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CoordField: Coordination Field for Agentic UAV Task Allocation In Low-altitude Urban Scenarios

Created by
  • Haebom

저자

Tengchao Zhang, Yonglin Tian, Fei Lin, Jun Huang, Patrik P. Suli, Qinghua Ni, Rui Qin, Xiao Wang, Fei-Yue Wang

개요

본 논문은 복잡한 도시 환경에서 이기종 무인 항공기(UAV) 군집을 효율적으로 조정하기 위한 새로운 시스템인 CoordField를 제안합니다. CoordField는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 고수준의 인간 명령을 UAV 군집이 실행 가능한 명령(예: 순찰, 표적 추적)으로 변환하고, 조정 필드 메커니즘을 통해 UAV의 움직임과 작업 선택을 분산적이고 적응적으로 할당합니다. 2D 시뮬레이션 환경에서 50회의 비교 실험을 통해 기존 방법보다 작업 범위, 응답 시간, 동적 변화에 대한 적응성 측면에서 우수한 성능을 입증했습니다.

시사점, 한계점

•
시사점:
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복잡한 도시 환경에서 이기종 UAV 군집의 효율적인 조정을 위한 새로운 시스템을 제시.
◦
LLM을 활용하여 고수준 인간 명령을 실행 가능한 명령으로 변환하는 효과적인 방법 제시.
◦
조정 필드 메커니즘을 통해 분산적이고 적응적인 작업 할당 및 UAV 제어 가능.
◦
실험 결과를 통해 제안된 시스템의 우수한 성능 검증.
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한계점:
◦
현재 2D 시뮬레이션 환경에서만 평가되었으므로, 실제 환경에서의 성능 검증 필요.
◦
다양한 유형의 장애물이나 예측 불가능한 상황에 대한 로버스트성 검증 필요.
◦
LLM의 성능에 의존적이므로, LLM의 한계가 시스템 성능에 영향을 미칠 가능성 존재.
◦
실제 UAV 군집에 대한 실험 결과가 부족.
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