Autonomous Agents UAV Control LLM Framework Task Planning
摘要

针对现有无人机应用依赖预定义指令序列、灵活性不足的问题,本文提出 AerialClaw,一个开源软件框架,使无人机能作为决策型空中代理运行。该框架采用“脑 - 技能 - 运行时”模块化架构,结合原子操作硬技能与可复用策略软技能,支持文档驱动的状态管理及记忆驱动的反思机制。通过闭环大语言模型决策,系统能理解自然语言任务、调用执行技能并根据反馈迭代更新决策,为构建可复现、可扩展的自主无人机系统提供了标准化解决方案。

AI 推荐理由

论文核心在于构建基于 LLM 的自主无人机代理,实现任务理解、闭环决策及行为适应,属典型规划研究。

研究机构
西安交通大学
论文信息
作者 Ke Li, Jianfei Yang, Luyao Zhang, Guo Yu, Chengwei Yan et al.
发布日期 2026-06-10
arXiv ID 2606.12142
相关性评分 9/10 (高度相关)