論文の概要: UAVs Meet LLMs: Overviews and Perspectives Toward Agentic Low-Altitude Mobility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02341v1
• Date: Sat, 04 Jan 2025 17:32:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:06:28.079881
• Title: UAVs Meet LLMs: Overviews and Perspectives Toward Agentic Low-Altitude Mobility
• Title（参考訳）: UAVとLDM: エージェント低高度移動への展望と展望
• Authors: Yonglin Tian, Fei Lin, Yiduo Li, Tengchao Zhang, Qiyao Zhang, Xuan Fu, Jun Huang, Xingyuan Dai, Yutong Wang, Chunwei Tian, Bai Li, Yisheng Lv, Levente Kovács, Fei-Yue Wang,
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)に代表される低高度機動性は、様々な領域に変革をもたらす。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)とUAVの統合について検討する。 UAVとLLMが収束する主要なタスクとアプリケーションシナリオを分類し分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.73170899086857
• License:
• Abstract: Low-altitude mobility, exemplified by unmanned aerial vehicles (UAVs), has introduced transformative advancements across various domains, like transportation, logistics, and agriculture. Leveraging flexible perspectives and rapid maneuverability, UAVs extend traditional systems' perception and action capabilities, garnering widespread attention from academia and industry. However, current UAV operations primarily depend on human control, with only limited autonomy in simple scenarios, and lack the intelligence and adaptability needed for more complex environments and tasks. The emergence of large language models (LLMs) demonstrates remarkable problem-solving and generalization capabilities, offering a promising pathway for advancing UAV intelligence. This paper explores the integration of LLMs and UAVs, beginning with an overview of UAV systems' fundamental components and functionalities, followed by an overview of the state-of-the-art in LLM technology. Subsequently, it systematically highlights the multimodal data resources available for UAVs, which provide critical support for training and evaluation. Furthermore, it categorizes and analyzes key tasks and application scenarios where UAVs and LLMs converge. Finally, a reference roadmap towards agentic UAVs is proposed, aiming to enable UAVs to achieve agentic intelligence through autonomous perception, memory, reasoning, and tool utilization. Related resources are available at https://github.com/Hub-Tian/UAVs_Meet_LLMs.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)で実証された低高度移動は、輸送、物流、農業など、さまざまな領域に変革をもたらす。 柔軟な視点と迅速な操作性を活用して、UAVは従来のシステムの認識と行動能力を拡張し、アカデミックや産業から広く注目を集めている。 しかし、現在のUAVの運用は主に人間の制御に依存しており、単純なシナリオでは自律性は限られており、より複雑な環境やタスクに必要な知性と適応性が欠如している。 大規模言語モデル(LLM)の出現は、顕著な問題解決と一般化能力を示し、UAVインテリジェンスを前進させる有望な経路を提供する。 本稿では,LLM と UAV の統合について概説し,UAV システムの基本的な構成要素と機能について概説するとともに,LLM 技術の現状について概説する。 その後、UAVで利用可能なマルチモーダルデータリソースを体系的に強調し、トレーニングと評価の重要なサポートを提供する。 さらに、UAVとLLMが収束する主要なタスクとアプリケーションシナリオを分類し分析する。 最後に、自律的知覚、記憶、推論、ツール利用を通じて、UAVがエージェントインテリジェンスを実現するためのエージェントUAVへの参照ロードマップを提案する。 関連するリソースはhttps://github.com/Hub-Tian/UAVs_Meet_LLMsで公開されている。

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