无人机的大型语言模型：当前状态与未来发展路径
人工智能
2024-05-06 v1 机器学习
机器人学
摘要
无人机（UAVs）已成为跨越多个领域的变革性技术，为解决军事和民用领域的复杂挑战提供了灵活的解决方案。其不断提升的能力为通过集成人工智能（AI）和机器学习（ML）算法等前沿计算工具而进一步发展提供了平台。这些进步显著影响了人类生活的各个方面，推动了前所未有的效率和便利性的时代。大型语言模型（LLM），作为AI的关键组成部分，展现出在部署环境中出色的学习和适应能力，呈现出一种可能接近人类水平智能的演进形态。本工作探讨了将UAV与LLM集成以推动自主系统发展的巨大潜力。我们全面审查了LLM架构，评估其适合UAV集成的程度。此外，我们总结了基于LLM的UAV架构的最新进展，识别了LLM嵌入UAV框架的新机会。我们特别关注利用LLM来细化数据分析和决策过程，特别是针对UAV应用中的光谱感知和共享。进一步地，我们调查了LLM集成如何扩展现有UAV应用的范围，使其能够实现自主数据处理、改进决策以及在灾难响应和网络恢复等紧急场景中的更快响应。最后，我们强调了促进LLM与UAV有效集成的关键未来研究领域。
引用
@article{arxiv.2405.01745,
title = {Large Language Models for UAVs: Current State and Pathways to the Future},
author = {Shumaila Javaid and Nasir Saeed and Bin He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.01745},
year = {2024}
}