служит в качестве эталонного набора для воздушного ИИ, интегрируя симуляторы, наборы данных и метрики оценки.

• Передовые технологии БПЛА в восприятии, планировании и принятии решений.

Другие фреймворки:

• Модель Tang et al.: Оценивает безопасность управления БПЛА с помощью человеко-машинного взаимодействия на основе NLP.

• Концепция Сюя и др.: Оптимизирует сети экстренной связи для парков БПЛА.

• Фреймворк Pineli et al.: Позволяет управлять БПЛА с помощью голоса с помощью обработки языка.

Сценарии применения БПЛА

Приложения БПЛА с помощью базовых моделей (FM)

Надзор

БПЛА отлично справляются с мониторингом дорожного движения, патрулированием городов и обеспечением соблюдения нормативных требований. FM (LLM/VLM) повышают экологическую осведомленность и эффективность выполнения задач:

• Обнаружение транспортных средств: FM автоматизируют обнаружение, классификацию, оценку скорости и подсчет транспортных средств/пешеходов.

• Умные решения: VLM фиксируют визуальные данные; LLM анализируют его для автономного патрулирования и слежения.

• Сельское хозяйство: ФМ помогают фермерам следить за посевами и оптимизировать урожайность с помощью анализа аэрофотоданных.

---

Логистика

FM оптимизируют логистику БПЛА от планирования до доставки «последней мили»:

• Оптимизация маршрута: FM оптимизируют планирование и маршруты БПЛА с помощью навыков рассуждения и принятия решений.

• Взаимодействие человека и машины: Интуитивно понятные интерфейсы на базе FM улучшают пользовательский опыт и выполнение команд.

• Безопасные цепочки поставок: блокчейн и NLP создают безопасные логистические системы БПЛА с отслеживанием в режиме реального времени.

---

Реагирование на чрезвычайные ситуации

БПЛА используют FM для быстрого управления кризисами и оказания помощи при стихийных бедствиях:

• Решения в режиме реального времени: FMS быстро генерирует/обновляет планы действий в чрезвычайных ситуациях с помощью контекстуального обучения.

• Обработка данных: интеграция с несколькими датчиками позволяет беспилотным летательным аппаратам автономно выполнять сложные спасательные задачи.

• Коммуникационные сети: БПЛА устанавливают связь в зонах бедствия для поддержки критически важных задач и автономных операций.

Агенты БПЛА: базовые модели и процесс интеграции систем БПЛА

Модуль данных для систем БПЛА

Модуль данных подготавливает наборы данных для БПЛА для тонкой настройки базовых моделей (FM) для задач с воздуха.

Подготовка данных

• Мультимодальные данные датчиков: включают изображения, данные LiDAR, GPS и IMU. Эти данные обучают системы восприятия и навигации БПЛА.

• Инструкции на естественном языке: операторы предоставляют текстовые команды для управления полетами БПЛА. Инструменты автоматически генерируют или вручную помечают эти инструкции.

Генерация инструкций

• Модели аннотаций к изображениям: Создание описательных меток для объектов/событий на изображениях БПЛА.

• Автоматизированные методы: Усовершенствованные FM, такие как модели GPT, автоматизируют генерацию инструкций, сокращая ручную работу.

Построение наборов данных

• Навигация и геолокация: Эталонный набор данных Чу и др. повышает точность геолокации с помощью аннотаций текстовых изображений.

• Дистанционное зондирование: изображения с БПЛА обучают модели для обнаружения, сегментации объектов и мониторинга окружающей среды. Мультимодальные FM повышают эффективность выполнения задач.

Оптимизация модели

Адаптируйте модели к задачам БПЛА с помощью целевых методов:

1. Инструкция по настройке:

   • Внедряйте знания о конкретных задачах с помощью пользовательских шаблонов.

2. Малосерийное обучение:

   • Обучайте модели с помощью тщательно подобранных примеров для быстрой адаптации задач.

3. Цепочка мыслей (CoT):

   • Разбивайте задачи на подзадачи для пошагового обоснования/выполнения.

4. Адаптация низкого ранга (LoRA):

   • Тонкая настройка критических параметров без трудоемких вычислений.

5. РЛХФ:

   • Интегрируйте вознаграждения за обратную связь с человеком для повышения согласованности модели.

   • Повышает адаптивность к динамичным задачам БПЛА.

Модуль знаний: RAG в системах БПЛА

Обзор технологии RAG

RAG объединяет извлечение и генерацию для повышения эффективности принятия решений по БПЛА. Он получает данные из внешних источников и объединяет их с результатами моделирования. Ключевые компоненты:

• Модуль поиска: извлекает данные в реальном времени (погода, рельеф местности) и знания о предметной области из баз данных.

• Модуль генерации: использует полученные данные для уменьшения «галлюцинаций» ИИ и повышения точности реагирования.

Применение БПЛА

RAG улучшает интеллект БПЛА по трем направлениям:

1. Доступ к данным в режиме реального времени: Предоставляет информацию о погоде, местности и воздушном движении в режиме реального времени для планирования полетов.

2. Поддержка принятия решений: интегрирует опыт в предметной области для адаптивной корректировки задач в динамических настройках.

3. Взаимодействие человека и машины: извлекает исторический контекст для уточнения команд оператора и действий системы.

Преимущества и будущий потенциал

RAG обеспечивает гибкость и адаптацию в режиме реального времени для задач БПЛА. Его модульная конструкция позволяет командам обновлять базы знаний и модели независимо друг от друга. Это обеспечивает актуальность и точность данных. RAG позволяет беспилотным летательным аппаратам работать автономно в сложных условиях, открывая новые варианты использования.

Инструментальный модуль для систем БПЛА

Общие инструменты

Общие инструменты улучшают восприятие и взаимодействие с БПЛА с помощью мультимодальных моделей:

• VLM (например, GPT-4V, LLaVA):

  • Объедините данные машинного зрения и языка для распознавания объектов и анализа сцены.

  • Поддержка планирования задач за счет интеграции естественного языка.

• Эффиенты (например, CLIP, SAM):

  • Преуспейте в обнаружении нулевого кадра, сегментации и оценке глубины.

  • Решайте сложные мультимодальные задачи без специального обучения.

Инструменты для конкретных задач

Эти инструменты предназначены для конкретных задач БПЛА, таких как управление полетом и выполнение миссий:

• Полетные контроллеры (например, PX4, Pixhawk):

  • Управляйте точной навигацией и стабильным полетом в динамичных условиях.

  • Обеспечьте обход препятствий и корректировку траектории в режиме реального времени.

• Программное обеспечение для планирования задач:

  • Сочетайте NLP и ML для эффективного планирования пути и распределения ресурсов.

Приложений

Сочетание общих и специфических инструментов позволяет БПЛА эффективнее работать в сложных условиях:

• Улучшенное восприятие: VLM/VFM улучшают обнаружение целей и семантическое понимание сцены.

• Эффективное исполнение: Диспетчеры и планировщики полета обеспечивают быстрое и адаптивное реагирование на миссии.

Модуль интеллектуального агента для систем БПЛА

Менеджер Агент

Оператор-менеджер координирует кластеры БПЛА для выполнения крупномасштабных задач:

• Глобальное планирование задач: Разбивает сложные миссии на подзадачи и назначает их отдельным БПЛА.

• Динамическая корректировка: Обновляет распределение задач на основе обратной связи в режиме реального времени для поддержания эффективности миссии.

---

Рабочий процесс агента БПЛА

Каждый БПЛА работает через структуру секвенированных агентов:

1. Агент восприятия:

   • Обрабатывает данные датчиков с помощью VLM (например, CLIP) для распознавания, сегментации и локализации объектов.

2. Агент по планированию:

   • Генерирует оптимизированные траектории и стратегии полета на основе данных восприятия.

3. Агент управления:

   • Преобразует планы в команды полета для точного выполнения задач.

---

Сотрудничество с операторами и адаптивность

Агенты сотрудничают друг с другом для обеспечения координации роя в динамических средах:

• Глобальное руководство: Глобальный агент издает директивы высокого уровня, которые БПЛА преобразуют в планы действий.

• Корректировка в режиме реального времени: агенты БПЛА адаптируют задачи, используя данные датчиков в реальном времени и изменения окружающей среды.

• Обмен информацией: БПЛА обмениваются ситуационными данными, чтобы избежать столкновений и совместно работать над задачами.

Аккумуляторы DEFNOCO обладают высокой энергией, низким внутренним сопротивлением и низким повышением температуры. Их можно использовать непрерывно в условиях естественного рассеивания тепла. Вы можете продолжать зарядку и работу на машине, не дожидаясь рассеивания тепла. Это делает аккумулятор более стабильным и надежным при длительной работе дронов для защиты растений. Аккумуляторы DEFNOCO поддерживают высокоскоростную непрерывную зарядку и разрядку, что может обеспечить мощную поддержку питания сельскохозяйственных дронов. В то же время скорость его зарядки также очень высокая. Для зарядки от 0% до 100% требуется всего около 20 минут, что значительно повышает эффективность работы дрона для защиты растений.