基于层次化协作 LLM 的多无人机运动与通信控制
机器学习
2025-06-10 v1 人工智能
网络与互联网体系结构
机器人学
系统与控制
系统与控制
摘要
无人机(UAV)在 various 实际应用场景中得到广泛采用。然而，动态受限环境中的多 UAV 系统控制与优化仍是一大挑战。本文探讨了 operate within integrated terrestrial and non-terrestrial networks 包括高空平台站(HAPS)的多个 UAV 的联合运动与通信控制。具体考虑一种空中高速公路场景，其中 UAV 必须加速、减速和变线以避免碰撞并维持整体交通流量。与现有研究不同，我们提出一种基于大型语言模型(LLM)的 novel hierarchical and collaborative method。在我们的方法中，部署在 HAPS 上的 LLM 执行 UAV 接入控制，而每架装有 LLM 的无人机则处理运动规划与控制。该 LLM-based framework 利用预训练模型中嵌入的丰富知识，实现高层战略规划和低层战术决策。这种 knowledge-driven 的范式为下一代 3D 空中高速公路系统的发展潜力巨大。实验结果表明，我们提出的 collaborative LLM-based method 在系统奖励更高、运营成本更低以及显著降低 UAV 碰撞率方面优于基线方法。
引用
@article{arxiv.2506.06532,
title = {Hierarchical and Collaborative LLM-Based Control for Multi-UAV Motion and Communication in Integrated Terrestrial and Non-Terrestrial Networks},
author = {Zijiang Yan and Hao Zhou and Jianhua Pei and Hina Tabassum},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.06532},
year = {2025}
}
备注
Accepted in ICML 2025 Workshop on Machine Learning for Wireless Communication and Networks (ML4Wireless)