TypeFly：利用大语言模型驾驶无人机
机器人学
2024-09-27 v2 人工智能
人机交互
摘要
近期利用大语言模型（LLM）进行机器人控制的进展展现了巨大潜力，这主要得益于 LLM 理解自然语言命令并以各种语言生成可执行计划的能力。然而，在涉及移动机器人（尤其是无人机）的实时交互式应用中，LLM 固有的顺序 token 生成过程在控制计划生成中引入了显著的延迟，即响应时间。在本文中，我们提出了一个名为 ChatFly 的系统，该系统通过结合一种名为 MiniSpec 的新型编程语言及其运行时来解决这一问题，以减少计划生成时间和无人机响应时间。也就是说，ChatFly 不再让 LLM 用流行但冗长的 Python 编写程序（机器人计划），而是让其使用专为 token 效率和流解释设计的 MiniSpec 来完成。通过一系列具有挑战性的无人机任务，我们表明 ChatFly 所做的设计选择可减少高达 62% 的响应时间，并提供更一致的用户体验，从而实现以高效完成度为特征的响应式智能 LLM 无人机控制。
引用
@article{arxiv.2312.14950,
title = {TypeFly: Flying Drones with Large Language Model},
author = {Guojun Chen and Xiaojing Yu and Neiwen Ling and Lin Zhong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.14950},
year = {2024}
}