无人机应用中基于 Transformer 和大型语言模型的最新进展
计算机视觉与模式识别
2025-08-19 v1 人工智能
机器人学
系统与控制
图像与视频处理
系统与控制
摘要
Transformer-based 模型的快速发展正在重塑无人机 (UAV) 系统的格局，通过提升感知、决策和自主化能力。本综述论文系统地对最近在 UAV 上应用 Transformer 架构的开发进行了分类和评估，包括注意力机制、CNN-Transformer 混合模型、强化学习 Transformer 和大型语言模型 (LLM)。与以往调查不同，本文提出了 Transformer-based UAV 模型的统一分类法，突出了诸如精密农业和自主导航等新兴应用，提供了通过结构化表格和性能基准的比较分析。论文还回顾了该领域使用的关键数据集、模拟器和评估指标。此外，它识别了文献中的现有空白，概述了计算效率和实时部署中的关键挑战，并提供了未来研究方向。本综合性综述旨在为研究人员和实践者提供指导，帮助其理解和推进 Transformer 驱动的 UAV 技术。
关键词
引用
@article{arxiv.2508.11834,
title = {Recent Advances in Transformer and Large Language Models for UAV Applications},
author = {Hamza Kheddar and Yassine Habchi and Mohamed Chahine Ghanem and Mustapha Hemis and Dusit Niyato},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.11834},
year = {2025}
}