본 논문은 자율 무인 항공기(UAV)의 경로 계획 효율성을 높이기 위해 시각 언어 모델(VLM)과 RRT(Rapidly-exploring Random Trees) 알고리즘을 결합한 새로운 방법인 VLM-RRT를 제안합니다. 기존 RRT 기반 경로 계획 방법의 높은 탐색 공간 복잡도, 비최적 경로, 느린 수렴 속도 문제를 해결하기 위해, VLM을 이용하여 환경 스냅샷을 기반으로 초기 방향 안내를 제공함으로써, 샘플링 효율성과 경로 품질을 향상시킵니다. 다양한 최첨단 VLM을 사용한 실험을 통해 제안된 방법의 효과를 정량적 및 정성적으로 검증합니다.
