LLM-Drone：使用大语言模型规划的无人机空中增材制造
机器人学
2025-03-25 v1
摘要
增材制造 (AM) 已通过实现精细创建复杂几何图形而改变了生产格局。然而，AM 在应用于提升表面和远程位置等具有挑战性的环境时面临局限。由无人机实现的空中增材制造为这些挑战提供了解决方案。尽管在无人机规划、控制和定位方法方面取得了进展，但这些方法的准确性不足以运行传统的基于馈料的增材制造过程（如熔融沉积制造）。最近，大语言模型 (LLM) 的出现在各个领域引发革命，引入了高级语义推理和实时规划能力。本文提出将 LLM 与空中增材制造集成，以协助施工任务的规划和执行，从而提供更大的灵活性并实现基于反馈的设计和施工系统。借助 LLM 的语义理解和适应性，我们能够克服无人机系统的局限性，通过动态生成和现场调整建筑计划，确保即使在受限环境中也能实现高效且准确的施工。我们的系统仅凭语义提示即可设计并建造结构，并在理解受严格计划约束的空间环境方面取得成功。我们的方法的反馈系统允许在制造过程中遇到意外错误时使用 LLM 重新规划，而无需复杂的启发式方法或评估函数。结合语义规划与自动错误纠正，我们的系统实现了 90% 的 build 准确率，将简单文本提示转换为建筑结构。
引用
@article{arxiv.2503.17566,
title = {LLM-Drone: Aerial Additive Manufacturing with Drones Planned Using Large Language Models},
author = {Akshay Raman and Chad Merrill and Abraham George and Amir Barati Farimani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.17566},
year = {2025}
}
备注
26 Pages, 6 Figures