LMPath：用于空中探索的语言介导先验与路径生成

传统无人机自主搜索任务依赖几何覆盖模式，忽视目标语义上下文，导致大规模环境中时间浪费严重。本文提出 LMPath，一种利用语义生成语言介导的无人机搜索探索先验的流程。给定地理围栏和目标对象提示，LMPath 利用生成式语言模型确定环境中可能包含该对象的区域，并结合卫星图像的基础视觉模型分割子区域以形成探索先验。该先验可用于生成具有不同目标的无人机路径，如最小化定位期望时间或在有限行程内最大化发现概率。实验表明，LMPath 生成的路径在真实环境和仿真中均优于传统规划方法。