Chat with UAV -- 基于大语言模型的人机无人机交互
机器人学
2025-12-10 v1 人工智能
摘要
无人机交互系统的未来正从工程驱动转向用户驱动，旨在取代传统的预定义人机无人机交互设计。这种转变致力于实现更个性化的任务规划和设计，从而获得更高质量的交互体验和更大的灵活性，可用于诸多领域，如农业、航空摄影、物流和环境监测。然而，由于缺乏用户与无人机之间的通用语言，这类交互往往难以实现。大语言模型的发展具备理解自然语言和机器人（无人机）行为的能力，为实现个性化的人机无人机交互提供了可能。最近，一些基于大语言模型的人机无人机交互框架已被提出，但它们通常 suffer from mixed task planning and execution 难题，导致在复杂情境下适应性较低。本文提出一种新型双代理人人机无人机交互框架。该框架构建两个独立的大语言模型代理（任务规划代理和执行代理），并针对任务的理解、规划和执行分别应用不同的提示工程。为验证该框架的有效性和性能，我们构建了一个覆盖无人机四种典型应用场景的数据库，并使用三个独立指标对人机无人机交互框架进行性能量化。同时选取不同的大语言模型模型控制无人机进行比较。我们的使用者研究实验结果表明，该框架在我们设置的任务情境中提高了人机无人机交互的顺畅度和任务执行的灵活性，有效满足用户的个性化需求。
引用
@article{arxiv.2512.08145,
title = {Chat with UAV -- Human-UAV Interaction Based on Large Language Models},
author = {Haoran Wang and Zhuohang Chen and Guang Li and Bo Ma and Chuanghuang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.08145},
year = {2025}
}