論文の概要: AeroGen: Agentic Drone Autonomy through Single-Shot Structured Prompting & Drone SDK

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14236v1
• Date: Sun, 15 Mar 2026 06:16:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-21 18:33:56.820162
• Title: AeroGen: Agentic Drone Autonomy through Single-Shot Structured Prompting & Drone SDK
• Title（参考訳）: AeroGen:シングルショット構造型プロンプティングとドローンSDKによるエージェントドローンの自律性
• Authors: Kautuk Astu, Yogesh Simmhan,
• Abstract要約: AeroGenは、一貫した正しい単発AI生成ドローン制御プログラムを可能にするオープンループフレームワークである。 実環境とシミュレーションの両方において,AeroGenが約40行のAeroD Pythonコードを生成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1941554288428193
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing correct UAV autonomy programs is challenging due to joint navigation, sensing and analytics requirements. While LLMs can generate code, their reliability for safety-critical UAVs remains uncertain. This paper presents AeroGen, an open-loop framework that enables consistently correct single-shot AI-generated drone control programs through structured guardrail prompting and integration with the AeroDaaS drone SDK. AeroGen encodes API descriptions, flight constraints and operational world rules directly into the system context prompt, enabling generic LLMs to produce constraint-aware code from user prompts, with minimal example code. We evaluate AeroGen across a diverse benchmark of 20 navigation tasks and 5 drone missions on urban, farm and inspection environments, using both imperative and declarative user prompts. AeroGen generates about 40 lines of AeroDaaS Python code in about 20s per mission, in both real-world and simulations, showing that structured prompting with a well-defined SDK improves robustness, correctness and deployability of LLM-generated drone autonomy programs.
• Abstract（参考訳）: UAVの自律プログラムを正しく設計することは、共同ナビゲーション、センシング、分析の要求のために困難である。 LLMはコードを生成することができるが、安全上重要なUAVの信頼性は依然として不明である。 本稿では,AeroDaaSドローンSDKのプロンプトと統合により,構造化されたガードレールを介して一貫した単発AI生成ドローン制御プログラムを可能にするオープンループフレームワークであるAeroGenを提案する。 AeroGenはAPI記述、フライト制約、運用の世界ルールを直接システムコンテキストプロンプトにエンコードすることで、ジェネリックLLMが最小のサンプルコードでユーザプロンプトから制約対応コードを生成することができる。 我々は,都市,農地,検査環境における20のナビゲーションタスクと5つのドローンミッションの多様なベンチマークを,命令型および宣言型両方のユーザプロンプトを用いて評価した。 AeroGenはミッション毎に約40行のAeroDaaS Pythonコードを、実世界とシミュレーションの両方で生成し、明確に定義されたSDKによる構造化プロンプトによって、LLM生成のドローン自律プログラムの堅牢性、正確性、デプロイ性が向上することを示している。

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