无人机与大模型的融合：迈向自主低空智能的概述与展望

无人机与大模型的融合：迈向自主低空智能的概述与展望

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无人机与大语言模型（LLM）的结合正推动低空自主移动系统的发展，提升其智能化水平。本文系统性回顾了无人机的关键组成部分、最新的LLM技术、多模态数据集以及结合应用场景，并提出了一个通用框架，用于整合基础模型与无人机系统，实现更高层次的自主性和智能化。

无人机系统概述

功能模块

• 感知模块：收集和解释来自RGB、LiDAR、雷达等传感器的数据。结合计算机视觉和机器学习，提升物体检测、语义分割和运动估计的准确性。
• 导航模块：基于GPS、IMU、视觉SLAM等技术，提供实时位置估计和轨迹规划。
• 规划模块：基于环境感知规划飞行路径。多无人机协同规划，避免碰撞，提高任务效率。
• 控制模块：低层次控制命令的生成，确保飞行稳定性。
• 通信模块：无人机与地面站及其他设备之间的数据交换。
• 交互模块：无人机与人类的互动，支持语音、手势、虚拟现实等交互方式。
• 载荷模块：携带特定任务设备（如相机、传感器）。

无人机形态

• 固定翼无人机：速度快、续航长，但不能悬停。
• 多旋翼无人机：操作简单，可垂直起降，但续航短。
• 无人直升机：拥有高载荷能力、良好的抗风能力、长续航能力且能垂直起降，但结构复杂，维护成本较高，速度较固定翼无人机慢。
• 混合翼无人机：结合固定翼和多旋翼的优点，但结构复杂。
• 扑翼无人机：噪音低、推进效率高、机动性强，但控制复杂且载荷能力有限。
• 无人飞艇：低成本，低噪音，但速度低，受风影响大。

无人机群

• 特点：多无人机协同执行任务，提高效率和冗余度。
• 核心技术：
• 任务分配：基于遗传算法、拍卖机制分配任务。
• 通信架构：分布式通信（FANET）提高灵活性和容错能力。
• 路径规划：优化飞行路径，避免碰撞。
• 队形控制：采用集中式、分布式或去中心化算法实现群体行为。

基础模型

大语言模型（LLMs）

• 核心能力：
• 泛化能力：通过大规模训练数据实现零样本和小样本学习。
• 复杂问题解决能力：如“链式推理”（Chain of Thought, CoT）分解复杂问题。
• 代表模型：
• OpenAI的GPT系列（GPT-3、GPT-4），注重语言理解与推理。
• Meta的LLaMA系列，支持多语言任务。
• Google的PaLM系列，具有跨模态能力。

视觉语言模型（VLMs）

• 特点：结合视觉和文本，支持多模态任务（如图像问答、图像字幕生成）。
• 代表模型：GPT-4V、LLaVA、BLIP等。

视觉基础模型（VFMs）

• 应用：目标检测、图像分割、深度估计等。
• 代表模型：Grounding-DINO、SAM（Segment Anything Model）。

UAVs数据和平台

数据集概览

通用领域数据集

• 环境感知（Environmental Perception）

• 任务：目标检测、图像分割、深度估计等。

• 典型数据集：

• AirFisheye：包含超过26,000张鱼眼图像，支持城市环境中的目标检测、分割和深度估计。

• SynDrone：使用模拟器生成的大规模合成数据集，包含72,000个注释样本，适用于城市场景检测与分割任务。

• WildUAV：提供高分辨率RGB图像和深度图真值，专注于复杂环境中的单目深度估计任务。

• 事件检测（Event Detection）

• 任务：识别和分类视频中的事件。

• 典型数据集：

• CapERA：2864个短视频，每个视频包含5条描述，支持视觉问答（VQA）任务。

• ERA：涵盖安全、灾难、交通、体育、社会活动、生产活动六大类事件类别的视频数据

• VIRAT：包含静态地面视频和动态无人机视频，覆盖23种事件类型。

• 目标跟踪（Object Tracking）

• 任务：目标的检测、跟踪及多模态分析。

• 典型数据集：

• WebUAV-3M：4500段视频，包含223个目标类别，支持自然语言和音频描述。

• TNL2K：2000段视频，标注了目标边界框和自然语言描述，适用于跨模态跟踪研究。

• VOT2020：包含短期、实时、长期跟踪等五种专门任务的数据集。

• 动作识别（Action Recognition）

• 任务：通过无人机视频理解人体动作或手势。

• 典型数据集：

• 导航与定位（Navigation and Localization）

• 任务：自然语言引导导航、多视图地理定位等。

• 典型数据集：

• CityNav：包含32,000条自然语言描述，支持城市级3D环境中的语言引导导航任务。

• AerialVLN：集成视觉和语言信息，提供复杂环境中的无人机飞行路径。

• University-1652：结合无人机、地面和卫星视角的图像，支持跨视图地理定位任务。

特定领域数据集

• 交通（Transportation）

• VisDrone：交通监控与多目标跟踪，数据包括高分辨率图像和视频，支持实时监测与分析。

• TrafficNight：专注于夜间交通场景的多模态数据（RGB与热成像）。

• 遥感（Remote Sensing）

• DOTA：包含高分辨率遥感图像的目标检测数据集，涵盖飞机、船只等类别。

• DIOR：广泛用于遥感影像中的多目标检测。

• xView：大规模遥感数据，支持多任务应用，包括分类与检测。

• 农业（Agriculture）

• UAV-Agri：高光谱数据集，用于作物健康监测。

• CoFly-WeedDB：涵盖棉花地杂草检测的高分辨率图像。

• WEED-2C：聚焦于两种杂草检测，支持精准农业。

• 工业（Industry）

• UAPD：用于检测道路裂缝的无人机影像数据集。

• InsPLAD：包含17类电力设施的检测数据集，支持基础设施维护。

• 应急响应（Emergency Response）

• FloodNet：洪水后的场景理解数据集，用于紧急救援评估。

• Aerial SAR：涵盖自然灾害监测和搜索救援任务。

• DisasterUAV：多场景数据集，包括地震、火灾和洪水，用于灾害评估与响应。

• 军事（Military）

• MOCO：专注于军事场景的多模态数据，支持目标检测与监控。

• 野生动物保护（Wildlife）

• WAID：涵盖六种野生动物和多种环境的无人机影像数据，用于种群监测和行为分析。

3D仿真平台

仿真平台为无人机的开发、测试和验证提供了安全、低成本的实验环境。主要特点：

• 复杂场景模拟：支持动态环境（如障碍物、光照变化）的逼真模拟。
• 风险评估与优化：避免真实环境中的实验风险。

典型仿真平台

• AirSim：开源平台，支持复杂环境和多传感器模拟，用于路径规划和避障研究。
• CARLA：自动驾驶仿真平台，可扩展用于无人机与地面交通协同规划。
• NVIDIA Isaac Sim：提供高精度物理建模和实时渲染，用于导航和目标跟踪任务。
• AerialVLN Simulator：集成虚拟到真实任务的高保真无人机智能体研究平台。
• Embodied City：虚拟城市仿真平台，支持多智能体交互和城市规划优化。

基于大模型的无人机技术进展

视觉感知（Visual Perception）

• 子领域：目标检测、语义分割、深度估计、视觉字幕生成、视觉问答。
• 关键进展：
• 通过VLMs（如CLIP、Grounding DINO）和LLMs改进无人机的目标检测和场景理解能力。
• 使用SAM（Segment Anything Model）实现更高效的图像分割。

视觉语言导航（Vision-Language Navigation, VLN）

• 子领域：室内导航、室外导航、目标搜索。
• 关键进展：
• VLMs与自然语言处理模型结合，支持无人机从自然语言指令中生成导航策略。
• 发展更复杂的多模态任务，如目标跟踪和搜索任务。

规划（Planning）

• 子领域：路径优化、任务分配、自适应任务优化。
• 关键进展：
• 引入LLMs生成动态路径规划，结合多模态数据优化任务执行。
• 支持动态环境中的复杂任务规划。

飞行控制（Flight Control）

• 子领域：单体无人机控制、无人机集群控制。
• 关键进展：
• 强化学习和LLMs结合，提高飞行控制的智能化程度。
• 针对复杂任务，支持无人机群的自主协同与任务优化。

基础设施（Infrastructures）

• 数据集的构建与处理，无人机框架与平台。
• 关键进展：
• 将FMs融入无人机的软件和硬件基础设施，提升数据处理能力。
• 开发新的工具和平台。

典型应用场景

• 监控（Surveillance）：如城市交通监控。
• 物流（Logistics）：如无人机配送任务。
• 应急响应（Emergency Response）：如灾害场景的搜索和救援。

Agentic UAV

本节提出了一个通用框架，用于整合基础模型（FMs）与无人机系统（UAVs），实现更高层次的自主性和智能化，即“Agentic UAV”（具备代理特性的无人机）。

核心模块

• Data Module（数据模块）

• 管理多模态数据（视觉、文本、深度图等），确保高质量数据输入。支持数据的收集、预处理、存储，为模型训练和推理提供基础保障。

• FM Module（基础模型模块）

• 模型选择根据任务需求选择最适合的基础模型（如LLM、VLM）。

• 模型优化通过微调和架构改进提升模型的效率和任务适应性。

• Knowledge Module（知识模块）负责知识的存储、组织与检索，通过动态知识更新支持推理和决策。集成知识图谱与语义表示，提供逻辑推理能力。

• Tools Module（工具模块）提供任务执行所需的工具接口，实现传感器控制、任务分解与工具调用。支持多任务协调，提升系统执行效率。

• Agent Module（代理模块）整合各模块功能，实现自主感知、推理、决策和行动。作为系统核心，支持低空移动和复杂环境任务执行。

未来方向

• 模型轻量化和优化：通过模型选择、优化和任务适配，使基础模型在无人机资源有限的情况下更加高效。
• 多模态融合：进一步集成视觉、语言和三维数据模型，提升无人机在复杂动态环境中的表现。
• 自主智能增强：围绕感知、记忆、推理和工具利用，构建具备更高自主性的无人机系统。
• 实时决策和适应性：提高系统处理实时环境变化的能力，增强任务执行效率和精度

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