TACOS：多无人机系统的任务无关协调器

当单个飞行员负责管理多无人机系统时，任务可能需要不同程度的自主性，从对单架无人机的直接控制，到群体级别的协调，再到执行高层任务的完全自主集群行为。实现这种灵活的交互需要一个支持多种共享自主模式的框架。随着语言模型在推理和规划方面的不断改进，它们为这类系统提供了天然的基础，通过直观的基于语言的界面实现高层任务委派，从而减轻飞行员的工作负载。在本文中，我们提出了 TACOS（Task-Agnostic COordinator of a multi-drone System，多无人机系统的任务无关协调器），这是一个通过大语言模型（LLMs）实现多无人机系统高层自然语言控制的统一框架。TACOS 将三项关键能力集成于单一架构中：用于直观用户交互的一对多自然语言界面、用于将用户意图转化为结构化任务计划的智能协调器，以及与真实世界交互执行计划的自主智能体。TACOS 允许 LLM 与可执行 API 库进行交互，将语义推理与实时多机器人协调桥接起来。我们在真实世界的多无人机系统上展示了该系统，并进行了消融研究以评估各模块的贡献。