본 논문은 자율 드론 운용에서 안전하고 효율적인 탐색을 가능하게 하는 경로 계획에 초점을 맞추고 있습니다. 최근 발전된 기반 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 비전-언어 모델(VLM)을 활용하여 로봇의 향상된 인지 및 지능적 의사결정을 위한 새로운 기회를 제시합니다. 본 논문에서는 기반 모델 기반 경로 계획기(FM-Planner)를 제안하고, 드론 경로 계획을 위한 포괄적인 벤치마킹 연구와 실제 검증을 제시합니다. 표준화된 시뮬레이션 시나리오를 사용하여 8가지 대표적인 LLM 및 VLM 접근 방식을 체계적으로 평가하고, 효과적인 실시간 탐색을 위해 의미론적 추론과 시각적 인식을 결합한 통합 LLM-Vision 계획기를 설계합니다. 또한, 여러 구성에서 실제 실험을 통해 제안된 경로 계획기를 배포하고 검증합니다. 결과는 실제 드론 애플리케이션에서 기반 모델을 배포하는 강점, 한계 및 실현 가능성에 대한 귀중한 통찰력과 자율 비행에서 실용적인 구현을 제공합니다.
