RS DL
论文介绍
题目：UAVs Meet LLMs: Overviews and Perspectives Toward Agentic Low-Altitude Mobility
论文：https://arxiv.org/abs/2501.02341
主页：https://github.com/Hub-Tian/UAVs_Meet_LLMs
主要内容
无人机与大语言模型的结合潜力：文章探讨了无人机（UAV）与大语言模型（LLM）的结合如何推动低空自主移动系统的发展，提升其智能化水平。 系统性回顾与分析：文章对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进行了全面梳理和分析。 智能无人机的开发方向：强调开发具备自主感知、推理、记忆和工具使用能力的无人机智能体架构，以实现更复杂任务的自主执行。
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：功能：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）。
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。
任务：识别灾害、交通事故、社会活动等场景中的事件。 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。
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。
任务：通过无人机视频理解人体动作或手势。 典型数据集： UAV-Human：超过67,000段视频，包含155种动作类别，支持动作识别、姿态估计和人员再识别任务。 Aeriform In-Action：专注于高分辨率视频中的人体动作识别，涵盖13类动作。
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
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。
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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