論文の概要: Integrating Large Language Models for UAV Control in Simulated Environments: A Modular Interaction Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17602v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 06:56:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:55:11.887018
• Title: Integrating Large Language Models for UAV Control in Simulated Environments: A Modular Interaction Approach
• Title（参考訳）: 模擬環境におけるUAV制御のための大規模言語モデルの統合:モジュール間相互作用アプローチ
• Authors: Abhishek Phadke, Alihan Hadimlioglu, Tianxing Chu, Chandra N Sekharan,
• Abstract要約: 本研究では,UAV制御における大規模言語モデルの適用について検討する。 UAVが自然言語コマンドを解釈し、応答できるようにすることで、LLMはUAVの制御と使用を簡素化する。 本稿では,自律的な意思決定,動的なミッション計画,状況認識の向上,安全プロトコルの改善など,LCMがUAV技術に影響を与えるいくつかの重要な領域について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3495246564946556
• License:
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)とUAV(Unocied Aerial Vehicles)技術の交差は、UAV能力を著しく向上させる可能性を持つ将来的な研究分野である。 本研究は,高度自然言語処理を自律型航空システムに組み込む機会に焦点をあて,UAV制御におけるLLMの適用について検討する。 UAVの自然言語コマンドの解釈と応答を可能にすることで、LLMはUAVの制御と使用を簡素化し、より広いユーザベースにアクセスできるようになり、より直感的な人間と機械の対話が容易になる。 本稿では,自律的な意思決定,動的なミッション計画,状況認識の向上,安全プロトコルの改善など,LCMがUAV技術に影響を与えるいくつかの重要な領域について論じる。 本研究では,LLMがUAV操作をどのように変換し,より適応性が高く,応答性が高く,複雑な環境下での効率を高めるかを明らかにすることを目的としている。 また,UAV制御にLLMを統合するテンプレート開発フレームワークについても述べる。 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結果が実証された。 この結果は、LLMをUAV制御に組み込むことは、自律飛行システムの進歩に有望な意味を持っていることを示唆している。

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