北航新架构让大模型精准操控无人机

在科技日新月异的今天，人工智能与无人机的结合正引领着新的技术革命。北京航空航天大学智能无人机团队周尧明教授团队等研究人员，提出了一种基于多模态大模型的具身智能体架构，成功地将这一技术应用于无人机的操控。这一创新不仅为无人机的智能化操控提供了新的解决方案，也预示着未来无人机技术的发展方向。

一、技术背景与架构解析

“智能体即大脑”是这一研究的核心理念。研究团队利用大模型对多模态数据的理解能力，将真实物理世界的照片、声音、传感器数据等多源信息融合成智能体的感知，并将对于真实世界的执行器的操作作为智能体的行为。这一架构的提出，使得无人机能够像人一样，通过“大脑”思考并作出决策，再通过“身体”执行动作。

具体而言，该架构包含了一套“Agent as Cerebrum, Controller as Cerebellum”（智能体即大脑，控制器即小脑）的控制架构。智能体作为大脑这一决策生成器，专注于生成高层级的行为；控制器作为小脑这一运动控制器，则专注于将高层级的行为（如期望目标点）转换成低层级的系统命令（如旋翼转速）。这一架构使得无人机能够更高效地处理复杂任务，同时保证执行的准确性和可靠性。

agent-">二、AeroAgent：智能体的核心

在这一架构下，研究团队构建了作为大脑的智能体AeroAgent。该智能体主要包括三个关键模块：

1. 自动计划生成模块：具有多模态感知监测能力，能够实时监测无人机的周围环境，并根据情况生成相应的行动计划。同时，该模块还擅长进行待机模式下的应急突发事件处理，确保无人机在紧急情况下能够迅速作出反应。
2. 多模态数据记忆模块：用于多模态记忆检索和反思，为智能体赋予少样本学习能力。这一模块使得无人机能够通过学习和记忆，不断优化自身的飞行和操控策略。
3. 具身智能动作模块：可以建立具身智能体与ROS（机器人操作系统）上其他模块进行稳定控制的桥梁。这一模块提供了对于ROS上其他节点以操作为桥梁进行访问的能力，确保无人机能够与其他机器人或设备进行协同工作。

三、为何选择无人机进行测试

研究团队选择无人机作为该系统架构的测试与模拟对象，主要基于以下三个原因：

1. 第三人称视角的具身智能：无人机挂载的相机（尤其是下视相机）更加类似于第三人称视角（上帝视角）的具身智能，这与当前LMMs（大型模型）中所蕴含的web-scale世界知识多为第三人称视角相契合。
2. 应对延迟的能力：现阶段的LMMs在模型部署或API服务时，通常受限于计算资源导致响应有一定的延迟。而无人机的任务规划由于其可以悬停，具备应对延迟的能力，这使得无人机成为验证该架构的理想选择。
3. 工业需求与未来发展：目前工业无人机领域如山火救援、农林植保、无人放牧、电力巡检等，多由飞手与专家配合实际操作，智能化任务执行具有工业需求。同时，从未来发展看，多智能体协同合作在物流、建筑、工厂等领域具备较为明显的需求。无人机作为“上帝视角”的具身智能体，适合作为中央节点的领导者进行任务的分配。

四、测试结果与广泛应用前景

团队在airgen的仿真器上进行了模拟实验，同时选用了DRL（深度强化学习）等方式作为对照组。实验结果表明，AeroAgent在各项测试中均表现出色。在野外火灾搜救场景中，AeroAgent获得了100分的成绩，而单纯调用LLM（大型语言模型）或基于DRL的智能体都只获得了29.4分。在着陆任务中，AeroAgent也以97.4的总分和48.7的每步平均分超过了其他模型。此外，在风机巡检的测试中，AeroAgent直接成为了唯一能完成该任务的模型。这些测试结果充分证明了该架构的有效性和可靠性。

随着技术的不断发展，该架构有望在更多领域得到广泛应用。例如，在物流领域，无人机可以作为中央节点的领导者进行任务的分配和调度；在建筑领域，无人机可以用于施工现场的监测和管理；在工厂领域，无人机可以用于生产线的自动化巡检和故障排查等。此外，该架构还可以为其他机器人的智能化操控提供新的思路和技术支持。

五、产品关联：千帆大模型开发与服务平台

在这一创新技术中，千帆大模型开发与服务平台可以发挥重要作用。该平台提供了强大的大模型开发和部署能力，能够支持基于多模态大模型的具身智能体架构的构建和优化。通过千帆大模型开发与服务平台，用户可以更加便捷地开发和部署自己的大模型应用，实现无人机的智能化操控和自动化管理。同时，该平台还可以提供丰富的数据资源和算法支持，帮助用户不断优化和提升无人机的性能和应用效果。

综上所述，北航智能无人机团队提出的基于多模态大模型的具身智能体架构为无人机的智能化操控提供了新的解决方案。随着技术的不断发展和完善，该架构有望在更多领域得到广泛应用和推广。同时，千帆大模型开发与服务平台作为重要的技术支持平台，也将为这一技术的推广和应用提供有力的保障和支持。