FM-Planner：基础模型引导的自主无人机导航路径规划

路径规划是自主无人机操作中的关键组成部分，能够实现安全高效的复杂环境导航。基础模型的最新进展，特别是大型语言模型（LLMs）和视觉-语言模型（VLMs），为机器人技术中增强感知和智能决策开辟了新机遇。然而，它们在全局路径规划中的实际适用性和有效性仍相对未被探索。本文提出了基础模型引导的路径规划器（FM-Planner），并针对无人机路径规划进行了全面的基准测试研究和实际验证。具体而言，我们首先使用标准化的仿真场景系统评估了八种具有代表性的LLM和VLM方法。为了实现有效的实时导航，我们随后设计了一个集成的LLM-Vision规划器，将语义推理与视觉感知相结合。此外，我们通过多种配置下的真实世界实验部署并验证了所提出的路径规划器。我们的研究结果为基础模型在真实世界无人机应用中的优势、局限性和部署可行性提供了宝贵的见解，并为自主飞行提供了实际实现方案。项目网站：https://github.com/NTU-ICG/FM-Planner。