論文の概要: SkyVLN: Vision-and-Language Navigation and NMPC Control for UAVs in Urban Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.06564v1
• Date: Wed, 09 Jul 2025 05:38:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-10 17:37:43.484777
• Title: SkyVLN: Vision-and-Language Navigation and NMPC Control for UAVs in Urban Environments
• Title（参考訳）: SkyVLN:都市環境におけるUAVの視覚・言語ナビゲーションとNMPC制御
• Authors: Tianshun Li, Tianyi Huai, Zhen Li, Yichun Gao, Haoang Li, Xinhu Zheng,
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)は、移動性と適応性によって、様々な分野にまたがって多用途のツールとして登場した。 本稿では,複雑な都市環境下でのUAV自律性を高めるために,VLNとモデル予測制御(NMPC)を統合した新しいフレームワークであるSkyVLNを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.251041314934871
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have emerged as versatile tools across various sectors, driven by their mobility and adaptability. This paper introduces SkyVLN, a novel framework integrating vision-and-language navigation (VLN) with Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) to enhance UAV autonomy in complex urban environments. Unlike traditional navigation methods, SkyVLN leverages Large Language Models (LLMs) to interpret natural language instructions and visual observations, enabling UAVs to navigate through dynamic 3D spaces with improved accuracy and robustness. We present a multimodal navigation agent equipped with a fine-grained spatial verbalizer and a history path memory mechanism. These components allow the UAV to disambiguate spatial contexts, handle ambiguous instructions, and backtrack when necessary. The framework also incorporates an NMPC module for dynamic obstacle avoidance, ensuring precise trajectory tracking and collision prevention. To validate our approach, we developed a high-fidelity 3D urban simulation environment using AirSim, featuring realistic imagery and dynamic urban elements. Extensive experiments demonstrate that SkyVLN significantly improves navigation success rates and efficiency, particularly in new and unseen environments.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)は、移動性と適応性によって、様々な分野にまたがって多用途のツールとして登場した。 本稿では,複雑な都市環境におけるUAV自律性を高めるために,視覚・言語ナビゲーション(VLN)と非線形モデル予測制御(NMPC)を統合した新しいフレームワークであるSkyVLNを紹介する。 従来のナビゲーション手法とは異なり、SkyVLNはLarge Language Models(LLM)を利用して自然言語の指示や視覚的な観察を解釈し、UAVは精度と堅牢性を改善してダイナミックな3D空間をナビゲートすることができる。 本稿では,細粒度空間言語器と履歴経路記憶機構を備えたマルチモーダルナビゲーションエージェントを提案する。 これらのコンポーネントにより、UAVは空間的コンテキストを曖昧にし、あいまいな指示を処理し、必要に応じてバックトラックを処理できる。 また、動的障害物回避のためのNMPCモジュールも組み込まれており、正確な軌道追跡と衝突防止が保証されている。 提案手法の有効性を検証するため,AirSimを用いた高忠実度3次元都市シミュレーション環境を構築した。 大規模な実験により、SkyVLNは航法の成功率と効率を、特に新鮮で目に見えない環境で著しく改善することが示された。

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