Drohnen werden intelligenter! Das Team von Li Xuelong läutet eine neue Ära des maschinellen Sprechens ein

Sprache ist das wichtigste Symbolsystem für die menschliche Kommunikation und das Denken und eine wichtige Kraft bei der Förderung der menschlichen Zivilisation. Können Maschinen also Sprache nutzen, um zu interagieren, auszudrücken, was sie sehen, hören und denken, und ein wirklich intelligenter Roboter zu werden? ? Kürzlich haben Professor Li Rahmen , der jeder Drohne gibt Die Drohne ist mit einem Gehirn ausgestattet, das es dem Drohnencluster ermöglicht, bei der Sprachkommunikation dynamisch zusammenzuarbeiten und „Mensch-Maschine“- und „Multi-Maschine“-Dialoginteraktion in einer offenen Umgebung zu realisieren und zu brechen die Interaktionsbarrieren zwischen Mensch und Maschine. Die Anwendungsszenarien der lokalen Sicherheit werden weiter ausgebaut.

Große Modelle verfügen über hervorragende Generalisierungsfähigkeiten, was sie zu einem Hoffnungsschimmer für die Erreichung einer „allgemeinen künstlichen Intelligenz“ macht. Allerdings ist das bloße Lesen vieler Bücher weitaus weniger effektiv als praktisches Üben. In einer offenen Umgebung müssen große Modelle wirklich in die physische Welt integriert werden, um komplexe Aufgaben wirklich zu verstehen und praktische Probleme zu lösen
Kürzlich hat das Team von Professor Li Xuelong innovative Forschungen zu autonomen Drohnenclustern in einer offenen Umgebung durchgeführt,

let Large Models bekommen Flügel und fliegen in unser wirkliches Leben.

Inspiriert von menschlichen kognitiven Modellen verdichtete das Team den hohen Grad an Autonomie in der kognitiven Bildung in

„Thinking Computation – Entity Control – Environment Perception

“ der dreidimensionalen Interaktion und etablierte „The Das „Gruppenchat“-Steuerungsframework für autonome Drohnen, das vom Open-Source-Großmodell „ShushengPuyu“ angetrieben wird, realisiert intelligente Interaktion, aktive Wahrnehmung und autonome Steuerung in offenen Umgebungen und bei komplexen Aufgaben und verbessert die Autonomie der Drohnenmissionsausführung. Im Allgemeinen sind menschliche Dialoginteraktion, aktive Umgebungswahrnehmung und autonome Entitätskontrolle die Hauptfähigkeiten autonomer Drohnencluster. „Menschliche Dialoginteraktion“ zur Realisierung autonomer Drohnen. Als Reaktion darauf schlug das Team eine Dialoginteraktionsmethode „Gruppenchat“ vor, die verschiedene Informationen wie Töne, Bilder und den eigenen Status der Drohne über ein großes Modell in eine Dialogform in natürlicher Sprache umwandelt und so die Interaktion zwischen ihnen realisiert Benutzer und Drohnen sowie autonome und intuitive Interaktion zwischen Drohnen

. Gleichzeitig entwickelte das Team einen effizienten Echtzeit-Feedback-Mechanismus, der es Drohnen ermöglicht, ihren Status durch Dialog zu melden und an wichtigen Knotenpunkten der Missionsausführung eine Benutzerbestätigung einzuholen, was die Stabilität und Sicherheit der komplexen Missionsausführung erheblich verbessert.

2.

Aktives Umweltbewusstsein

Bild 2

Das Ziel aktiv entdecken und angehen

Bild 3

Dynamische Hindernisvermeidung in der Umgebung

während Fliegen Während des Vorgangs erfasst die Drohne aktiv die äußere Umgebung und passt den Missionsplan in Echtzeit an, was ein wichtiges Bindeglied bei der Erledigung komplexer Aufgaben ist. Als Reaktion darauf entwarf das Team einen aktiven Wahrnehmungsmechanismus zur Aufgabenführung und schlug Multisensor-Fusion-Algorithmen für die Suche in geringer Höhe, dynamische Hindernisvermeidung und visuelle Positionierungsalgorithmen vor. Während der tatsächlichen Missionsausführung werden die Flugbahn und die Beobachtungshaltung der Drohne basierend auf den wahrgenommenen Informationen und Missionszielen dynamisch angepasst.

Versuchen Sie, die umgebende Welt aus verschiedenen Blickwinkeln und Positionen wahrzunehmen, die Unsicherheit in der Umgebung schrittweise zu reduzieren und eine effiziente Informationserfassung zu erreichen . und Aufgabenausführung

.

3. Autonome Steuerung

Bild 4Autonome Zielerfassung

Bild 5Heterogene UAV-Cluster-Kollaboration Der Forschungsschwerpunkt liegt in der Erforschung zusammengesetzter Agentenformen und der Verbesserung komplexer Aufgabenverarbeitungsfähigkeiten neuer intelligenter Agenten im Zeitalter großer Modelle.

Als Reaktion darauf entwarf das Team Endeffektoren wie Greifer auf Basis der Drohnenplattform und erweiterte traditionelle Drohnen zu fliegenden Robotern, denen „Hände“ wachsen und die Fähigkeit zum Greifen haben Fähigkeit. Gleichzeitig wird ein Mechanismus zur kooperativen Steuerung eines heterogenen Drohnenclusters konstruiert, der das Feedback der Umgebungswahrnehmung kombiniert, um den Flugstatus der Drohnenformation in Echtzeit anzupassen, sodass der Cluster Aufgaben wie regionale Suche, Zielpositionierung usw. ausführen kann greifend.

Der autonome Drohnencluster mit großem Modell ist ein erfolgreicher Versuch des Teams, das dreidimensionale Interaktionsmodell der biologischen Intelligenz „Denken, Berechnung, Kontrolle der Entität und Umgebungswahrnehmung“ auf autonome Agenten anzuwenden und sich dabei auf große Sprachmodelle, Drohnenplattformen usw. zu stützen multiple Eine Art Sensor, der Dialoginteraktion, aktive Wahrnehmung und autonome Steuerung realisiert, was für Anwendungen in Sicherheitsinspektionen, Katastrophenrettung, Luftlogistik und anderen „Sicherheitsszenarien vor Ort“ von großer Bedeutung ist.

Erweiterte Lektüre: Li Article/articleDetail.html?type=xhtx_thesis&_ack=1&id=6219452051015680

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