UAV-VLA 시스템은 사용자가 간단한 텍스트 요청을 통해 드론의 비행 경로 및 동작 계획을 생성할 수 있도록 설계된 도구입니다. 위성 이미지 처리, Visual Language Model (VLM), 그리고 GPT의 강력한 기능을 통합하여, 사용자는 자연어 명령으로 드론의 비행 경로와 행동 계획을 생성할 수 있습니다. 위성 이미지의 풍부한 상황 정보를 활용하여 의사 결정 및 임무 계획을 향상시키며, VLM의 시각적 분석과 GPT의 자연어 처리를 결합하여 효율적이고 접근성 높은 항공 작업을 가능하게 합니다. 새롭게 개발된 방법은 K-Nearest Neighbors (KNN) 접근 방식에서 생성된 궤적 길이가 22% 차이가 나고, 관심 객체를 지도에서 찾는 평균 오차가 유클리드 거리로 34.22m임을 보여주었습니다.
시사점, 한계점
•
시사점:
◦
자연어 기반의 드론 제어 시스템으로, 드론 운용의 효율성 및 접근성 향상.
◦
위성 이미지 정보 활용으로 더욱 정확하고 효과적인 임무 계획 수립 가능.
◦
VLM과 GPT의 시너지 효과를 통한 지능형 드론 제어 시스템 구현.
•
한계점:
◦
KNN 접근 방식에서 궤적 길이 및 관심 객체 탐색 오차가 존재 (각각 22%, 34.22m).
